66、野火边界多边形特征提取与乐器识别训练集设计

野火边界多边形特征提取与乐器识别训练集设计

1. 引言

在自然界中，野火是一种具有严重破坏力的灾害现象。植被作为野火的主要燃料，在外部风力和其他气象条件的影响下，野火燃烧会形成“燃烧区域”，这会造成重大的破坏、经济损失和环境影响。因此，了解野火行为并减少其影响，如通过规定燃烧控制植被或改进野火进展预测，是非常有必要的。

目前，改进野火进展预测是一个活跃的研究领域。许多研究采用了数据同化方法，将野火建模与集合卡尔曼滤波器相结合；也有不少研究探讨了风条件和燃料对野火的影响。同时，还开发了许多火灾行为模型来改进野火进展的预测，其中QUIC - Fire是一种现代火灾模拟工具，它可以模拟景观上三维燃料消耗的进展，同时考虑火灾与周围天气（包括风条件）的动态相互作用，还能处理多火灾之间的相互作用，并以一米的分辨率计算火灾进展。

野火边界（定义为野火或规定燃烧区域周围的封闭多边形）是火灾影响的重要数值特征，可用于多种计算。大多数野火边界是从二维图像中获取的，而QUIC - Fire模拟产生的三维消耗燃料会随着时间推移映射到景观中燃烧区域的二维图像。然而，设计一个强大的算法来创建围绕景观中消耗植被图像的封闭多边形形式的野火边界并非易事。传统的边缘检测方法只能找到一组无序的边界点，不适合生成封闭多边形；而且野火边界可能包含一个主要封闭多边形和多个额外的封闭多边形，形状复杂，传统模式识别算法也不适用。本文将讨论两种算法：迭代最小距离算法（IMDA）和四分法算法（QA），用于创建野火边界的封闭多边形。

2. QUIC - Fire输出数据

本文的重点是讨论IMDA和QA算法基于景观中消耗植被图像获取野火边界封闭多边形的特性。QUIC - Fire的输出数据包