HUANG Yun,WEN Jun,GE Xiangyu,et al.A Review on the Researches of Forest Fire Monitoring and Risk Early Warning[J].Journal of Chengdu University of Information Technology,2025,40(03):384-389.[doi:10.16836/j.cnki.jcuit.2025.03.020]
森林火灾的卫星遥感监测与风险预警研究
- Title:
- A Review on the Researches of Forest Fire Monitoring and Risk Early Warning
- 文章编号:
- 2096-1618(2025)03-0384-06
- Keywords:
- forest fire; remote sensing monitoring; fire risk; early warning model
- 分类号:
- P429
- 文献标志码:
- A
- 摘要:
- 森林火灾是威胁地球生态系统的主要自然灾害之一,对社会经济以及人民的生命安全带来巨大危害。因此,开展森林火灾的即时监测与预警的相关研究具有非常重要的科学意义和应用价值。针对目前卫星遥感数据、森林火灾监测算法和风险预警模型多种多样的问题,总结不同遥感数据应用的优势和不足,分析不同火灾监测算法和风险预警模型的适用性,并对未来国产卫星的联合监测和森林火灾风险机器学习模型的进一步深入研究提出展望,以期为森林火灾的防护救治工作提供参考依据。
- Abstract:
- Forest fire is one of the major natural disasters threatening the Earth’s ecosystem,causing significant harm to societal economies and the safety of human lives.Therefore,conducting relevant research on the real-time monitoring and early warning of forest fires is of great scientific significance and practical value. Based on current satellite remote sensing data,forest fire monitoring algorithms,and risk warning models,this investigation summarizes the advantages and weaknesses of the apllication of various remote sensing data,analyzes the applicability of major fire monitoring algorithms and risk warning models,and provides prospects for the futural joint monitoring of Chinese national satellites and further research on machine learning models.The aim is to serve as a reference for the prevention and treatment of forest fires.
参考文献/References:
[1] 舒立福,田晓瑞.国外森林防火工作现状及展望[J].世界林业研究,1997(2):29-37.
[2] 田晓瑞,舒立福,王明玉,等.林火与气候变化研究进展[J].世界林业研究,2006(5):38-42.
[3] 李海萍,龙志航,杨滋恒,等.基于Logistic模型的四川凉山州森林火灾风险分析[J].安全与环境学报,2021,21(2):498-505.
[4] 覃先林,陈小中,钟祥清,等.我国森林火灾预警监测技术体系发展思考[J].林业资源管理,2015(6):45-48.
[5] 贾斌英.中国林火卫星遥感监测的应用及评价[J].绿色科技,2021,23(13):97-98.
[6] Li Z,Cihlar J,Moreau L,et al.Monitoring fire activities in the boreal ecosystem.Journal of Geophysical Research:Atmospheres[J].1997,102(D24):29611-29624.
[7] Fraser R H,Li Z,Cihlar J.Hotspot and NDVI differencing synergy(HANDS):A new technique for burned area mapping over boreal forest[J].Remote sensing of environment,2000,74(3):362-376.
[8] Flasse S P,Ceccato P.A contextual algorithm for AVHRR fire detection[J].International Journal of Remote Sensing,1996,17(2):419-424.
[9] Giglio L,Descloitres J,Justice C O,et al.An enhanced contextual fire detection algorithm for MODIS[J].Remote sensing of environment,2003,87(2/3):273-282.
[10] Kaufman Y J,Kleidman R G,King M D.SCAR-B fires in the tropics:Properties and remote sensing from EOS-MODIS[J].Journal of Geophysical Research:Atmospheres,1998,103(D24):31955-31968.
[11] 梁芸.利用EOS/MODIS资料监测森林火情[J].遥感技术与应用,2002(6):310-312.
[12] 高懋芳,覃志豪,刘三超.MODIS数据在林火监测中的应用研究[J].国土资源遥感,2005(2):60-63+84.
[13] 徐拥军.基于FY3A/VIRR数据火情监测系统的设计与实现[D].北京中国地质大学,2012.
[14] 刘树超,李晓彤,覃先林,等.GF-4 PMI影像着火点自适应阈值分割[J].遥感学报,2020,24(3):215-225.
[15] 舒立福,张小罗,戴兴安等.林火研究综述(Ⅱ)——林火预测预报[J].世界林业研究,2003(4):34-37.
[16] 田晓瑞,Douglas J Mcrae,张有慧.森林火险等级预报系统评述[J].世界林业研究,2006(2):39-46.
[17] Deeming J E.National fire-danger rating system[M].Rocky Mountain Forest and Range Experiment Station,Forest Service,US Department of Agriculture,1972.
[18] 杨贤为,张强.神农架森林火灾发生率的长期预报[J].气象,1995(12):42-44.
[19] 蔡奇均,曾爱聪,苏漳文,等.基于Logistic回归模型的浙江省林火发生驱动因子分析[J].西北农林科技大学学报(自然科学版),2020,48(2).
[20] 侯晓静,明金科,秦荣水,等.基于随机森林模型的交界域火灾风险分析[J].林业科学,2019,55(8):194-200.
[21] 孙立研,刘美玲,周礼祥,等.基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法[J].林业工程学报,2019,4(3):132-136.
[22] 许志卿,苏喜友,张颐.基于支持向量机方法的森林火险预测研究[J].中国农学通报,2012,28(13):126-131.
