MODIS 数据处理及其在林火预警中的理论与方法研究—以我国东北地区为例
文献类型：学位论文
| 作者 | 郭广猛 |
| 答辩日期 | 2004-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 刘闯 |
| 关键词 | MODIS 森林火灾地表温度 可燃物湿度 林火预警 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 东北地区是我国主要林区之一，也是我国火灾损失最严重的地区。在全球变暖以及本区近年来没有发生特大火灾的情况下，该区将来发生特大火灾的可能性逐步增大，这样准确地预报火险、尽早发现火点就显得极为重要。由于该区气象站点稀少，并且东北地区山高林密，以往单一地使用气象数据预报火险已经不能满足需求。 MODIS（MODIS-MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）作为一种较新的遥感数据，在2000 年以后逐渐在我国应用开来。本文针对MODIS 数据提出了边缘重叠去除方法、几何校正方法和大气校正方法，对MODIS 数据进行了一系列处理，在此基础上，使用神经网络方法从MODIS 热红外波段获取了地表温度（Land Surface Temperature-LST），使用MODIS 短波红外波段来估算可燃物湿度（Fuel Moisture Content-FMC），使用MODIS 短波红外波段和近红外波段的组合来计算植被指数（Vegetation Index-VI）；最后将以上三个变量组合构建了一种新的火险指数（Fire Danger Index-FDI），通过东北地区的火灾验证表明该指数可以详细地显示火险的空间分布，从而确定重点监控地区，做到及早发现火点。FDI的空间分辨率为1km，可以真实地反映地表状况和火险情况，比以往气象数据插值得到的火险图能够提供更多的地面细节，如果再结合天气预报数据的话，就可以实现火险预报。由于MODIS 数据庞大以及硬件、软件、数据获取等方面的限制，本文未能给出与特定的FDI 值对应的火灾发生概率。 最后考虑到特大森林火灾的特殊性（占总数10%的特大火灾产生的损失占总损失的90%），本文对特大火灾成因做了初步研究，在前人研究的基础上提出特大火灾沿断裂和火山周围分布的观点。本文还将向外长波辐射数据（Outgoing Longwave Radiation-OLR）第一次引入到火灾研究中，证实了在特大火灾发生前存在有OLR 增大的过程，显示了地面能量的逐渐积累，这表明特大火灾主要受控于自然因素。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2010-12-16 |
| 页码 | 98 |
| 源URL | [http://192.168.22.105/handle/311030/1042]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郭广猛. MODIS 数据处理及其在林火预警中的理论与方法研究—以我国东北地区为例[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院研究生院. 2004. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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