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林火在失去人为控制后,由火点处向四周肆意延伸,在扩散过程中形成森林火灾,同时也带来了巨大的破坏。森林火灾破坏了森林的自然价值和社会价值,影响自然生物及其生存环境,同时也给社会经济带来较大的损失。因此,对林火进行监测研究具有重要的意义。遥感技术发展至今,卫星影像在火灾监测中发挥了重要的作用。本文将大兴安岭毕拉河林场作为研究区,利用MODIS数据对其进行火点监测,选取合适的波段参数,通过长时间序列的MODIS数据来构建亮温异常信号所处的背景信息,这能去除大部分地形和气象等因素带来的影响,利用局部环境变化指数确认非火点信息,并将其剔除;然后加入提取的单时相数据背景信息,用来识别空间域上相对于周围的异常信息并确认火点,结合两种方法的优点,提高火点算法精度。再基于确认的火点信息,结合ALICE(Absolutely Llocal Index of Change of the Environment)指数和GEMIB(Global Environment Monitoring Index-B)指数快速提取过火迹地信息。利用多种光谱指数指标对Landsat数据进行过火迹地监测,通过对8种光谱指数在研究区典型地物上的分布特性讨论,设定分离阈值,构建多指数指标的过火迹地提取算法,提高过火迹地识别精度。主要结论如下:(1)在分析常用监测算法优缺点的基础上,结合RST(Robust Satellite Techniques)和基于背景场信息的火产品火点算法这两种算法的优点,改进了监测算法,提高算法精度。同时对毕拉河林场进行多次阈值实验,经过多次阈值试验,ALICE值选取为2.6时,火点监测结果较好。(2)在改进算法中,通过改变RST算法的核心参数,衍生出三种不同的RST算法,得到火点信息的ALICE值;利用精度评价方法选择阈值,同时对衍生的三种方法和MODIS火产品火点算法进行对比,其监测精度大小为:基于连续日期均值RST>MODIS火产品的火点算法>基于空间域均值RST>基于每月同期均值RST,。基于连续日期均值RST算法监测精度最高,对本文研究区域有更好的适应性。(3)基于确认火点信息,结合ALICE指数和GEMI-B指数构建双重阈值来提取过火迹地信息,其中GEMI-B阈值为0.24,ALICE阈值为3。该方法能快速监测出过火迹地位置及绝大部分过火迹地像元,与MODIS影像数据和较高分辨率Landsat影像数据的目视解译结果进行比较都具有一致性,表明此方法具有可行性和一定的准确性。(4)基于Landsat数据对研究区4类典型地物的光谱特征信息的分析,研究了各光谱指数对地物的敏感性和分离能力,在此基础上对各个指数设定阈值,分离除过火迹地以外的地物信息,精确完成过火迹地识别。