针对单一时空融合方法或使用单一中等空间分辨率影像(如Landsat影像)和MODIS影像时空融合的不足,本文提出综合利用经典的STARFM算法、基于地物内组分时相变化模型的地表反射率时空融合算法,联合使用多种空间分辨率更优(≤30 m)的传感器影像,以“时间最邻近及空间分辨率优先”为原则对传统单一中等空间分辨率影像预测周期(如Landsat影像为16天)进行分段独立预测,并优化组合两种预测方法的预测结果,进而获取更为精确的逐日中等空间分辨率预测影像.基于上述方法所得结果,可应用于森林火灾监测场景中.以四川凉山木里县3·30森林大火为例,综合利用MOD09GA、Landsat8 OLI、Sentinel-2、GF-1 WFV遥感影像数据进行实验研究,基于预测所得逐日中等空间分辨率影像提取火灾指标因子(燃烧面积指数和归一化燃烧指数),分析森林火灾演化态势.结果 表明:①多类型中高空间分辨率遥感影像的综合利用,有利于解决传统单一中等空间分辨率影像预测周期跨度过长、总体精确度低的问题,可获取更为精确的逐日中等空间分辨率预测影像;②两种算法在不同类型遥感数据融合应用中各有其局限性,两种方法联立使用具有理论价值与实际意义;③基于时空融合影像分析火灾演化态势时,归一化燃烧指数计算结果更敏感、更有效.研究认为,基于时空融合技术的森林火灾遥感动态监测具有可行性,具有进一步深入研究的价值与意义.