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摘要：本发明提供一种基于红外特征属性的堤坝白蚁危害识别方法及系统，涉及白蚁虫害监测技术领域，本发明采集目标区域在短波、中波和长波红外波段的热成像图像，对热成像图像的像素点温度进行校正，提取出图像的边缘点生成热斑区域，计算热斑区域面积、热斑平均温度和热斑温度梯度幅值，建立包含白蚁活动引起的热斑的面积、平均温度和温度梯度幅值的热特征数据库，通过对比监测区域的热斑与热特征数据库中白蚁活动引起的热斑的特征差异度，生成热斑差异指数，并预设差异度阈值，根据热斑差异指数和差异度阈值的大小判断监测区域的热斑是否为白蚁活动区域，实现了对堤坝白蚁的精准识别。

主权项：1.一种基于红外特征属性的堤坝白蚁危害识别方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：间隔10分钟采集一次堤坝目标区域短波红外波段、中波红外波段和长波红外波段的红外热成像图像，融合三种波段的红外热成像图像生成第一识别图像；步骤2：每次采集红外热成像图像时，在相同的区域按照相同的时间间隔采集实时环境温度，获取每个像素点的温度值以及对应时刻的环境温度，生成温度补偿公式对每个像素点的温度值进行校正；步骤3：对第一识别图像使用双边滤波器进行滤波，对滤波处理后的第一识别图像进行阈值分割，识别出前景部分和背景部分，提取前景部分重构生成第二识别图像，并在第一识别图像中建立直角坐标系，将第一识别图像和第二识别图像的像素点位置进行一一映射；步骤4：通过sobel算子计算第二识别图像的水平方向和垂直方向梯度值，预设边缘阈值，提取边缘像素点生成热斑区域，并计算热斑区域面积、热斑平均温度和热斑温度梯度幅值；步骤5：通过白蚁活动的历史数据，记录白蚁活动的热斑面积、热斑平均温度和热斑温度梯度幅值，建立白蚁活动的热特征数据库；步骤6：计算第二识别图像中每个热斑与热特征数据库中热斑的特征差异度，生成热斑差异指数，预设差异度阈值，根据热斑差异指数和差异度阈值的大小判断热斑是否为白蚁活动区域；采集红外热成像图像所使用的设备为：多光谱红外相机，能够捕捉范围在300～500nm的短波红外波段、500～800nm的中波红外波段和800～1500nm的长波红外波段的红外辐射数据；生成温度补偿公式对每个像素点的温度值进行校正所依据的原理为：Tr＝T′r+k·Tenv-T0其中，Tr表示第r个像素点校正之后的温度，T′r表示第r个像素点校正之前的温度，k为补偿系数，且0＜k≤1，Tenv表示实时环境温度，T0表示参考环境温度；计算热斑平均温度和热斑温度梯度幅值所依据的原理为： 其中，表示热斑平均温度，n表示热斑区域像素点的索引，N表示热斑区域像素点的数量，Tn表示热斑中第n个像素点的温度，T表示热斑区域像素点的温度，|Tx,y|表示热斑内坐标为x,y的像素点的温度梯度，Y表示热斑区域的温度梯度幅值；生成热斑差异指数所依据的原理为： 其中，表示热斑差异指数，S表示第二识别图像中的热斑面积，表示热特征数据库中的热斑面积均值，表示第二识别图像中的热斑平均温度，表示热特征数据库中的热斑平均温度均值，Y表示第二识别图像中的温度梯度幅值，表示热特征数据库中的温度梯度幅值均值，ω1、ω2、ω3分别表示热斑面积、热斑平均温度和热斑温度梯度幅值的影响权重，ω1+ω2+ω3＝1，通过专家打分法确定权重取值；当热斑差异指数大于差异度阈值时，说明热斑区域是白蚁活动区域。

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