遙感原理在森林火災(zāi)監(jiān)測中的應(yīng)用.

1、中南大學(xué)2012-2013學(xué)年本科生遙感實習(xí)-遙感在森林火災(zāi)中的應(yīng)用 2013/7/4中南大學(xué)本科生遙感實習(xí)報告實習(xí)題目： 遙感在森林火災(zāi)監(jiān)測中的應(yīng)用-以2002年大興安嶺重大森林火災(zāi)為例實習(xí)時間： 2013年6月24日-7月5日 目 錄0 引言-11 研究區(qū)概況-12 火點(diǎn)類型介紹-13 遙感火險監(jiān)測原理-23.1火災(zāi)點(diǎn)的識別和定位-23.2過火面積的估算-24 數(shù)據(jù)簡介及研究方法-34.1 數(shù)據(jù)來源-34.2 Landsat-7數(shù)據(jù)格式-34.3 本課題使用的數(shù)據(jù)-34.3.1火災(zāi)點(diǎn)定位使用的數(shù)據(jù)-44.3.2火災(zāi)前后植被覆蓋對比使用的數(shù)據(jù)-44.4 研究方法-44.5 數(shù)據(jù)處理-54.5

2、.1著火點(diǎn)定位-54.5.2火災(zāi)前后研究區(qū)歸一化植被指數(shù)NDVI計算比較-85 總結(jié)-96 實習(xí)心得-9參考文獻(xiàn)-10有關(guān)文獻(xiàn)摘要-10第 2 頁 共 14 頁0 引言：森林火災(zāi)不易及時發(fā)現(xiàn)，一旦失去控制往往造成較大的經(jīng)濟(jì)損失。同時，火災(zāi)對生態(tài)平衡和環(huán)境造成一定的負(fù)面影響，它改變植被的物理狀況，向大氣中釋放各種溫室氣體。因此，對森林火災(zāi)進(jìn)行及時、準(zhǔn)確地監(jiān)測和定位顯得尤為重要。依靠地面人工和飛機(jī)進(jìn)行森林火災(zāi)的監(jiān)測，不僅費(fèi)用高，存在盲區(qū)，而且時效性差，監(jiān)測精度不高。遙感（RS）以其動態(tài)實時、更新速度快、覆蓋面積大等特點(diǎn)成為研究森林火災(zāi)預(yù)防和監(jiān)測的重要重要數(shù)據(jù)來源，已被許多學(xué)者應(yīng)用于森林火災(zāi)的預(yù)警、

3、動態(tài)監(jiān)測和災(zāi)后評估中。1 研究區(qū)概況：大興安嶺位于黑龍江省、內(nèi)蒙古自治區(qū)北部，北起黑龍江畔，南至西拉木倫河上游谷地，全長1200多公里，寬200-300公里，海拔1100-1400米，面積為835萬hm，是我國最北又面積最大的林區(qū)（50°10-53°33N，121°12-127°00E）。該區(qū)為我國森林火災(zāi)高發(fā)區(qū)且危害最嚴(yán)重，2001-2010年10a評價過火面積為4.87×10hm，是全國年平均過火面積的3.66倍，其年森林過火面積居全國之首。2002年7月27日，建國以來有記載的最大的一次森林火災(zāi)在大興安嶺北部林區(qū)蔓延。自2002年6月以來

4、，全球氣候異常，美、加、俄等國相繼發(fā)生多起森林大火。進(jìn)入7月，我國東北、內(nèi)蒙古北部地區(qū)持續(xù)高溫干旱，降水量比歷年同期減少六至八成，并出現(xiàn)了異常活躍的干雷暴天氣。經(jīng)國家林業(yè)局確定，此次大興安嶺森林火災(zāi)即由雷擊引發(fā)。此次火災(zāi)爆發(fā)于無通行道路的原始森林，交通不便；且長期干旱使滅火水源短缺；地下火與地表火同時出現(xiàn)，尤其是森林里累積的腐殖層燃燒形成地下火，以致風(fēng)力滅火機(jī)等現(xiàn)代化工具束手無策，只能依靠人工挖開腐殖層直至土層或巖石層，形成隔離帶，才能有效控制地下火。再加上在撲救過程中，當(dāng)?shù)赜诸l發(fā)干雷暴，引發(fā)新火點(diǎn)，造成火場多而分散，牽制了兵力，給撲救工作增加了更大難度。2 火點(diǎn)類型介紹衛(wèi)星遙感監(jiān)測到的火點(diǎn)有

