STUDY ON FOREST FIRE DANGER MODEL WITH REMOTE SENSING BASED ON GIS

Forest fire is one of the main natural hazards because of its fierce destructiveness. Various researches on fire real time monitoring, behavior simulation and loss assessment have been carried out in many countries. As fire prevention is probably the most efficient means for protecting forests, suitable methods should be developed for estimating the fire danger. Fire danger is composed of ecological, human and climatic factors. Therefore, the systematic analysis of the factors including forest characteristics, meteorological status, topographic condition causing forest fire is made in this paper at first. The relationships between biophysical factors and fire danger are paid more attention to. Then the parameters derived from remote sensing data are used to estimate the fire danger variables, According to the analysis, not only PVI (Perpendicular Vegetation Index) can classify different vegetation but also crown density is captured with PVI. Vegetation moisture content has high correlation with the ratio of actual evapotranspiration (LE) to potential ecapotranspiration (LEp). SI (Structural Index), which is the combination of TM band 4 and 5 data, is a good indicator of forest age. Finally, a fire danger prediction model, in which relative importance of each fire factor is taken into account, is built based on GIS.

基于观测与预报数据融合的森林火险预报

针对气象因子日变化波动大容易引起森林火险气象等级预报变动大这一问题,参考布龙-戴维斯方案森林火险气象预报模型的构建思路,利用2016—2020年广西1785个森林火灾样本和气象观测数据,建立森林火险气象指数模型(简称“模型”)。将气象观测数据输入模型,计算出每日森林火险气象监测指数,同时,将智能网格预报数据输入模型,计算出每日森林火险气象预报指数,然后利用加权算法将每日森林火险气象监测指数和每日森林火险气象预报指数进行融合计算,得到森林火险气象融合预报指数。利用2021年6月—2023年6月789个火灾样本,对林火险气象融合预报指数进行验证,结果表明:融合后未来1~7 d森林火险等级预报准确率从82%~56%,较融合前预报准确率提升1%~3%,基本满足目前广西森林火险气象等级预报业务应用。

基于数据集重构与Logistic回归的林火预测研究

以大兴安岭地区呼玛县为例,采用过采样、欠采样、混合采样以及人工合成等数据平衡方法对林火数据集进行重构,然后分别应用二项Logistic回归模型进行拟合。选择平均预测效果最佳的数据平衡方法,对全样本数据进行重构和建立模型,同时利用标准化回归系数法对各气象因子的相对重要性进行研究。结果显示,综合随机划分的10个样本共计40个平衡数据集,就拟合优度来说,过采样、混合采样和人工合成数据集差别不大,三者略大于欠采样数据集;就预测精度来说,过采样数据集﹥混合采样数据集﹥人工合成数据集﹥欠采样数据集,其中前三者差别不大,但明显大于欠采样数据集。计算各气象因子的标准化回归系数结果,FFMC、日最小相对湿度、DC绝对值最大,分别为0.771、0.720、0.527。本文通过过采样、混合采样及人工合成数据方法所得平衡数据集的拟合效果较好,其中以过采样数据集平均预测准确率最高,可用于该地区林火数据集重构及建立模型,各气象因子中,FFMC、日最小相对湿度、DC是影响研究区林火发生的主要驱动气象因子。

基于物联网的区域森林防火气象服务系统开发

基于互联网的区域森林防火气象服务系统进行软硬件设计,建立物联网技术的可视化系统,融合多项气象数据采集技术,实时反馈气象数据。结果表明,区域森林防火气象服务系统采用B/S模式,充分运用Java EE技术、数据库管理,完成了整体系统、多重搭建、广泛使用的管理模式,有利于提高区域森林气象数据管理的便利性,对于最大限度地预防火灾和顺利开展灭火工作具有重要意义。

基于多源遥感数据的森林火灾损失评估

利用遥感技术进行森林火灾面积的提取是一种高效、快速的方法。通过分析卫星或无人机获取的遥感影像,可以准确地识别和量化受火灾影响的区域。该研究采用多源、多时相的遥感数据,结合归一化燃烧指数(NDVI)和变化检测算法,对江西省赣州市2022年“10·17”大火前后的影像进行处理和分析,提取火灾烧毁区域的边界。通过对比分析,计算受火灾影响的面积,并评估火灾的严重程度。

