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根据国家林业局和西南卫星林火监测分中心2007—2013年监测到的云南省卫星热点数据,基于ARCGIS空间分析模块,运用核密度法量化分析了2007—2013年云南省卫星监测热点与林火的空间分布格局。结果表明,云南省热点年平均密度为0.005 8个/km2,林火年平均密度为0.000 9起/km2;热点和林火的空间分布特征均表现为聚集性,均可分为低密度区(0.006 4,0.003 2)、中密度区(0.006 4~0.017 7,0.003 2~0.012 2)和高密度区(0.017 7~0.068 7,0.012 2~0.041 4);云南省热点和林火聚集分布格局差异性突出,热点高密度区集中于省内农林业重点开发区域,如普洱市、西双版纳州、德宏州、红河州和文山州;相对而言,林火高密度区主要分布在滇中的云南松林、暖温性稀树灌木草丛以及滇西北的高山针叶林区。而滇南、滇西南地区虽然热点密度较高,但因气候相对湿润,林火密度反而较低。本研究可以为云南的防火基础设施建设、火灾扑救能力建设及日常巡护管理提供参考。 相似文献
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黑龙江大兴安岭卫星热点预报森林火灾准确性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
卫星监测是现阶段我国主要森林火灾监测方法,其本质是测报地面的高温热源,利用粗分辨率的遥感数据进行林火监测时不能区分高温热源性质、精确定位火场,对于热点数据的地面核查反馈工作造成一定困难。提升热点数据处置的技术水平是森林防火研究的热点。本文基于2005—2015年黑龙江省大兴安岭林区卫星热点数据和同时期森林火灾历史资料,利用ARCGIS和统计分析,得出结论如下:1)卫星热点初判林火发生次数的准确率79.7%,不同卫星初判热源差异较大,NOAA-16、NOAA-18、NOAA-19和FY-1D的报准率均在80%左右,监测次数综合达到1 928次,占总数的2/3,是监测林火的主力卫星。2)卫星预报初判林火发生位置平均误差为5 787.9 m;不同卫星初判热源差异较大,NOAA-19和Terra预报热点的误差较小,但监测数量偏少;NOAA-15和NOAA-17的监测数量虽然较多,但其误差非常大,NOAA-15有7 064.7 m,NOAA-17达到万米以上。3)在卫星监测到的219次森林火灾和历史资料记录的165次火灾中,有147次森林火灾能够对应,卫星的多报、少报问题主要集中于呼玛县,在连续监测同一场森林火灾时,容易出现多报、少报的现象。建议在无法提高卫星性能的情况下,改进卫星图像的处理技术,完善卫星图像的判读标准,提高判读的准确性,同时完善地面核查反馈的方案,以增加核查效率,降低核查经济成本,同时基于不同卫星的性能差异,建议在进行林火监测时应以预报精确的风云系列极轨卫星为主,以性能稳定的NOAA系列卫星为辅。 相似文献
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基于RS与GIS技术的福建省森林火灾监测研究 总被引：18，自引：2，他引：18
针对南方丘陵山区森林火灾发生的特点,研究利用极轨气象卫星遥感资料实时监测福建省林火的技术方法 通过计算机对卫星资料的自动处理和林火监测阈值的人工调整,能够快速准确地对林火进行识别 将林火监测信息与地理信息进行有机地结合,做到林火地理定位精确到乡镇级 在2003年夏季福建异常林火高发期的监测应用中,林火灾情监测准确率达80%,取得显著的效果 相似文献
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《西南林业大学学报》2020,(3)
林火是陆地生态系统中的一种主要干扰因子,森林火灾会对森林生态系统造成严重破坏。遥感卫星能够实时对地表信息进行记录与监测,尤其适用于对林火这种地表异变现象强烈的事件进行监测。本研究回顾了航空遥感、航天遥感在林火监测中的应用历史;分别从风险预测、实时监测和灾后评估三个方面论述了遥感在火险等级评测、火点提取、过火面积估测、林火实时监测及灾后植被恢复评价中的应用研究现状,总结了当前的研究重点及不足,并指出了未来的研究方向和趋势。以期为遥感在林火预测预报、林火实时监测及灾后损失评估等方面的研究提供参考。 相似文献
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【目的】对浙江省2000-2016年林火发生的主要影响因素进行分析,确定驱动因子,建立林火预测模型并划分火险等级,为我国东南林区林火预防与管理提供科学支撑。【方法】以卫星火点数据为基础,运用Arcgis 10.2等软件,对气候因素(气温日较差、月平均气温、月平均降水量、月平均相对湿度、上年月平均降水量、上年月平均相对湿度、日累积降水量、日相对湿度、日平均风速)、地形因素(海拔、坡度)、植被数据(植被覆盖度)、社会基础设施因素(人口密度、人均GDP、距居民点距离、距铁路距离、距公路距离)进行空间信息提取,并与随机点结合后通过Logistic回归模型分析浙江省林火发生的驱动因子;使用"标准化系数"方法检验各林火驱动因子对林火发生的相对重要性;利用ROC曲线方法对模型预测能力进行拟合检验,并计算划分林火发生概率的最佳阈值。【结果】气温日较差、日相对湿度、月平均相对湿度、上年月平均降水量、日累积降水量、植被覆盖度、上年月平均相对湿度、月平均降水量、距居民点距离、距公路距离、距铁路距离等11个因素与林火发生存在显著相关;模型总体预测准确率达到79.1%;计算出浙江省划分林火发生概率的最佳阈值为0.458。【结论】浙江省高火险区主要位于东部和南部地区,东部地区的林火管理重点应放在人为活动的管理与防火宣传教育上,而南部地区应当在林火高发区增设瞭望塔和视频监测设备。 相似文献
