基于MODIS数据的火点监测指数方法研究

根据火点辐射与背景辐射的差异及MODIS数据火灾监测原理,利用MODIS数据22通道（火点辐射）和31通道（背景辐射）亮温构建了一个火点指数FPI。且只有当植被覆盖率达到一定程度时才会发生火灾的情况,利用归一化植被指数（NDVI）对其火点提取精度进行了修正,去除了地表不是植被、或植被稀少的不足以引起火灾的区域,有效减少了因裸土或城市热岛引起的误判。就南方几省2008年3月和黑龙江2004年10月15日特大森林火灾的情况,提取了几种地物地FPI、NDVI值,分析了FPI、NDVI值与不同地表类型的关系。其中,云是干扰火点FPI值的最大因素,地表植被是干扰燃烧植被的最大因素,并确定这两个地区的FPI和NDVI的阈值。经过分析,相对于MODIS绝对火点识别算法,其精度及提取速度上都有提高。     

基于MODIS数据火点监测指数研究

根据火点辐射与背景辐射的差异及MODIS数据火灾监测原理,利用MODIS数据22通道(火点辐射)和31通道(背景辐射)亮温构建了一个火点指数FPI.根据只有当植被覆盖率达到一定程度时才会发生火灾的情况,利用归一化植被指数(NDVI)对其火点提取精度进行了修正,去除了地表不是植被、或植被稀少的不足以引起火灾的区域,有效减少了因裸土或城市热岛引起的误判.就湖南2008年3月1日和黑龙江2004年10月15日特大森林火灾的情况,提取了几种地物地FPI、NDVI值,分析了FPI、NDVI值与不同地表类型的关系.其中,云是干扰火点FPI值的最大因素,地表植被是干扰燃烧植被的最大因素,并确定了FPI和NDVI的阈值.经过分析,相对于MODIS绝对火点识别算法,其精度及提取速度上都有提高.     

基于MODIS数据FPI-NDVI火灾监测方法研究

根据火点辐射与背景辐射的差异及MODIS数据火灾监测原理,利用MODIS数据22通道(火点辐射)和31通道(背景辐射)亮温构建了一个火点指数FPI.根据只有当植被覆盖率达到一定程度时才会发生火灾的情况,利用归一化植被指数(NDVI)对其火点提取精度进行了修正,去除了地表不是植被、或植被稀少的不足以引起火灾的区域,有效减少了因裸土或城市热岛引起的误判.就黑龙江2004年10月15日特大森林火灾的情况,提取了几种地物的FPI、NDVI值,分析了FPI、NDVI值与不同地表类型的关系.其中,云是干扰火点FPI值的最大因素,地表植被是干扰燃烧植被的最大因素.并确定了FPI和NDVI的阈值.经过分析,相对于MODIS绝对火点识别算法,其精度及提取速度都有提高.     

MODIS林火识别算法的验证分析

利用中国境内9起森林火灾事件对MODIS火点识别的理论算法进行验证分析．结果表明：MODIS火点识别的理论算法在中国境内是基本通用的．但受地域和季节变化的影响．应用时可能会遗漏个别低温闷烧的热点;利用火点亮温偏离统计均值标准差的关系来确定阁值．可以避免火点的遗漏;林火点在CH21和CH22上的值比较接近。一般有CH21-CH22〈20K。而噪声点在两个波段上的亮温差异比较大。根据以上知识．提出了改进MODIS林火热点识别算法的建议。     

新一代极轨气象卫星FY3A-VIRR数据的地表火监测算法研究与评价

首先对新一代极轨气象卫星FY3-VIRR（可见光红外扫描辐射计）传感器热异常监测特性进行描述,比较了VIRR、AVHRR、MODIS三个传感器的4μm通道光谱响应特征,给出VIRR数据定标计算和几何校正的算法,在分析VIRR传感器热异常监测特性的基础上,给出考虑像元背景亮温的火点识别算法,经过试验得到云识别和火点检测参...     

一种基于数据融合的林火火线动态蔓延预测方法的研究

准确预测林火蔓延对于有效防治野火危害具有重要意义。传统林火蔓延速度场经验模型需要可燃物特性、坡度、温度及湿度等众多实测参数,由于参数均具有不同的时空分布,限制了模型的实际应用。因此提出速度场实时测量及水平集法模拟林火蔓延两种技术相结合的方法,通过测定火蔓延锋面的位置获取当前时刻锋面处的速度场分布并对此速度场在未燃烧区域进行延拓,结合水平集法预测林火蔓延,并使用数值模拟及实验数据验证了该方法能够有效预测短期内林火蔓延趋势,得出基于速度场的数据融合方法可满足实际林火蔓延建模的需求。     