山西天龙山自然保护区森林防火智慧监测系统架构及应用

通过构建森林防火智慧监测系统,解决山西天龙山自然保护区以传统可见光视频监控系统监测方式为主、卫星监测系统应用效率低下、智能烟火识别功能不健全、大数据预警监测能力不足等问题。森林防火智慧监测系统以物联网技术、云计算技术、大数据技术、低轨道卫星技术为依托,构建“端—边—云”协同林火监测架构,协同大数据处理中心,最大程度提高保护区森林防火监测能力。通过实践证实,森林防火智慧监测系统是一个具有高度智能化和可视化的监测平台,能够实现保护区森林火灾精准定位、信息快速响应、数据实时同步以及系统及时报警等功能,未来也将在森林资源监测、野生动植物保护、林业重点工程监管等领域得到广泛应用。

基于Landsat 8遥感数据的森林火灾过火面积估算——以贵州毕节市赫章县“3·18”火灾为例

以贵州省毕节市赫章县2021年3月18日较大森林火灾为例,利用火灾前后Landsat 8遥感数据及ENVI遥感数据处理分析软件,通过图像预处理、计算归一化植被指数和燃烧面积指数等方法,提取森林火灾过火区域,计算过火面积。结果表明,利用Landsat 8数据能够较好地提取森林火灾过火区域,过火面积估算准确率达96.2%。

旧数据探索新森林火灾防控管理措施初探

森林火灾是威胁森林资源安全和生态环境的重要因素。本文基于中国林业和草原统计年鉴等数据,对近年来中国森林火灾发生情况进行统计分析,并结合现有森林火灾防控管理措施,探讨新形势下如何更加有效地开展森林火灾防控管理。

广西高峰森林公园物联网林火红外监测预警系统应用效果分析

为深入探究物联网林火红外监测预警系统在森林防火实践中的应用效果,通过科学评估其性能,为提升森林火灾预防与控制能力提供理论依据和技术支持。采用数学统计分析方法,梳理并分析了广西高峰森林公园2021-2023年使用该系统所收集的报警数据。通过对比分析系统启用前后的数据变化,特别是预警时间、地点、频率等关键指标,全面评估该系统的效能。结果表明:该系统启用以来,系统成功实现了对关键防控区域的精准识别与实时监控,有效缩小了火灾隐患的排查范围。同时,系统及时响应并准确预警,使得火险事件的发生率降低了62.86%,极大地减少了潜在的经济损失和生态破坏。该系统在广西高峰森林公园的应用取得了显著成效,不仅提高了森林防火工作的效率,还减少了火险事件的发生。该系统的推广应用对森林防火现代化、智能化的建设具有重要意义。

内蒙古大兴安岭森林火险等级预报模型研究

为提高森林火险等级预报的准确率和及时率,减少森林资源损失。以内蒙古大兴安岭地区为研究区域,利用遥感MODIS-NDVI数据反演可燃物的湿度指数,以气象指数、植被指数、闪电指数、湿度指数共同计算得出森林火险指数,以火险指数作为内蒙古大兴安岭地区森林火险等级预报模型的量化指标,并对火险等级进行分级,获得内蒙古大兴安岭森林火险等级预报方法。该方法结合当地的实际情况,将闪电指数引入到预报模型中,并实现了定量化估测。同时,以近几年发生在该地区重特大森林火灾为例,对该预报模型进行了验证。该方法可较好地对内蒙古大兴安岭地区森林火险等级进行定量化预报。

广东森林防火省际边界联防一张图建设研究

针对粤桂湘赣闽省际边界森林防火交叉管理地带存在的地理数据基础薄弱、时效性不足、集成度不高等问题,探讨了基于地形三维构建的广东省森林防火省际边界联防“一张图”建设。项目利用航空摄影测量、地形三维构建等先进技术,集成多源、多时相、多尺度数据,构建了包含高分辨率遥感影像和地形三维的省际边界基础地理数据库,以及森林防火专题挂图和图集。研究结果表明:该“一张图”建设有效提升了广东省省际边界地区的森林防火能力和综合治理水平。

林火数据的Logistic和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型

利用统计模型对森林火灾数据进行了描述和分析,所用模型包括Logistic回归模型和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型。将所用的森林火灾数据分别视为分组因子数据和有序变量数据进行建模。为了进行预测和验证,建模时使用部分数据,其余数据作为检验数据,用以检验预测的准确性。研究结果显示,所研究的两类模型都得到了与检验样本接近的结果,具有较好的火灾次数预测能力。其中零膨胀模型不仅可以得到与Logistic模型相当的结果,而且能够有效解决火灾数大于天数的问题,以及可以对零值过多的数据进行较好地建模。该研究表明所建立的Lo-gistic回归模型和零膨胀Poisson回归模型都是分析火灾与影响因素相关性的适用模型。

