基于MODIS数据的森林覆盖变化监测方法研究

自然灾害、森林采伐以及其它人为活动等都将导致森林覆盖的变化。遥感提供了大尺度范围监测森林覆盖变化的能力, 但要获得森林覆盖变化的信息, 则需要有效地从遥感影像中提取变化信息的技术方法。研究在借鉴美国宇航局(NASA ) 生产MODIS 土地覆盖变化(LCC) 产品所采用的算法基础上, 利用MODIS 数据, 分别采用红光- 近红外法、共生纹理矩阵法和基于相似度的变化检测方法对我国东北林区的森林覆盖变化监测方法进行了研究, 并用近年发生在黑龙江的重(特)大森林火灾为实例进行了验证。     

一种利用HJ-1B红外相机数据自动识别林火的方法

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害,它分布广、发生频度高,破坏森林资源,干扰人民正常生活秩序,造成全球性环境污染,越来越受到各国政府的重视。环境减灾1B卫星上的红外相机(简称HJ-1BIRS),其空间分辨率提高到了150m,高温饱和点达到了500K,是国内目前卫星上可探测地表温度最高的相机。在对HJ-1BIRS数据相关波段进行抽样统计分析基础上,针对HJ-1BIRS数据各波段特性,采用自适应的劈窗检测算法识别林火;在IDL语言环境下,实现了基于HJ-1BIRS和背景信息集成的林火自动识别算法程序。同时,通过近1a的试运行,并选取发生在东北林区和南方林区的森林火灾为验证案例,对算法及其监测精度进行验证。验证结果表明:该方法的判对率达到了90%以上,遗失率都低于10%,错判率为0,该方法基本能满足我国林火监测业务的精度要求。     

基于单片机的森林火灾预警装置研究与实现

森林火灾预警装置是针对当前热点问题"森林火灾难以防控"开展研究。该装置基于单片机开发,综合应用多种新型传感器监测森林火灾关键信号,利用卫星GPS定位和基站通信,实现火灾数据的快速发现和实时传递。新能源供电系统的应用解决林区供电难的问题,提高了设备稳定性和可靠性。     

基于双角度AATSR遥感数据的组分温度反演

以甘肃省张掖绿洲为研究区域,基于双角度、多光谱AATSR数据,利用土壤-植被线性混合辐射传输模型反演了张掖绿洲整个生长季的植被和土壤组分温度,并对AATSR不同观测角度间配准前后反演的组分温度结果进行了比较。结果表明:在利用双角度数据进行组分温度反演时,不同观测角度间的配准对反演结果的影响不容忽视。 进一步利用机载WIDAS观测数据反演的盈科附近植被与土壤组分温度及盈科站实测的地表辐射温度对AATSR数据反演得到的组分温度进行了验证,结果表明基于AATSR双角度数据和土壤-植被线性混合模型的结合反演得到的组分温度具有合理的时间和空间变化趋势,也能够较好地反映张掖绿洲植被生长以及组分温度的变化趋势。     

环境减灾卫星影像森林火灾监测技术方法研究

森林火灾是世界性的、频繁发生的重大自然灾害。随着国内外航天科技的迅猛发展,卫星遥感技术特别是红外卫星遥感已成为森林火灾监测的一种有效手段。我国的环境一号卫星A、B星(简称HJ-1A卫星、1B卫星)于2008年9月成功发射,其中的HJ-1B卫星搭载了红外多光谱相机,在森林火灾监测方面具有得天独厚的优势,可在早期的火灾发现、中期的灾害跟踪、后期的灾害损失评估中发挥重要作用。本文主要分析了环境减灾卫星在森林火灾监测方面的优势,对环境减灾卫星森林火灾监测技术和方法进行了研究。     

基于LoRaWAN的森林火灾双重预警防控系统

森林火灾对人民的生命及财产安全造成极大威胁,同时森林资源又是人类赖以生存的自然资源,因此一套高效且实用的森林火灾双重预警防控系统对于保护林区非常必要。项目旨在设计和实现一个完整的森林防火系统,通过将数据传送至远距离无线电（LoRa）终端,进行一系列处理、可视化平台的观测报警等,最终实现对森林的全天候实时监控。     

