基于MODIS數(shù)據(jù)的多因子協(xié)同作用下森林火災(zāi)預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè)研究.pdf

1、近幾十年以來(lái)，森林火災(zāi)發(fā)生的頻率日益激增。大多數(shù)的森林火災(zāi)是在人為因素與自然因素的協(xié)同作用下失去控制的燃燒，森林中的各類物種在這些森林火災(zāi)中遭到無(wú)情的吞噬，地球生態(tài)系統(tǒng)的平衡和穩(wěn)定遭遇到巨大的挑戰(zhàn)，燃燒過(guò)程中產(chǎn)生大量的煙塵，勢(shì)必會(huì)對(duì)大氣環(huán)境造成，影響當(dāng)?shù)氐臍夂蛏踔翆?duì)人類的生存環(huán)境構(gòu)成巨大的威脅，并且給國(guó)家和人民的生命財(cái)產(chǎn)造成重大的損失。所以，采取必要的措施和手段來(lái)預(yù)測(cè)和發(fā)現(xiàn)森林火災(zāi)，并進(jìn)一步抑制森林火災(zāi)的發(fā)生或者將其消滅在萌芽階段是我們

2、開展森林防火工作所面臨的一項(xiàng)艱巨而又十分重要的任務(wù)。
　　本文的研究主題是利用衛(wèi)星遙感技術(shù)開展林火的災(zāi)前預(yù)測(cè)、災(zāi)時(shí)監(jiān)測(cè)和災(zāi)后評(píng)估工作，研究的目的是建立能夠及時(shí)反映監(jiān)測(cè)林區(qū)所處狀態(tài)的火災(zāi)動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)性模型和煙霧識(shí)別模型，并開展相關(guān)的災(zāi)后分析評(píng)估，為開展森林防火工作提供更加豐富的技術(shù)支撐，以提高森林火災(zāi)預(yù)測(cè)和監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率，最終將因森林火災(zāi)造成的損失最小化。其基本思想是以各地物在不同的電磁波譜范圍內(nèi)的光譜響應(yīng)差異為基礎(chǔ)，尋找與林火和煙霧存在

3、相關(guān)關(guān)系的參量，構(gòu)建相應(yīng)的火災(zāi)動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)性模型、煙霧識(shí)別模型以及過(guò)火跡地識(shí)別方法，從而實(shí)現(xiàn)林火預(yù)警和監(jiān)測(cè)，并開展進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析。
　　為了更進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)和了解衛(wèi)星遙感技術(shù)在林火預(yù)警監(jiān)測(cè)研究中的應(yīng)用，在第2章，我們通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研以及資料收集的手段介紹了衛(wèi)星遙感的定義及其物理學(xué)基礎(chǔ)和當(dāng)前的衛(wèi)星遙感平臺(tái)，分析了適用于林火監(jiān)測(cè)的主要衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步探討本研究所采用的數(shù)據(jù)(EOS/MODIS)來(lái)源并建立相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，最后通過(guò)介紹衛(wèi)星遙

4、感技術(shù)在探火領(lǐng)域的典型應(yīng)用，以加深對(duì)遙感探火的認(rèn)識(shí)。
　　為了實(shí)現(xiàn)對(duì)中國(guó)東北部高火災(zāi)危險(xiǎn)區(qū)域的界定，即對(duì)該區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確的火災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)估，在第3章，以現(xiàn)有的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)模型為基礎(chǔ)，將可燃物含水率(FMC)、地表溫度(LST)和相對(duì)綠度(RG)等與火災(zāi)相關(guān)的動(dòng)態(tài)因子用于集成森林火災(zāi)動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)性模型。利用ROC曲線（Receiver Operating Characteristics Curve）技術(shù)來(lái)分析于2010年6月26、27和28日所

5、獲取的研究區(qū)域的MODIS數(shù)據(jù)，以驗(yàn)證和評(píng)價(jià)所提出模型的準(zhǔn)確性和適用性。分析結(jié)果指出這三天火災(zāi)危險(xiǎn)性（定義熱點(diǎn)區(qū)域?qū)儆诟呋馂?zāi)危險(xiǎn)區(qū)域）預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為76.338％、88.853％和80.910％。因次，本章所提出的森林火災(zāi)動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)性模型在該研究區(qū)域具有一定的適用性。
　　為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)地將火災(zāi)煙霧從背景像元中分離出來(lái)，第4章提出了一種以煙、云和下墊面光譜分析為基礎(chǔ)的森林火災(zāi)煙霧識(shí)別算法。該煙霧檢測(cè)算法集成了多通道閾值法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分

6、類器，以確保獲得最佳的檢測(cè)結(jié)果。三起發(fā)生于不同季節(jié)的森林火災(zāi)MODIS數(shù)據(jù)(1)2004年10月16日，中國(guó)黑龍江省（秋季）;2）2009年4月28日，亞洲東北部（中國(guó)和俄羅斯）（春季）;3）2010年7月29日，俄羅斯（夏季））被用于獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征樣本的參量值以進(jìn)一步構(gòu)建煙霧識(shí)別算法。同時(shí)，利用四起發(fā)生于不同地區(qū)的森林火災(zāi)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證所提出模型的適用性和魯棒性。最終檢測(cè)結(jié)果表明:該算法不僅可以捕獲陸地上空的濃煙和離散的薄煙，而且還

7、可以檢測(cè)到海洋上空水體和煙霧的混合像元。這些結(jié)果可以提供涉及到森林火災(zāi)位置和蔓延方向等有價(jià)值的信息。
　　為了分析和評(píng)價(jià)火災(zāi)對(duì)植被產(chǎn)生的影響，第5章通過(guò)經(jīng)驗(yàn)關(guān)系和歸一化燃燒指數(shù)來(lái)提取受火災(zāi)影響像元點(diǎn)，并利用兩種不同的統(tǒng)計(jì)分析方法(去趨勢(shì)波動(dòng)分析法(DFA)和Fisher-Shannon）來(lái)處理提取的受火災(zāi)和未受火災(zāi)影響區(qū)域的MODIS-NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)（2002-2014年）。研究發(fā)現(xiàn):1）這兩種統(tǒng)計(jì)分析方法處理得到的結(jié)果是一

8、致的，這也就能夠描述受火災(zāi)和未受火災(zāi)影響區(qū)域之間的特征和差異;2）所有研究的度量中，費(fèi)歇爾信息測(cè)度(FIM)可以最有效地區(qū)分開受火災(zāi)和未受火災(zāi)影響區(qū)域;3）受火災(zāi)影響像元點(diǎn)的FIM平均值大約為2.5，它明顯高于未受火災(zāi)影響像元點(diǎn)的FIM平均值(～1.3);4)基于ROC曲線性能分析，F(xiàn)IM在區(qū)分受火災(zāi)和未受火災(zāi)影響像元點(diǎn)的效率明顯高于其他測(cè)度;5）受火災(zāi)影響像元點(diǎn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有較高的有序性和較低的混亂程度特征?？傊?，這兩種統(tǒng)計(jì)分析方