湖南省森林火灾空间分布特征分析

采用探索性空间数据分析方法对湖南省林火的分布规律进行了分析研究。结果表明,湖南省各个市(县)的林火分布存在着不均匀性,有4个林火高发区域和3个林火低发区域。林火次数由南向北、由西向东呈上升趋势。一般森林火灾发生次数较多的县市在空间上的分布大致呈一个"C"型;较大森林火灾的空间分布特点为"东多西少";重大森林火灾发生的空间分布特点是"周边多、中部少"。根据分析结果,应对林火进行分区管理,以提高林火管理水平、节约防火资源。

基于3D的县级森林防火系统关键技术研究

该文基于县级森林防火的需求,从森林防火指挥需要出发,以森林资源多源数据(遥感图像、GPS数据、地形图、DEM数据、地面调查数据和防火资源数据等)为基础,充分考虑森林资源空间性、多元性、多态性的特点,解决了森林防火本底数据中属性数据和空间数据一体化管理问题,实现了将RS、GPS、GIS和3D4种技术有机结合的森林防火指挥的管理模式。对森林防火系统的技术构架进行了分析,对系统设计中的若干关键技术问题进行分析并提出了解决方案;以MapX、OpenGL、VC为开发工具,设计并开发了一个县级森林防火系统。

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CO2688 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。

模糊数据挖掘技术支持下的林火蔓延模型选择研究

林火蔓延是一种复杂的燃烧现象,要准确预测林火行为,就需要有科学的林火蔓延模型.该文结合广州市森林资源和森林防火的现状,利用模糊数据挖掘(FDM)技术,寻找与预测区域复杂自然条件相匹配的林火蔓延模型来预测林火行为.其方法是①确定影响林火行为的主导因子(可燃物水分含量、可燃物负荷量、易燃程度和坡度);②构建火灾数据样本集,利用FDM的模式发现与预测两大功能,归纳发现3类模式,依照择近原则匹配各模式所适用的林火蔓延模型;③根据火场指挥者实时提供的火灾信息,遵照FDM最大贴近度原则,判定新样本所接近的模式,然后自动选择适合这一模式的林火蔓延模型来预测林火行为.该方法可以提高林火行为预测的准确性.

基于大数据的森林防火管理系统设计

大数据以其大量、多样、价值、高速4个特点发挥着重要的作用,渗透到了各个行业各个领域,也对森林防火带来重大影响,这种影响,既源于大数据技术对森林防火管理的推进,也来自大数据时代科技发展趋势对森林防火管理变革路径的引领。随着森林防火所涉及问题复杂性的凸显,以及防火决策科学化的需求的提升,对基于计算机的决策的依赖越发体现出来。如何利用计算能力发挥林区火险防控领域的数据的力量,借助计算机模拟的方式为林火监控与扑救决策提供依据,是森林防火技术领域的一个传统研究方向的新的发展机会。本文总结了森林防火管理中存在的问题,提出了构建基于大数据的森林防火管理系统,设计了包括多维度感知、大数据平台和多层级融合等三层结构的系统,采用软件工程开发中的结构化和原型化相结合的方法,进行功能解析和模块划分,开发了具有空间分析、预警监测、护林员管理、扑火指挥、火情损失估算、图形工具等功能的基于大数据的森林防火管理系统。基于大数据的森林防火管理系统的开发将有利于森林防火管理的智能化和森林可持续发展。

基于ENVISAT-MERIS数据的过火区制图方法研究

森林或草原在发生火灾后,过火区内的植被层在近红外波段的反射率通常要比健康植被低,利用光学遥感数据的近红外波段和红光波段可以探测出植被层的反射率在大气上界的明显变化。对过火区域的提取是利用卫星数据进行测算森林或草原火灾过火面积的关键技术之一。根据实验区内近年来发生的多次重特大森林或草原火灾,在对ENVISAT-MERIS数据中典型地物光谱特征进行分析的基础上,分别采用图像处理方法、植被指数法和面向对象的图像分析方法对过火区制图方法进行对比研究。研究结果表明,通过面向对象的图像分析方法获得的过火区域,可以较好地适用于过火区面积的估测,该方法是一项实现定量提取过火区域的行之有效的方法。

基于多源卫星遥感数据的森林过火区面积估算方法

森林火灾作为世界上主要自然灾害之一,严重危害森林资源,威胁人民生命财产安全,破坏自然生态环境。对森林火灾快速、准确的监测是十分重要的。森林过火面积是森林火灾最基本的描述因子,

森林过火面积的遥感测算方法

根据对近年来多次特大森林火灾和相应的气象卫星资料的分析，提出利用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ数据测算森林大火的过火面积的四种方法，即灰度修正像元法、植被修正像元法、坐标法和蔓延法。在ＧＩＳ地面信息数据库支持下，利用这４种方法能准确、快速地计算出过火面积。经今春应急评估试运行验证，森林大火过火面积测算精度达９０％。