计算机在森林火险监测预警中的应用方案设计

近几十年来，随着世界范围的人口膨胀、工业化进程加快、森林中人类的活动影响加剧以覆全球气候变暖等，森林火灾呈不断上升趋势。森林火灾常给森林资源、生态环境和人民生命财产带来严重危害和巨大损失，加强对林区的监控监测，及时发现小的火点，避免由小灾成大灾，是林区防火的重要环节，计算机在火灾危险性预警预测中的应用是实现这一目标的关键。     

协同森林灭火演练系统的实现及其关键技术研究

针对森林灭火演练的需求和根据分布式协同技术及现代计算机硬件技术的发展 ,以遥感影像为主要数据源、结合地理信息系统并以漳浦林区为实验区、Vega为内核在VC6.0平台上自行设计了一个“虚实结合”的消防汽车、飞机协同灭火虚拟地理环境的原型系统。该系统包括实景三维重建 (大地形三维可视化、树木建模、特殊效果生成 )、自然规律模拟、协同防火、二维导航地图四个模块 ,简单实现了火灾的蔓延效果及局域网间协同灭火整个过程 ,并对遥感快速建模及林火蔓延数学模型、特殊效果等关键技术进行研究     

基于北斗的森林火灾预警系统的研究

森林资源是人类的必需资源。随着全球气候变暖,森林火灾预防尤为重要。此设计通过在森林部署MQ-2烟雾传感器、红外二氧化碳传感器、PT100温度传感器,结合无线传感网技术建立基站。当出现火源时,温度、烟雾浓度、二氧化碳浓度等超过阈值,无线传感网系统GreenOrbs以多跳传输方式将数据信息传回基站。林区基站处理与分析数据,由北斗通信模块UM330向北斗卫星发送警报信号与火源信息。地面监控系统接收警报信号,迅速联动相关部门实施火灾扑救。该设计结构简单,能高效实现森林火灾实时监控。     

基于遥感和GIS的甘肃省森林生态面积调查与价值评估

利用遥感(Remote Sensing)和地理信息系统(GIS)技术并结合森林的生态系统服务功能,以甘肃省的森林资源为研究对象,进行了地理信息系统空间分析和各类森林资源的生态价值评估.通过甘肃省归一化植被指数(NDVI)与甘肃省10个林区森林生态系统价值的比较分析,得出各林区单位面积生态价值中河西地区林区最低,陇南地区林区则较高.各林区的生态价值决定于林区地理位置,气候条件和人类影响程度等因素.     

A simple method for Are growth mapping using AVHRR channel 3 data

AHVRR Channel 3 data have been used widely for forest fire detection and mapping. However, little attention has been paid to the use of these data for daily fire growth monitoring. A simple method for fire growth mapping using channel 3 data is presented. An 18000 hectare forest fire affecting the Mediterranean coast of Spain is used as a case study. Discrimination of burned area was performed on every image after multitemporal registration. A thermal threshold was established to mask out fire pixels in both diurnal and nocturnal images. GIS overlay techniques were used lo obtain a synthesis map of the daily evolution of the fire. This product can generate valuable input for fire behaviour programmes to improve our understanding of the factors affecting fire spread and fire severity.     

基于地理信息系统的森林火灾自动识别

运用图像处理、模式识别和地理信息系统(GIS)技术进行森林火灾自动判别,在GIS中自动识别并定位火点.当识别为疑似火情时自动锁定云台并进行防火报警.通过数字云台传回的方位角和俯仰角数据与防火地理信息系统进行连接,计算森林火灾发生的具体位置并进行火点空间定位以辅助森林防火指挥决策.     

