大兴安岭地区是我国是森林火灾危害最严重的地区,如何有效地预防和减少森林火灾,保护森林资源和生态环境成为当前研究的一个重点。以往的火险研究大多采用气象数据,没有充分利用卫星遥感数据提供的温度、湿度等信息。本研究采用MODIS数据以及被动微波AMSR-E数据,提取地表温度、植被指数以及可燃物湿度信息,采用遗传算法等技术将三者组合在一起,建立分辨率为1km的火险预警系统,并结合人为因素,采用不同地区、不同时间分别对待的原则,对火险等级做相应的修正,以准确可靠地反映真实情况。该研究可以缩小重点监测的范围,有利于及早发现火情,减少损失,对于加强森林防火工作,保护森林资源与生态环境有重要的意义。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
基于MODIS-NDVI数据的植被碳汇空间格局研究——以石羊河流域为例
2000-2019年武夷山亚高山草甸对气候因子的响应及其时滞效应
尾矿库溃坝灾害防控现状及发展
Ordinal space projection learning via neighbor classes representation
城市生态安全研究进展
多源遥感技术及生态模型用于火灾后森林恢复监测与火险预警示范研究
北疆牧区雪灾监测预警系统
风电场设备状态监测与预警
大型工程结构沉降位移监测方法及监测预警系统研究