一种基于机载双光谱检测及深度估计的火灾面积反演方法

本发明涉及一种基于机载双光谱检测及深度估计的火灾面积反演方法，属于无人机检测领域。所述方法，包括：获取双光谱图像、温度图像、无人机姿态等多维度数据集；构建多模态空间协同感知分割网络，将温度变化特征与火焰的温度空间分布特性结合生成温度区域分布特征，将绝对温度和像素信息耦合加强火焰弱边缘提取；设计温度引导空间结构损失函数TSS_Loss，在分割损失函数上结合梯度变化一致性约束和温度权重约束，用于网络训练；根据无人机位姿、目标深度、火灾区域分割像素面积，结合空域透射反演公式推导出早期火灾面积，计算实际火灾面积。本发明有效的结合了多源信息加以物理约束，可实现更精确的火灾检测分割和火势面积的计算。