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本文应用3S技术和计算机系统分析思想，设计了林火监测体系。林火监测体系的总体思路是，应用林火发生和蔓延的原理结合GIS空间分析技术，分析了北京市房山区影响林火发生的主要因子，用知识发现技术确定了林火发生的不同等级区域。结合计算机视频监测和电信技术，建立了林火发现、信息沟通的林火监测体系。该体系的建立提高了林火监测的时空精度、节约了林火资源、提高了监测的效率。 相似文献
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针对我国林火监测现状,为加强近地面监测中的早期林火发现,提出采用多传感器数据融合算法对早期林火进行识别的方法。通过设计林火仿真试验,采集CO2浓度、CO浓度、烟雾浓度与空气温湿度等多传感器数据,并通过初步分析从中选取关键贡献率传感器数据。然后分别采用BP神经网络算法、神经模糊系统算法与支持向量机算法对数据进行识别与分析, 并在每个算法中均设置三输入与九输入2种不同输入向量数以进行比较。最后通过定义的识别性能评价参数对识别效果进行比较,得出支持向量机算法在一定范围内能较好地实现对早期林火的识别。 相似文献
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利用甘肃省各林区16年的森林火灾资料,分析了火灾的时空分布特征。结果表明,甘肃省森林火灾主要集中在2～3月份;森林火灾平均开始于10月下旬,结束于5月中旬;地域分布主要集中在马衔山、小陇山、白龙江等林区。此外,利用NOAA气象卫星资料研究发现,遥感监测到的归一化差分植被指数与森林火灾发生率有较好的负相关关系,因此归一化差分植被指数可用于森林火灾的预警研究。 相似文献
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1987年大兴安岭“五六”特大森林火灾对该区域的森林生态环境造成一定影响。鼠类种群发生一定改变，迹地更新鼠害极其严重。连续9a的监测调查，基本搞清了特大林火后迹地鼠类种群变化规律。在此基础上采取物理、营林、化学、生态控制等综合技术措施，有效控制了鼠密度，保证了火烧迹地森林资源恢复一期工程的顺利实施。 相似文献
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气象卫星遥感监测在森林防火中的应用 总被引：5，自引：1，他引：5
利用NOAA极轨卫星AVHRR第3通道资料,结合地面森林分布状况及当时天气条件能有效监测森林火灾,并通过AVHRR3,4通道辐射温度的差异计算森林火灾面积,监测面积与实测面积吻合。在监测实例分析的基础上提出江西省全年均应为森林防火期。 相似文献
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大兴安岭植被指数年际变化及影响因子分析 总被引：1，自引：1，他引：0
通过遥感数据获取的归一化植被指数(NDVI)能够较好地反映植被的生长状况,并且为区域尺度、长时间序列的植被监测提供可能。本研究采用黑龙江大兴安岭地区2000—2009年MODIS/NDVI月值数据,分析和监测该地区年际NDVI变化,并利用趋势分析、假设检验、相关分析等方法研究了多种影响因子对该地区NDVI变化的影响。结果表明:研究区10年间年平均NDVI在0.455 4~0.509 3之间变化,平均值为0.477 3,年际间变化呈现出无规律的波动,没有显著的变化趋势;分析了森林火灾、温度和降水对NDVI的影响,一般森林火灾对过火区域NDVI的变化没有显著影响,重大森林火灾和过火面积小于1万hm2的特大森林火灾会促进过火区域NDVI的增长,过火面积大于1万hm2的特大森林火灾会使过火区域NDVI大幅降低;温度在10~25 ℃时会促进森林NDVI增长,在5 ℃以下对NDVI变化无显著影响;月降水量在75 mm以下会促进森林NDVI增长,大于100 mm对NDVI变化无显著影响。 相似文献
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林火工程态势图作为一种辅助决策手段在森林火灾的扑救中十分重要.传统林火工程态势图标绘中存在着地图不易保存、位置易出现偏差、标绘信息不统一、标绘成果共享性差等问题.该文基于组件式地理信息系统技术ArcGIS Engine,首先设计并实现了一套适用于林火工程态势图标绘的符号库,其中包括点状符号、线状符号和面状符号,并通过地理信息系统的二次开发技术编程实现了林火工程态势图的标绘功能,为林火的扑救提供辅助决策方案,有利于把林火控制在初发阶段,从而大幅度减少火灾损失. 相似文献
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中国气候变化与森林火灾发生的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
森林火灾的发生与气候变化有着很密切的关系。各气候因子的变化（气温、降水、风向风速等等）对森林火灾有很大的影响。综述了近年来气候变化和森林火灾的现状,并论述了当前气候变化背景下的森林火状况。 相似文献