基于随机森林算法的福建省林火发生主要气象因子分析

应用"随机森林"算法,以福建省22个国家级气象站每日气象数据和2000年~2003年间林火火点卫星解译数据为基础,对影响福建省林火发生的主要气象因子进行分析,并对2004年的林火数据进行独立检验。研究结果显示,"日最高地表气温"、"日最低地表气温"、"日照时数"、"日最高气温"和"日最小相对湿度"等5个气象因子是影响林火发生的主要驱动因子,且这5个气象因子对林火发生的影响大小为:"日照时数""日最高气温""日最低地表气温""日最小相对湿度""日最高地表气温";随机森林算法的拟合结果显示:随机森林算法对福建省林火发生的预测精度为82.3%,表明随机森林算法对我国福建省林火发生的预测具有较高的预测能力,可用于基于气象因子的我国福建省林火发生的预测预报。本研究可为福建省林火的预测和决策工作提供一定的参考依据。     

卫星遥感数据在林火排放模型中的应用

火对大气中的温室气体和气溶胶的增加有显著影响,也是植被的一个主要干扰因子.利用精确卫星火产品对中国林火排放量进行量化计算,对于制定正确的减排战略具有参考意义.采用GBA2000的研究结果,分析了不同植被区的过火区分布情况.2000年中国林地上共有8 587个过火斑块,总面积为10 773 212 hm2,其中阔叶落叶林过火面积最大,为3 674 404 hm2;其次为阔叶常绿林,过火面积为1 141 402 hm2.林火排放计算模型采用各植被带平均生物量和燃烧系数估计火烧消耗的生物量和计算森林燃烧释放的温室气体量.我国2000年林火释放CO2 688 Tg,CO和CH4分别为57 Tg和4 Tg.计算精度取决于森林火灾面积、土地类型图、燃烧效率和排放因子.由于采用的卫星火产品没有对中国区域进行精度评估,据此统计的森林过火区有误差.如果采用更精确的卫星遥感数据,将提高林火释放模型的计算精度.     

基于无人机多传感吊舱系统的火点实时定位方法

林火定位是林火智能监测设备的核心技术。提出了一种基于激光雷达、红外热像仪及组合惯导多数据融合的火点定位方法。首先设计了一个通用的无人机吊舱系统,并基于ROS框架实现数据采集、数据处理和数据传输等功能;其次提出了一个基于无人机吊舱系统的火点全局定位方案,根据红外热像仪成像特性识别火点,同时将密集点云与红外图像进行数据融合,估计出火点的三维空间位置;然后根据无人机位姿提出了一种基于墨卡托投影的火点全局定位方案,得到了火点的GPS位置。最后通过试验得到了该方案的全局定位精度:在实验中经度最大误差为2.36×10^-5°,纬度最大误差为1.84×10^-5°,高程最大误差为0.926 1 m,为其他林火定位方案提供了技术支持。     

基于视频监控系统的林火定位算法研究

以森林防火望塔视频监控设备为硬件基础,在地理信息技术平台上仅使用单个望塔回传数据进行火点定位算法研究.运用穷举搜索法判断DEM(数字高程模型)图层地形剖面上的火点位置,并根据山区地形多变的特点,使用曲线拟合法得到不同坡度时的搜索步长插值函数.实地试验表明,本自动定位方法的精度可以满足林火监控的实际需求,成为提升我国森林火灾应急指挥管理智能化水平的点睛之笔.     

森林航空消防风险与作战方案的综合模糊评估

为了系统研究森林航空消防中突出而复杂的安全问题,提出1种运用危险性分析法、德尔菲法、层次分析法、模糊综合评价法的复合性方法,进行森林航空消防风险分类辨识、指标体系构建与重要度评价,对给定任务场景下的拟定作战方案进行模糊综合评估,分析识别作战方案中的薄弱环节,并有针对性地提出改进优化的策略和建议。将该方法应用于某案例得到相应的评估建议:作战方案中需要改进优化的方面依次为飞机因素、飞行员因素、管理因素,其中飞机失速速度、零件耐温极限、生理状态、净空条件是要着重核查并优化的关键性指标。研究结果表明:该方法可为森林航空消防安全评估和作战方案辅助决策提供参考和支撑,具有一定的应用价值。     

基于层次分析法的森林火险区划 —以徂徕山林场为例

森林火险区划是林火管理的基础。利用层次分析法将影响森林火险的静态因子评判指标分成三个层次,根据专业知识确定各因子权重,充分利用现有的可燃物和地形数据信息,以徂徕山林场为例进行了森林火险区划。区划结果表明,徂徕山林场大部分地区的火险为中低火险,高和极高火险区域面积分别占林场总面积的11.6%和3.1%。本研究为林场尺度上开展科学的火险区划提供技术参考。     

北京地区近两年春季森林火险对比研究

火险等级预报系统已经成为现代林火管理的一个重要工具。本文根据北京地区的森林火险天气,采用加拿大火天气指数系统（FWI）评估北京地区的森林火险。根据北京地区12个气象站2004年和2005年3-5月的气温、相对湿度、降水、风速,利用SAS计算程序,计算各气象站每日的FWI各组分值。分析FWI系统各组分的数值分布特征,确定了北京地区FWI各指数的等级划分及其指示意义。利用内插方法建立可燃物湿度码与火天气指数的空间分布图,分析2004年和2005年春季实际发生的森林火灾与相关的火险指数,结果表明FWI系统能很好地反映森林火险的变化,可以用于评估和预测火险。火险期危险度表明2005年春季森林火险高于2004年春季。文章最后讨论了不同内插方法对研究结果的影响。     