5、多種類型,例如森林火災(zāi)、火山活動、工業(yè)熱點(diǎn)和農(nóng)作物秸稈焚燒等,為了滿足各種不同應(yīng)用的需要必須將這些火點(diǎn)加以區(qū)分。對于森林防火應(yīng)用來說其他類型火點(diǎn)成為必須加以過濾的噪聲點(diǎn)。識別森林火災(zāi)的依據(jù)是火點(diǎn)像元所在的地表是否屬于森林類型,包含森林地理信息的地表類型數(shù)據(jù)是識別森林火災(zāi)的前提。張雪芬等在多年森林火災(zāi)遙感監(jiān)測的基礎(chǔ)上,利用3S技術(shù)建立了自動化、流程化的河南省森林遙感防火系統(tǒng)。該系統(tǒng)的資料接收、處理、服務(wù)等都實現(xiàn)了軟件支持,使火點(diǎn)監(jiān)測圖像、氣象和森林火險預(yù)報與地理信息疊加。3 遙感火險監(jiān)測原理3.1火災(zāi)點(diǎn)的識別和定位：火災(zāi)發(fā)生點(diǎn)屬于高溫目標(biāo)，高溫目標(biāo)遙感影像特征識別是建立在普朗克(Planck)定

6、律、維恩(Wien)位移定律、斯特藩一玻爾茲曼(StefaBoltzmami)定律和基爾霍夫(Kirchho均基礎(chǔ)之上。但需要注意的是,它們都只是對于絕對黑體才是正確的,是本文所研究的高溫目標(biāo)的理想化模型,在實際計算過程中必須針對具體情況進(jìn)行分析。Wein定律可表述如下:maxT=2897·8m·K(1)從式(1)可知,黑體輻射能力最大值所對應(yīng)的波長max與其絕對溫度T成反比,物體的溫度越高所對應(yīng)的輻射波長就越短。一般地,紅外波段的通道適于火情監(jiān)測。紅外通道探測到的是物體的輻射強(qiáng)度,由StefanBoltzman定律:E=T4(其中=5·6693×10-

7、3W·m-2·k-4)可知,物體的輻射能力E與其絕對溫度T的4次方成正比。物體的溫度越高輻射能力就越強(qiáng),反之亦然。反映在衛(wèi)星圖像上是溫度越高顏色越深。Landsat7遙感中2.082.35m通道的空間分辨率為30m, 主要應(yīng)用領(lǐng)域是探測高溫輻射源，如監(jiān)測森林火災(zāi)、火山活動等，區(qū)分人造地物類型，巖系判別。3.2 過火面積的估算森林火災(zāi)發(fā)生后，其地物的光譜特征與火災(zāi)發(fā)生前相比顯然發(fā)生了明顯的變化，一般地由于地物部分或者全部被火燒毀，地物顏色將變深變暗，從而會導(dǎo)致在可見光波段的光譜反射率有明顯的下降，因此經(jīng)過分析，本研究采用森林火災(zāi)前后歸一化植被指數(shù)NDVI的變化來建立林火面積估

8、算模型，并通過統(tǒng)計分析確定面積估算的量化判識指標(biāo)，繼而根據(jù)火災(zāi)前后的植被覆蓋狀況進(jìn)行對比，估計其過火面積。 歸一化植被指數(shù).使用波段運(yùn)算即可得出。4 數(shù)據(jù)簡介及研究方法4.1 數(shù)據(jù)來源本次實習(xí)所選影像來自美國NASA的陸地衛(wèi)星（Landsat）計劃中的Landsat-7 ETM+影像數(shù)據(jù)。獲取方式為從遙感數(shù)據(jù)平臺網(wǎng)站上下載。Landsats和Landsat-7具有8比特的輻射分辨率,為了避免出現(xiàn)像元亮度飽和或者過暗,ETM+的熱輻射6波段具有高低兩種增益設(shè)置,在格式1時總設(shè)置為低增益,在格式2時總設(shè)置為高增益低增益設(shè)置是為了使傳感器輻射亮度增加的緩慢一點(diǎn),以監(jiān)測到強(qiáng)的輻射;高增益設(shè)置是為了使傳

