遥感与地理信息系统技术相结合的林火预警方法的研究

论文题目: 遥感与地理信息系统技术相结合的林火预警方法的研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 森林经理学

作者: 覃先林

导师: 李增元,易浩若

关键词: 火险预报,火灾监测,遥感,地理信息系统

文献来源: 中国林业科学研究院

发表年度: 2005

论文摘要: 森林火灾是一种世界性的严重自然灾害。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。如何采用遥感、地理信息系统技术等现代高新技术对森林火险等级进行预报和对森林火灾进行监测,成为当前国内外研究的热点。本文在查阅大量文献及系统分析的基础上,以遥感和地理信息系统等现代高新信息技术为主要手段,研究了以中等空间分辨率的遥感数据(MODIS)和地理信息系统技术相结合的林火预警应用方法。 本文在综述国内外相关研究的基础上,分别对MODIS数据的处理方法及其在林火预警中的应用方法进行了研究。主要开展了MODIS数据几何校正方法的对比研究,MODIS数据在全国森林可燃物分布与分类、植被状态的反演、植被燃烧信息的提取以及森林火险等级预报等方法的研究。通过开展本研究工作,获得了基于GIS平台的、以MODIS为主要信息源的卫星遥感数据在林火预警中的应用方法。即: (1) 获得了MODIS L1B数据的几何校正和融合等处理方法 本文对比研究了利用GLT方法和GCP方法对MODIS L1B数据的几何校正的优缺点,并提出了对MODIS L1B数掘几何校正处理的建议。同时,获得了不同空间分辨率的MODIS L1B数据集间的融合方法,并利用程序实现了融合算法。 (2) 获得了基于MODIS数据的大尺度森林可燃物分类方法 本文在国内外前人已做的植被、土地覆盖/土地利用等分类研究的工作基础上,借鉴已有的分类成果,首次在国内提出了基于MODIS数据的大尺度的森林可燃物分类体系。在制定的分类体系指导下,采用非监督分类和监督分类相结合的综合分类方法,对我国的森林可燃物分类方法进行了研究与实践,获得了全国可燃物分布图;并探讨了中等空间分辨率的卫星数据在大尺度分类研究中的结果检验方法,即利用GIS技术,将分类结果与专题数据叠加进行精度验证。 (3) 获得了森林火险等级预报因子的处理方法 本文将输入森林火险预警模型中的数据是否经常随着时间的变化而将其分为动态数据和静态数据。通过实验,分别获得了对这两大类数据的处理方法。即: ① 对于静态数据,采用建立背景数据库后再数量化的方法参与模型中计算。 ② 对于动态数据中的每日气象数据,在对比三种空间插值方法在气象数据栅格化结果的精度与效率的基础上,获得了利用反间距空间插值方法对气象数据各因子进行空间插值处理,从而实现了利用已有气象站数据预估其他没有气象观测站设置地区的气象数据的方法;对于植被长势的估测,利用MODIS数据获得的相对绿度指数作为其植被

论文目录:

