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基于卫星遥感监测火情的技术原理解析

ai 2025/5/3 16:32:28

卫星遥感已成为森林火灾、草原火情及工业火灾监测的核心手段，在应急响应与生态研究中广泛应用。卫星遥感监测火情的技术原理主要基于对地表热异常和烟雾的探测，结合多光谱、红外及热红外波段的数据分析。

核心原理和关键技术

1. 热红外辐射探测（火点识别）

热异常检测：火灾会产生高温（通常＞600°C），在热红外波段（如3.7–4.3 μm、10.5–12.5 μm）释放强烈辐射。卫星搭载的热红外传感器（如MODIS、VIIRS、Himawari-8的AHI）通过比对像元与周围背景温度差异，识别异常高温点。
亮温阈值法：设定阈值（如MODIS的330K），结合昼夜温差、季节变化排除太阳加热等干扰，降低误报率。
双波段算法：利用中红外（MIR）和热红外（TIR）波段的辐射差异（如MODIS的Band 21/22和Band 31），区分火点与其他热源（如工业设施）。

2. 可见光/近红外烟雾监测

烟雾识别：火灾产生的烟雾在可见光波段（0.4–0.7 μm）呈白色或灰色羽状，近红外波段（0.7–1.1 μm）反射率较高。卫星（如Landsat、Sentinel-2）通过多光谱成像捕捉烟雾扩散范围和方向。
气溶胶指数：紫外波段（如TOMS、OMPS）可检测烟雾中的吸收性气溶胶，辅助确认火情。

3. 多光谱协同分析

植被状态辅助：结合归一化植被指数（NDVI）或燃烧指数（NBR），分析植被覆盖变化，确认过火区域。
假彩色合成：如Landsat的短波红外（SWIR）与红光组合（Band 7-6-4），突出燃烧区（呈亮红色）与未燃烧区的对比。

4. 卫星类型与数据源

静止卫星（如GOES-R、Himawari-8）：高频观测（5–10分钟/次），适合实时监测火势蔓延。
极轨卫星（如NPP/VIIRS、Terra/Aqua MODIS）：每日覆盖全球，分辨率较高（375m–1km），适合大范围火点普查。
高分辨率卫星（如Sentinel-2、Landsat-9）：提供10–30米分辨率，用于灾后评估。

5. 数据处理与算法

火点提取算法：如NASA的MODIS Fire and Thermal Anomalies产品（MOD14/MYD14）、VIIRS的VNP14IMG。
时空融合：结合多卫星数据提高检测频率和精度。
机器学习：利用深度学习（如CNN）从多光谱数据中自动分类火点，减少误报（如云层反射、金属屋顶干扰）。

火情监测数据

基于以上技术原理，目前市面上已经出现成熟的火情监测服务数据，对于有大范围覆盖、无人区监测、实时预警（如NASA FIRMS平台）监测的用户或场景需求来说，可以直接通过调用数据接口获取火情监测数据用户辅助分析。以下是以星图云开放平台火情监测api数据调用示例：

请求示例

https://api.open.geovisearth.com/v2/fire/api/dailyListPage?token=您的token

请求参数

{"current": 1,"query": {"regionCode": "530000"},"size": 3
}

返回示例

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原开发文档可参考：开发文档

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