9、感器輻射亮度增加的快一點(diǎn),以監(jiān)測輻射的細(xì)微變化,其他波段沒有增益設(shè)置改變問題。Landsat是一個實用化的衛(wèi)星系統(tǒng),從衛(wèi)星傳感器的監(jiān)測能力、可持續(xù)性、地面站系統(tǒng)和分發(fā)系統(tǒng),工作都比較通暢,可以為用戶提供lb數(shù)據(jù)產(chǎn)品。但是,有證據(jù)表明,陸地衛(wèi)星沒有后繼星,數(shù)據(jù)的一可持續(xù)性無法得到保證,但是通過比較分析,一可以得到其替代的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。Landsat7搭載了高級專題制圖儀(ETM+),其中ETM+Pan波段數(shù)據(jù)達(dá)到了15米的高空間分辨率。4.2 Landsat-7數(shù)據(jù)格式Landsat-7數(shù)據(jù)格式有兩種：一種是SYSTEMATIC級別數(shù)據(jù)，屬于L2級，為系統(tǒng)幾何校正產(chǎn)品，文件夾包含9個波段文件（熱紅外

10、有低增益和高增益兩個），1個HTM文件（熱紅外波段組的頭文件），1個HRF文件（可見光和短波紅外波段組頭文件），1個HPN(全色波段組頭文件)。另外一種是L4級別數(shù)據(jù)，為高程校正產(chǎn)品，文件夾包含3個TIFF文件，1個HTM文件（熱紅外波段組的頭文件），1個HRF文件（可見光和短波紅外波段組頭文件），1個HPN(全色波段組頭文件)。4.3本課題使用的數(shù)據(jù)4.3.1 火災(zāi)點(diǎn)定位使用的數(shù)據(jù)對火災(zāi)點(diǎn)進(jìn)行定位時使用的是2002年7月27日（即火災(zāi)發(fā)生第一天當(dāng)天）大興安嶺北部Landsat-7 EYM+ L4級影像，參數(shù)如下：GRANULEIDP_LS7ETM_20020727_000000_000000

11、_121023_GEOTIFF_L4PATH_NUMBER121ROW_NUMBER023UPPER_LEFT_LONGITUDE122.869241809561UPPER_LEFT_LANTITUDE54.1194549525602LOWER_RIGHT_LONGITUDE126.418623978868LOWER_LEFT_LANTITUDE52.0745806065089SATELLITELANDSAT-7IMAGING_TIME2002/7/27 0：00：00MAP_PROJECTIONTMEARTH_ELLIPSOIDWGS84SUN_AZIMUTH147SUN_ELEVATION

12、52.6CORRECTION_LEVELL44.3.2 火災(zāi)前后植被覆蓋對比使用的數(shù)據(jù)對過火面積進(jìn)行估計時使用的數(shù)據(jù)是2002年5月24日和9月13日大興安嶺北部Landsat-7 EYM+ L4級影像，參數(shù)如下：GRANULEIDP_LS7_ETM_200200524_000000_000000_121023_GEOTIFF_L4P_LS7_ETM_20020913_000000_000000_121023_GEOTIFF_L4PATH_NUMBER121121ROW_NUMBER023023UPPER_LEFT_LONGITUDE122.864622194629122.8504446327

13、29UPPER_LEFT_LANTITUDE54.129152720366854.1156597211314LOWER_RIGHT_LONGITUDE126.414184414041126.400245357953LOWER_LEFT_LANTITUDE52.085229069539252.0689089413404SATELLITELANDSAT-7LANDSAT-7IMAGING_TIME2002/5/24 0：00：002002/9/13 0：00：00MAP_PROJECTIONTMTMEARTH_ELLIPSOIDWGS84WGS84SUN_AZIMUTH150156.7SUN_EL

14、EVATION54.838.6CORRECTION_LEVELL4L44.4 研究方法在中紅外和熱紅外區(qū)間內(nèi),存在著3-5m及8-14m兩個大氣窗口,電磁波譜3-5m的中紅外譜段,對火災(zāi)、活火山等高溫目標(biāo)的識別敏感,常用于捕捉高溫信息,進(jìn)行各類火災(zāi)活等高溫目標(biāo)的識別監(jiān)測，特別是對于森林火災(zāi),它不僅可以清楚地顯示火點(diǎn)、火線的形狀大小位置,而且對小的隱火殘火,也有很強(qiáng)的識別能力,高溫目標(biāo)遙感識別技術(shù)也都是圍繞著這兩個大氣窗口展開的。波段組合：第7波段、第4波段、第3波段，成功案例：我國曾利用美國的陸地衛(wèi)星專題制圖儀圖像成功地監(jiān)測了大興安嶺林火及災(zāi)后變化。這是因為TM7波段（2.08-2.35微米）