中文摘要

ABSTRACT

第一章 前言

1.1 引言

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究目的和意义

1.1.2.1 研究目的

1.1.2.2 研究意义

1.1.2.2.1 有利于减少森林火灾的发生和林火损失

1.1.2.2.2 现代信息技术推进了森林防火的现代化管理

1.1.3 项目来源与经费支持

1.2 国内外森林火险预报研究现状及评述

1.2.1 国内外森林火险预报研究概况

1.2.2 国内外森林火险预报方法概述

1.2.2.1 统计分析法

1.2.2.2 相关关系法

1.2.2.3 以火报火法

1.2.2.4 综合法

1.2.2.5 模拟法

1.2.3 国外典型森林火险预报模型简介及评述

1.2.3.1 美国森林火险预报模型

1.2.3.1.1 系统结构

1.2.3.1.2 火行为因子

1.2.3.1.3 可燃物类型

1.2.3.1.4 可燃物含水量计算

1.2.3.1.5 卫星遥感与GIS技术的应用

1.2.3.2 加拿大森林火险预报模型

1.2.3.2.1 系统结构

1.2.3.2.2 可燃物类型

1.2.3.3 澳大利亚森林火险预报模型

1.2.3.3.1 草地火险尺

1.2.3.3.2 森林火险系统

1.2.3.4 前苏联森林火险预报方法

1.2.3.4.1 林区火险计算方法

1.2.3.4.2 森林可燃性预报方法

1.2.4 国内森林火险预报方法研究综述

1.2.4.1 综合指标法

1.2.4.1.1 原理

1.2.4.1.2 输入因子

1.2.4.2 风速补正综合指标法

1.2.4.2.1 原理

1.2.4.2.2 输入因子

1.2.4.3 双指标法

1.2.4.3.1 原理

1.2.4.3.2 输入因子

1.2.4.4 三指标法

1.2.4.4.1 原理

1.2.4.4.2 输入因子

1.2.4.5 多因子概率预报法

1.2.4.5.1 原理

1.2.4.5.2 输入因子

1.2.4.6 “801”森林火险天气预报系统

1.2.4.6.1 原理

1.2.4.6.2 输入因子及计算

1.2.4.7 多因子综合指标预报法

1.2.4.7.1 原理

1.2.4.7.2 输入因子

1.2.4.8 林火发生预报法

1.2.4.8.1 原理

1.2.4.8.2 输入因子

1.2.4.9 卫星遥感与GIS技术的应用

1.2.5 国内研究存在的主要问题

1.3 研究目标和主要研究内容

1.3.1 研究目标

1.3.2 主要研究内容

1.3.3 拟解决的关键问题

1.4 研究技术路线

1.4.1 研究方法

1.4.2 技术路线

1.4.2.1 森林火险预报方法的研究

1.4.2.2 火灾监测方法的研究

1.5 本文章节安排

第二章 MODIS数据处理方法研究

2.1 MODIS仪器简介

2.2 MODIS数据及其存储格式

2.2.1 MODIS数据产品简介

2.2.2 HDF和HDF-EOS文件格式

2.2.2.1 HDF文件格式简介

2.2.2.2 HDF-EOS文件格式简介

2.3 RSB的定标方法

2.3.1 发射前定标方法

2.3.2 在轨定标方法

2.3.2.1 反射率的在轨定标方法

2.3.2.2 发射率在轨定标方法

2.3.3 RSB的定标步骤

2.4 TEB的定标方法

2.4.1 发射前定标方法

2.4.2 TEB在轨定标方法

2.4.3 TEB定标步骤

2.5 MODIS L1B数据集间的融合方法

2.5.1 MODIS L1B数据集间的空间关系

2.5.2 MODIS L1B数据集间的融合方法

2.6 MODIS L1B数据的大气校正

2.6.1 大气校正方法概述

2.6.1.1 辐射传输模型校正法

2.6.1.2 基于图像的校正法

2.6.1.3 固定物体法

2.6.2 MODIS数据大气校正算法

2.7 MODIS数据的几何校正

2.7.1 GLT方法

2.7.2 GCP方法

2.7.3 人工选取控制点法

2.8 本章小结

第三章 MODIS数据在森林可燃物分类与分布中的应用研究

3.1 森林可燃物研究现状及发展趋势