[23] 覃先林,李晓彤,刘树超,等.中国林火卫星遥感预警监测技术研究进展[J].遥感学报,2020,24(5):511-520.
[24] Dozier J.A method for satellite identification of surface temperature fields of sub pixel resolution[J].Remote Sensing of environment,1981,11:221-229.
[25] 卿清涛.NOAA/AVHRR遥感监测森林火灾的准确性研究[J].四川气象,2004(4):30-32.
[26] 赵彬,赵文吉,潘军,等.NOAA-AVHRR数据在吉林省东部林火信息提取中的应用[J].国土资源遥感,2010(1):77-80.
[27] 高华东.NOAA/AVHRR数据在森林火灾监测中的应用[D].青岛:中国海洋大学,2007.
[28] Justice C O,Kendall J D,Dowty P R,et al.Satellite remote sensing of fires during the SAFARI campaign using NOAA advanced very high resolution radiometer data[J].Journal of Geophysical Research:Atmospheres,1996,101(D19):23851-23863.
[29] 王钊.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[J].火灾科学,2011,20(3):140-145.
[30] 肖霞.基于类间方差的MODIS森林火灾监测方法研究[D].合肥:中国科学技术大学,2010.
[31] 何全军,刘诚.MODIS数据自适应火点检测的改进算法[J].遥感学报,2008(3):448-453.
[32] Lin Z,Chen F,Li B,et al.FengYun-3C VIRR active fire monitoring:algorithm description and initial assessment using MODIS and Landsat data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2017,55(11):6420-6430.
[33] 郑伟,陈洁,唐世浩,等.基于FY-3D/MERSI-Ⅱ远红外数据的火情监测研究[J].红外与毫米波学报,2020,39(1):120-127.
[34] 石艳军,单海滨,张月维,等.新一代静止气象卫星林火监测研究[J].森林防火,2017(4):32-35.
[35] 熊得祥,谭三清,张贵,等.基于FY4遥感数据的森林火灾判别研究[J].中南林业科技大学学报,2020,40(10):42-50.
[36] 杨思慧,袁淑杰,王甚男,等.基于FY-4A卫星遥感数据的泸州市森林火灾判别初步研究[J].成都信息工程大学学报,2023,38(1):64-69.
[37] 何瑞瑞,赵凤君,曾玉婷,等.多源遥感影像在森林火灾监测中的应用[J].世界林业研究,2022,35(2):59-63.
[38] 曾超,曾珍,曹振宇,等.多源时序国产卫星影像的森林火灾动态监测——以四川省木里县及其周边林区为例[J].遥感技术与应用,2021,36(3):521-532.
[39] 刘树超,李晓彤,覃先林,等.GF-4 PMI影像着火点自适应阈值分割[J].遥感学报,2020,24(3):215-225.
[40] 傅泽强,陈动,王玉彬.大兴安岭森林火灾与气象条件的相互关系[J].东北林业大学学报,2001(1):12-15.
[41] 狄丽颖,孙仁义.中国森林火灾研究综述[J].灾害学,2007(4):118-123.
[42] 陈利均,杨辉,周伟军,等.余姚市森林火灾发生时间及森林火险等级的研究[J].华东森林经理,2008,22(4):13-16.
[43] 杨贤为,张强.神农架森林火灾发生率的长期预报[J].气象,1995(12):42-44.
[44] 高博,陈响,单仔赫等.基于Logistic回归模型的大兴安岭地区林火发生概率预测研究[J].中国安全生产科学技术,2022,18(11).
[45] 彭欢,史明昌,孙瑜,等.基于Logistic的大兴安岭雷击火预测模型[J].东北林业大学学报,2014,42(7):166-169.
[46] 苏漳文.基于地理信息系统的大兴安岭林火发生驱动因子及预测模型的研究[D].哈尔滨:东北林业大学,2020.
[47] Brunsdon C,Fotheringham S,Charlton M.Geographically weighted regression[J].Journal of the Royal Statistical Society:Series D(The Statistician),1998,47(3):431-443.
[48] 苏漳文,曾爱聪,蔡奇均,等.基于Gompit回归模型的大兴安岭林火预测模型及驱动因子研究[J].林业工程学报,2019,4(4):135-142.
[49] 梁慧玲,郭福涛,苏漳文,等.基于随机森林算法的福建省林火发生主要气象因子分析[J].火灾科学,,2015,24(4):191-200.
[50] 何锐,陆恒,晋子振,等.基于随机森林算法的中国西南地区林火发生预测模型构建及驱动因子分析[J].生态学报,2023(22):1-15.
[51] 宋雨.黑龙江省林火驱动因子及模型研究[D].东北林业大学,2018.
[52] 杨景标,马晓茜.基于人工神经网络预测广东省森林火灾的发生[J].林业科学,2005(4):127-132.
[53] 柳生吉,杨健.基于广义线性模型和最大熵模型的黑龙江省林火空间分布模拟[J].生态学杂志,2013,32(6):1620-1628.
[54] 孙立研,刘美玲,周礼祥,等.基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法[J].林业工程学报,2019,4(3):132-136.
备注/Memo
收稿日期:2023-11-15
基金项目:四川省科技计划资助项目(2021YJ0025)
通信作者:文军.E-mail:jwen@cuit.edu.cn