【摘 要】
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火灾是造成森林和草原生态系统不稳定的主要因素之一,森林和草原火灾具有突发性强、蔓延速度快的特点。应用静止卫星遥感技术,可以实现对森林草原火灾的大面积同步快速监测,
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火灾是造成森林和草原生态系统不稳定的主要因素之一,森林和草原火灾具有突发性强、蔓延速度快的特点。应用静止卫星遥感技术,可以实现对森林草原火灾的大面积同步快速监测,能够为火灾扑救提供数据资料和决策支持。本文基于我国的高分四号(GF-4)卫星的可见光多光谱和中波红外数据(PMI)、以及日本的向日葵8号(Himawari-8)卫星数据,选取了我国云南省丽江市、广东省珠海市、山西省平顺县、俄罗斯的阿穆尔州和外贝加尔边疆区等5个研究区,开展了静止卫星数据着火点检测及时间序列着火点燃烧状态变化监测方法研究。本文主要包括三个方面研究内容:一方面是单中波红外通道卫星数据的着火点检测算法研究,即利用GF-4 PMI影像和Himawari-8卫星影像的中波红外通道数据,结合不同研究区典型地物的亮温和反射率特征进行着火点检测。一方面是多热红外通道的着火点检测算法研究,即利用Himawari-8卫星影像的多热红外通道数据进行着火点检测,并用MOD14热异常产品和MCD64A1火烧迹地产品进行精度验证,最终利用IDL实现694景Himawari-8卫星影像的着火点检测。另一方面是森林火灾燃烧状态变化监测方法研究,即利用694景Himawari-8卫星影像的着火点检测结果和火烧迹地边界结果,分析森林火灾的燃烧状态变化趋势。本文的主要研究成果及结论如下:(1)本文提出的基于GF-4 PMI影像的单中波红外通道着火点自适应阈值检测算法,对选取的5个研究区着火点进行检测和验证,该算法的总体检测精度高于80.0%,正确率和漏检率的综合评价指标高于0.710,算法具有可靠性。(2)本文提出的基于Himawari-8卫星影像的单中波红外通道和多热红外通道的着火点检测算法,分别在俄罗斯阿穆尔州研究区应用验证,单中波红外通道算法的正确率为78.9%,误检率为23.4%;而多热红外通道的着火点检测算法的正确率为83.1%,误检率为18.8%。对比Himawari-8卫星影像的两种着火点检测算法,多热红外通道的着火点检测算法精度更高,其着火点检测结果更可靠。(3)应用高频次观测的静止卫星影像,通过着火点检测算法获取连续影像的着火点检测结果,能够反映火场的燃烧状态,如火场的蔓延方向和着火点的持续时间;同时,通过获取森林火灾发生期间的一定时间间隔火烧迹地结果,能够反映森林火灾的蔓延趋势和燃烧情况。结合着火点检测结果,可对森林火灾进行模拟和预测,为森林火灾的扑救提供数据和决策支持。
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