3.1.1 国外森林可燃物研究现状

3.1.1.1 森林可燃物的理化性质研究

3.1.1.2 森林可燃物分类的研究

3.1.1.3 森林可燃物蔓延模型的研究

3.1.2 国内森林可燃物研究现状

3.1.2.1 森林可燃物的理化性质研究

3.1.2.2 森林可燃物含水率的研究

3.1.2.3 森林可燃物分类的研究

3.1.2.4 森林可燃物模型的研究

3.1.3 森林可燃物研究中存在的缺陷

3.1.4 基于3S技术的森林可燃物的研究热点

3.1.4.1 开展3S技术在森林可燃物分类中的研究

3.1.4.2 开展3S技术推测森林可燃物载量的研究

3.1.4.3 开展森林可燃物火险等级预报研究

3.1.4.4 研究森林可燃物的火行为模型

3.2 国内外基于卫星数据的植被等分类方法综述

3.2.1 单时相影像分类方法

3.2.2 多时相影像分类方法

3.2.2.1 多季节卫星影像／植被指数的分类方法

3.2.2.2 多年植被指数分类方法

3.2.3 多时相多光谱数据的分类方法

3.2.4 多时相数据和背景数据相结合的分类方法

3.2.5 小结

3.3 国家级森林可燃物分类方法

3.3.1 参考分类系统

3.3.2 森林可燃物分类框架体系

3.3.3 技术流程

3.3.4 分类预处理

3.3.4.1 信息源筛选

3.3.4.2 数据的输入

3.3.4.3 主成分分析

3.3.5 分类

3.3.5.1 非监督分类

3.3.5.2 非监督分类后的监督分类

3.3.6 分类后处理

3.3.6.1 精度检验

3.3.6.2 像素合并及编码

3.4 本章小结

第四章 森林火险等级预警因子的处理方法

4.1 预警因子的选择

4.2 预警基础数据库

4.2.1 全国1：100万基础地理数据库

4.2.2 全国森林资源分布数据库

4.2.3 全国植被分布数据库

4.2.4 全国土地利用数据库

4.2.5 全国火险区划数据库

4.2.6 历史重(特)大森林火灾案例数据库

4.2.7 历史植被指数影像库

4.2.8 历史气象数据库

4.3 动态数据

4.3.1 每日气象观测数据

4.3.1.1 数据来源

4.3.1.2 空间插值

4.3.1.2.1 反间距权重插值法

4.3.1.2.2 样条法

4.3.1.2.3 克吕格插值法

4.3.2 森林可燃物状态数据

4.3.2.1 可燃物的长势反演方法

4.3.2.1.1 植被指数的计算与合成

4.3.2.1.2 活可燃物比例计算

4.3.2.1.3 死可燃物比例计算

4.3.2.2 可燃物含水率反演方法

4.3.2.2.1 测量FMC的常用方法

4.3.2.3 基于MODIS数据的可燃物湿度反演方法

4.4 本章小结

第五章 国家级森林火险等级预报模型的研究

5.1 技术路线

5.2 预报模型的构建

5.2.1 火险指数的定义

5.2.2 火险指数的计算

5.3 数据输入

5.3.1 可燃物状态指数

5.3.2 背景综合指数

5.3.2.1 气象指数

5.3.2.2 森林火险区划指数

5.3.2.3 全国森林可燃物分类图

5.3.2.4 全国1：100万基础地理数据

5.4 国家级森林火险等级划分

5.4.1 火险等级分级

5.4.2 火险等级的划分

5.5 本章小结

第六章 MODIS数据在林火监测中的应用研究

6.1 林火卫星遥感监测研究现状

6.1.1 NOAA-AVHRR的火灾监测方法

6.1.1.1 利用图像增强方法提取林火信息

6.1.1.2 阈值法

6.1.1.2.1 单阈值法

6.1.1.2.2 多阈值法

6.1.1.2.3 可变阈值法

6.1.1.3 Lee和Tag技术

6.1.1.4 应用NDVI值监测火灾

6.1.1.5 利用人工智能监测火灾的方法

6.1.2 MODIS数据的火灾监测方法

6.1.2.1 与火灾探测有关的MODIS波段特性

6.1.2.2 绝对火点识别算法

6.1.2.3 前后相联系的火点识别方法

6.2 林火遥感监测的技术难题

6.2.1 遥感信息的模糊性

6.2.2 火点的定位和火场边界的识别

6.2.3 利用热红外通道值存在的问题

6.3 林火卫星遥感监测研究的发展趋势

