基于时空融合技术的森林火灾遥感动态监测

针对单一时空融合方法或使用单一中等空间分辨率影像（如Landsat影像）和MODIS影像时空融合的不足，本文提出综合利用经典的STARFM算法、基于地物内组分时相变化模型的地表反射率时空融合算法，联合使用多种空间分辨率更优（≤30 m）的传感器影像，以“时间最邻近及空间分辨率优先”为原则对传统单一中等空间分辨率影像预测周期（如Landsat影像为16天）进行分段独立预测，并优化组合两种预测方法的预测结果，进而获取更为精确的逐日中等空间分辨率预测影像。基于上述方法所得结果，可应用于森林火灾监测场景中。以四川凉山木里县3·30森林大火为例，综合利用MOD09GA、Landsat8 OLI、Sentinel-2、GF-1 WFV遥感影像数据进行实验研究，基于预测所得逐日中等空间分辨率影像提取火灾指标因子（燃烧面积指数和归一化燃烧指数），分析森林火灾演化态势。结果表明：(1)多类型中高空间分辨率遥感影像的综合利用，有利于解决传统单一中等空间分辨率影像预测周期跨度过长、总体精确度低的问题，可获取更为精确的逐日中等空间分辨率预测影像；(2)两种算法在不同类型遥感数据融合应用中各有其局限性，两种方法...