發(fā)布時間：2018-04-12 06:48

  本文選題：森林火災 + 衛(wèi)星遙感�。� 參考：《中國科學技術大學》2016年博士論文

【摘要】：近幾十年以來,森林火災發(fā)生的頻率日益激增。大多數(shù)的森林火災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中遭到無情的吞噬,地球生態(tài)系統(tǒng)的平衡和穩(wěn)定遭遇到巨大的挑戰(zhàn),燃燒過程中產(chǎn)生大量的煙塵,勢必會對大氣環(huán)境造成,影響當?shù)氐臍夂蛏踔翆θ祟惖纳�存環(huán)境構成巨大的威脅,并且給國家和人民的生命財產(chǎn)造成重大的損失。所以,采取必要的措施和手段來預測和發(fā)現(xiàn)森林火災,并進一步抑制森林火災的發(fā)生或者將其消滅在萌芽階段是我們開展森林防火工作所面臨的一項艱巨而又十分重要的任務。本文的研究主題是利用衛(wèi)星遙感技術開展林火的災前預測、災時監(jiān)測和災后評估工作,研究的目的是建立能夠及時反映監(jiān)測林區(qū)所處狀態(tài)的火災動態(tài)危險性模型和煙霧識別模型,并開展相關的災后分析評估,為開展森林防火工作提供更加豐富的技術支撐,以提高森林火災預測和監(jiān)測的準確率,最終將因森林火災造成的損失最小化。其基本思想是以各地物在不同的電磁波譜范圍內(nèi)的光譜響應差異為基礎,尋找與林火和煙霧存在相關關系的參量,構建相應的火災動態(tài)危險性模型、煙霧識別模型以及過火跡地識別方法,從而實現(xiàn)林火預警和監(jiān)測,并開展進一步的統(tǒng)計分析。為了更進一步的認識和了解衛(wèi)星遙感技術在林火預警監(jiān)測研究中的應用,在第2章,我們通過文獻調(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基礎和當前的衛(wèi)星遙感平臺,分析了適用于林火監(jiān)測的主要衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),以進一步探討本研究所采用的數(shù)據(jù)(EOS/MODIS)來源并建立相應的實驗平臺,最后通過介紹衛(wèi)星遙感技術在探火領域的典型應用,以加深對遙感探火的認識。為了實現(xiàn)對中國東北部高火災危險區(qū)域的界定,即對該區(qū)域進行準確的火災危險性評估,在第3章,以現(xiàn)有的火災風險模型為基礎,將可燃物含水率(FMC)、地表溫度(LST)和相對綠度(RG)等與火災相關的動態(tài)因子用于集成森林火災動態(tài)危險性模型。利用ROC曲線(Receiver Operating Characteristics Curve)技術來分析于2010年6月26、27和28日所獲取的研究區(qū)域的MODIS數(shù)據(jù),以驗證和評價所提出模型的準確性和適用性。分析結果指出這三天火災危險性(定義熱點區(qū)域屬于高火災危險區(qū)域)預測準確率分別為76.338%、88.853%和80.910%。因次,本章所提出的森林火災動態(tài)危險性模型在該研究區(qū)域具有一定的適用性。為了實現(xiàn)自動地將火災煙霧從背景像元中分離出來,第4章提出了一種以煙、云和下墊面光譜分析為基礎的森林火災煙霧識別算法。該煙霧檢測算法集成了多通道閾值法和神經(jīng)網(wǎng)絡分類器,以確保獲得最佳的檢測結果。三起發(fā)生于不同季節(jié)的森林火災MODIS數(shù)據(jù)(1)2004年10月16日,中國黑龍江省(秋季)；2)2009年4月28日,亞洲東北部(中國和俄羅斯)(春季)；3)2010年7月29日,俄羅斯(夏季))被用于獲取神經(jīng)網(wǎng)絡輸入特征樣本的參量值以進一步構建煙霧識別算法。同時,利用四起發(fā)生于不同地區(qū)的森林火災數(shù)據(jù)來驗證所提出模型的適用性和魯棒性。最終檢測結果表明：該算法不僅可以捕獲陸地上空的濃煙和離散的薄煙,而且還可以檢測到海洋上空水體和煙霧的混合像元。這些結果可以提供涉及到森林火災位置和蔓延方向等有價值的信息。為了分析和評價火災對植被產(chǎn)生的影響,第5章通過經(jīng)驗關系和歸一化燃燒指數(shù)來提取受火災影響像元點,并利用兩種不同的統(tǒng)計分析方法(去趨勢波動分析法(DFA)和Fisher-Shannon)來處理提取的受火災和未受火災影響區(qū)域的MODIS-NDVI時間序列數(shù)據(jù)(2002-2014年)。研究發(fā)現(xiàn)：1)這兩種統(tǒng)計分析方法處理得到的結果是一致的,這也就能夠描述受火災和未受火災影響區(qū)域之間的特征和差異；2)所有研究的度量中,費歇爾信息測度(Fisher Information Measure, FIM)可以最有效地區(qū)分開受火災和未受火災影響區(qū)域；3)受火災影響像元點的FIM平均值大約為2.5,它明顯高于未受火災影響像元點的FIM平均值(-1.3)；4)基于ROC曲線性能分析,FIM在區(qū)分受火災和未受火災影響像元點的效率明顯高于其他測度；5)受火災影響像元點的時間序列數(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)計分析方法均有助于識別火災對植被產(chǎn)生的影響。最后,第6章對本文的研究工作進行回顧總結,給出主要的結論,并針對本文工作的局限,提出下一步工作計劃。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S762

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本文編號：1738619