6.4 基于MODIS数据的林火监测方法研究

6.4.1 技术路线

6.4.2 预处理

6.4.2.1 数据的筛选

6.4.2.1.1 卫星数据的选取

6.4.2.1.2 背景资料的选取

6.4.2.2 数据处理

6.4.2.2.1 物理量的反演

6.4.2.2.2 几何校正

6.4.2.2.3 配准

6.4.2.2.4 数据分析

6.4.3 火点识别模型

6.4.3.1 火点的定义

6.4.3.2 模型的构建思路

6.4.3.3 火点识别算法描述

6.4.3.3.1 云体和水体的掩膜

6.4.3.3.2 火点判识前处理

6.4.3.3.3 火点识别方法

6.4.3.3.4 伪火点的去除

6.4.4 火点识别程序

6.5 本章小结

第七章 结果与分析

7.1 MODIS数据处理方法结果及分析

7.1.1 不同几何校正方法结果及分析

7.2 可燃物分布与分类结果及分析

7.2.1 可燃物分类结果

7.2.2 可燃物分类结果分析

7.2.2.1 可燃物的NDVI季节变化分析

7.2.2.2 精度检验和分析

7.3 森林火险预报因子处理方法结果及分析

7.3.1 每日气象观测数据插值结果及分析

7.3.1.1 每日气象观测数据插值结果

7.3.1.2 每日气象观测数据插值分析

7.3.2 可燃物长势反演结果及分析

7.3.2.1 长势反演结果

7.3.2.2 长势反演结果分析

7.3.3 可燃物含水率反演结果及分析

7.3.3.1 可燃物含水率反演结果

7.3.3.2 可燃物含水率反演分析

7.4 火险等级结果及分析

7.4.1 发生等级预报结果

7.4.2 结果分析

7.5 林火监测结果及分析

7.5.1 林火判识结果

7.5.1.1 地表亮温法林火判识结果

7.5.1.2 亮温-植被指数法林火判识结果

7.5.2 林火监测结果分析

7.6 本章小结

第八章 结论与讨论

8.1 研究结论

8.1.1 MODIS数据处理方法

8.1.2 可燃物分布与分类研究结论

8.1.3 森林火险预报因子处理方法结论

8.1.4 森林火险预报模型研究结论

8.1.5 基于MODIS数据的林火监测的研究结论

8.2 创新点

8.3 存在的问题和难点

8.3.1 可燃物分布与分类

8.3.2 火险预报因子的处理方法

8.3.3 森林火险等级预报

8.3.4 林火监测方法

8.4 进一步研究工作

8.4.1 可燃物分布与分类方法

8.4.2 森林火险预报方法

8.4.3 林火监测

8.5 本章小结

参考文献

个人简历

导师简介

在读期间已发表的论文

致谢

附录

附录1 相关术语及符号

附录2 部分实验程序

附录2.1 MODIS数据的插值程序

附录2.2 火点识别程序

附表

附表1 IGBP分类体系表

附表2 UMDLandCoverUnits分类体系表

附表3BiosphoreAtmosphereTransfersehome土地覆盖分类体系表

附图

附图1全国可燃物与非可燃物分布图(空间分辨率为IKM)

附图2相对绿度分级图(2001年9月23日一30日)

附图3可燃物含水率分级示意图(2001年9月30日)

附图4背景综合指数分级图(2001年9月30日)

附图5森林火险预报结果图(2001年9月30日)

附图6火点与背景数据叠加结果图

发布时间: 2005-10-11

相关论文

• [1].基于多源遥感数据估测林火参数的研究[D]. 王强.东北林业大学2012
• [2].遥感和地理信息系统支持的土水资源分类、评价与预测研究[D]. 周勇.华中农业大学1997
• [3].基于遥感与地理信息系统的洪灾风险区划研究[D]. 白景昌.中国科学院研究生院（遥感应用研究所）2004
• [4].林火时空分析方法与风险模型研建[D]. 聂玉藻.北京林业大学2005
• [5].草原火灾遥感监测与预警方法研究[D]. 陈世荣.中国科学院研究生院（遥感应用研究所）2006
• [6].基于知识发现技术的林火研究[D]. 胡林.北京林业大学2006
• [7].黑龙江省潜在森林火灾危害程度预测的研究[D]. 曲智林.东北林业大学2007

标签：火险预报论文;  火灾监测论文;  遥感论文;  地理信息系统论文;