基于风暴识别算法的森林火灾识别

采用风暴识别算法对森林火灾进行了识别。首先根据参数阈值调整后的风暴识别算法,得到二维分量,结合不同云回波与火灾回波的差异,对火灾回波进行识别。根据算法对浙江省温州市三次森林火灾过程进行识别,结果显示:对于三次火灾过程都能够有效识别。对于火灾发生初期和熄灭时,由于回波强度较弱,回波结构松散,与小范围弱回波混合,导致漏识别。当回波中存在小范围地物杂波时,由于其尺度与小面积火灾接近,最终导致误识别。在森林火灾发生时,该算法可以帮助识别发生火灾的位置,为消防人员提供及时可靠的火灾地点及起火时间。     

图像挖掘技术在林火影像中的应用

提出了林火遥感图像挖掘的概念,描述了图像挖掘技术在林火遥感图像上的具体应用及实现,针对林火部门每天产生并存储的有价值的林火遥感图像,结合林火上所特有的领域知识,提出了一种通过对林火遥感图像进行图像挖掘,可以将林火遥感图像分成有火或无火两类图像的方法。该方法的实现对帮助林火工作人员及早发现火情,做出火灾预测并采取相应措施具有重大的意义。     

城市消防研究与管理方法对森林防火的借鉴作用

总结了中国森林防火研究与管理现状,分析了森林防火与城市消防在研究与管理方面的差距,提出了城市消防研究与管理方法对森林防火6个方面的借鉴作用：（1）建筑防火分区方法和技术对森林防火分区及隔离带建设技术的借鉴作用;（2）耐火等级思想对降低森林燃烧性的借鉴作用;（3）建筑性能化防火设计方法对森林防火设计的借鉴作用;（4）标准体系建设的借鉴作用;（5）建筑避难层（间）对林区消防安全设施建设的借鉴作用;（6）城市火灾危险源辨识方法对森林火灾危险源辨识方法的借鉴作用。     

我国大兴安岭地区森林雷击火发生的火险天气等级研究

借鉴加拿大林火天气指数(FWI)系统,改进其计算方法。利用大兴安岭地区1966-2006年的气象数据,得到历史上雷击火发生时的火险天气指数,统计分析确定我国大兴安岭地区森林雷击火发生的火险天气等级。根据实地采样测定的可燃物的含水率对计算方法进行了验证。通过统计雷击火发生的火灾级别来检验划分雷击火发生火险天气等级方法的合理性。     

森林火险的序贯分析初探

本文利用森林着火危险度指标属于正态分布的特点,根据正态型序贯分析的原理,提出了确定林火危险性的序贯分析方法;建立了长白山林区5个站点森林火险的“安全域”与“危险域”的模型;并以东岗(长白山西坡)为例,作了正态型序贯分析全过程的应用示例。结果证明,利用正态型序贯分析来确定林火的等级是可行的、可靠的,具有实用价值。     

基于无人机的火灾检测系统设计与实现

针对传统森林火灾检测手段响应速度慢、效率低、误报率高等问题,设计了无人机搭载的由云台和相机组成的图像采集平台,通过火灾智能识别技术,实时识别监测火灾的发生,并达到了自动抵近侦察及实时态势感知的效果。在火灾智能识别算法方面,提出了improved-YOLOv3算法,通过在特征交互阶段增加yolo层,加强了网络对特征的融合度,从而增加了网络的检测能力。通过与性能相似的网络进行对比测试,验证了改进算法的有效性。测试结果表明,提出的算法检测准确率高、漏检率低、推理速度快,能够适用于实际火灾现场监测。     

基于Logistic回归模型的大兴安岭地区林火发生概率预测研究*

为实现对大兴安岭地区林火发生概率的基本预测,根据该地区历史火灾资料、地形因子、气象因子和人为因子,基于Logistic回归模型建立该地区林火发生概率预测模型。研究结果表明:坡度、海拔、平均气压、平均气温、平均相对湿度、最小相对湿度是该地区林火发生的主要驱动因子;坡度、海拔、平均气压、平均气温与林火发生概率呈正相关,平均相对湿度和最小相对湿度与林火发生概率呈负相关;ROC曲线下面积值（AUC）为0.91,最佳临界值为0.425;建立的大兴安岭地区林火发生概率预测模型,建模样本总体准确率为82.4%,验证样本总体准确率为80.5%;该地区夏季林火发生概率明显高于春、秋季;林火发生概率较高的Ⅳ级和Ⅴ级火险区主要集中在夏季该地区东南部、西部以及春、秋季该地区东南部。研究结果可为该地区林火预测提供1种参考方法。