ENVISAT multisensor data for fire monitoring and impact assessment

The European ENVISAT satellite provides both optical and radar measurements of the Earth's surface. In this Letter, three ENVISAT instruments were used to investigate the extent and impact of the forest and peatland fires that devastated large areas in Central Kalimantan, Indonesia in 2002. Reduced spatial resolution MERIS imagery was used to identify simple land cover features and smoke plumes. Fire hotspots were detected by band 3.7?µm of Advanced Along Track Scanning Radiometer (AATSR) night-time acquisitions, and burnt areas were detected by Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) wide swath radar imagery acquired before and after the fire event. The capability of ENVISAT to acquire data from different sensors simultaneously or within a short period of time greatly enhances the possibilities to monitor fire occurrence and assess fire impact.     

Forest fire analysis with remote sensing data

Forest fires cause major damage to the environment, human health and property, and endanger life. Fires can be monitored and analysed over large areas in a timely and cost-effective manner by using satellite sensor imagery in combination with spatial analysis as provided by Geographical Information Systems (GIS). In this study, the forest area damage caused by a large fire which occurred in the Marmaris, province of Mugla in July 1996 was analysed using satellite sensor images. Digital image processing methods, such as spectral profile analysis, vegetation indices and multispectral classification, were applied to the satellite sensor images acquired before and after the forest fire. Besides the conventional maximum likelihood classification algorithm, a multilayer feed-forward neural network architecture was also used for comparison and evaluation of its effectiveness. A GIS database was constructed from the raster (satellite sensor data), vector (the forest type and topographical maps) and ancillary data (meteorological data). The GIS is being used to develop an information and decision support system to monitor and predict forest fire activity, and to enhance fire management efficiency. This study highlights the deficiencies in the current approach to fire management and emphasizes the need for an improved method along the lines outlined.     

基于MODIS数据的森林可燃物分类方法——以黑龙江省为实验区

森林可燃物是森林燃烧环理论中的重要三要素之一,它是森林火灾发生的内因,对于火险等级预报、火行为预报、火灾扑救等森林防火工作具有重要意义。介绍了基于MODIS数据与GIS技术相结合的森林可燃物分类方法。在研究中,以黑龙江省为实验区,利用多时相的MODIS数据生成实验区16天的最大归一化植被指数后,通过主成分分析,采用非监督分类与监督分类相结合的方法,并在GIS技术的支持下,完成了实验区内的森林可燃物的分类,为进一步获得适合全国的利用现代高新技术的森林可燃物分类方法打下了坚实基础。     

基于MODIS数据的森林可燃物分类方法——以黑龙江省为实验区

森林可燃物是森林燃烧环理论中的重要三要素之一,它是森林火灾发生的内因,对于火险等级预报、火行为预报、火灾扑救等森林防火工作具有重要意义。介绍了基于MODIS数据与GIS技术相结合的森林可燃物分类方法。在研究中,以黑龙江省为实验区,利用多时相的MODIS数据生成实验区16天的最大归一化植被指数后,通过主成分分析,采用非监督分类与监督分类相结合的方法,并在GIS技术的支持下,完成了实验区内的森林可燃物的分类,为进一步获得适合全国的利用现代高新技术的森林可燃物分类方法打下了坚实基础。     

林火卫星遥感监测及早期报警技术研究

以我国林火发生率较高、卫星监测林火难度较大的西南林区为试验区，为大幅度提高林火报准率，开展了微机图像处理技术、地理信息系统（ＧＩＳ）、森林火灾的分布规律、ＡＶＨＲＲ林火信息提取技术和专家系统应用等研究。介绍了该项目的研究方法，叙述了研究成果的技术原理，展望了今后研究的主攻方向。     

国家级森林火险等级预报方法研究

对国家级森林火险等级的定量化预报方法进行了探讨,即:利用MODIS数据反演获得可燃物状态指数;将通过网络获得的全国气象数据和建立的可燃物类型分布、森林火险区划等基础数据库,在ArcGIS平台上数量化后计算背景综合指数,由这两者计算获得火险指数,以火险指数为国家级森林火险等级预报的量化指标,并利用它进行全国森林火险等级的分级,从而实现了全国森林火险等级从定性描述到定量估测。同时,以近几年我国发生的重特大森林火灾为例,对该方法进行了验证。实验表明:该方法可较好地对国家级森林火险等级进行定量化预报。