15、對溫度變化敏感；TM4、TM3波段則分別屬于紅外光、紅光區(qū)，能反映植被的最佳波段，并有減少煙霧影響的功能；同時TM7、TM4、TM3（分別賦予紅、綠、藍(lán)色）的彩色合成圖的色調(diào)接近自然彩色，故可通過TM743彩色合成圖的分析來指揮林火蔓延與控制和災(zāi)后林木的恢復(fù)狀況。4.5 數(shù)據(jù)處理4.5.1著火點(diǎn)定位：PC合成單獨(dú)觀察單個通道： 1波段(著火信息明顯) 2波段（著火信息明顯） 3波段（著火信息明顯） 4波段（著火信息不明顯） 5波段（著火信息不明顯） 6波段（著火信息不明顯）彩色合成： 3(R)2(G)1(B)（近似真彩色組合） 1(R)2(G)6(B)彩色合成 1(R)4(G)6(B) 2(R

16、)3(G)4(B) 1(R)2(G)3(B) 4(R)3(G)2(B)（標(biāo)準(zhǔn)假彩色合成）4.5.2 火災(zāi)前后研究區(qū)歸一化植被指數(shù)NDVI計算比較火災(zāi)前（2002年5月24日）：PC顯示火災(zāi)后（2002年9月13日）：PC顯示5總結(jié)理論研究和應(yīng)用開發(fā)是環(huán)境和災(zāi)害監(jiān)測的重要組成部分，在各種算法改進(jìn)的基礎(chǔ)上,要進(jìn)行高溫目標(biāo)預(yù)警、指揮、救災(zāi)、服務(wù)系統(tǒng)的整體開發(fā),建立起先進(jìn)的高溫目標(biāo)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警體系,提高我國環(huán)境監(jiān)測和綜合減災(zāi)能力。以遙感技術(shù)為基礎(chǔ),加強(qiáng)災(zāi)害預(yù)警研究和管理是我國環(huán)境和災(zāi)害監(jiān)測管理的理論和實踐的一個重要突破口和發(fā)展方向.6 實習(xí)心得在持續(xù)兩周的遙感實習(xí)，我們使用PCI軟件，以衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)

17、源對遠(yuǎn)距離大范圍地面環(huán)境信息進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測。實習(xí)培養(yǎng)的是多方面的能力，下載遙感影像數(shù)據(jù)，閱讀文獻(xiàn)，查找處理方法，綜合所學(xué)知識最終得出我們兩周來的實習(xí)結(jié)果，我們學(xué)會的是在書本上學(xué)不到的知識。在為期兩周的遙感實習(xí)中，我們收獲很多，我們從對PCI使用生疏到現(xiàn)在的熟悉，從不會查找資料到自己尋求解決辦法，從什么都沒有到得出專題信息，這一些，都訓(xùn)練了我們的動手能力。大學(xué)教會我們的不僅是知識，還有獲取知識的能力。有些東西看似簡單，實際操作卻是有難度的。比如數(shù)據(jù)下載，我們得綜合多方面因素考慮：數(shù)據(jù)時間、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)之間的間隔等等，缺一不可。團(tuán)隊合作也是必不可少的，每個人都有自己的優(yōu)勢所在，充分發(fā)揮每個人的特長

18、才能使作品更加完美。遙感的世界是廣闊的，PCI也只是其中的一款應(yīng)用軟件。在遙感實習(xí)中，我們理論結(jié)合實際，深入的了解遙感，切身體會到了遙感的優(yōu)勢和廣闊的應(yīng)用前景。讓我們認(rèn)識到要想學(xué)遙感還需要我們繼續(xù)探索。參考文獻(xiàn)：1魏書精，胡海清，孫龍，周汝良 氣候變化背景下我國森林防火工作的形勢及對策 森林防火，2011，(2) : 1-42趙文化，張鵬，單海濱，等.基于MODIS地表覆蓋（LC）的森林火災(zāi)識別方法.氣象科技，2008，（2）：210-214+262.3張雪芬,鄒春輝,陳懷亮,等.基于遙感和地理信息系統(tǒng)的河南省森林防火系統(tǒng)J.氣象科技,2006,34(1):109-113.4田鵬舉,龍俐,鄭小

19、波,王備,等.EOS/MODIS衛(wèi)星資料在貴州省林火監(jiān)測中的應(yīng)用.貴州氣象，2008，（2）：5 黨永峰. 遙感技術(shù)在森林資源連續(xù)清查中的應(yīng)用J.林業(yè)資源管理，2004,6:63-65.有關(guān)文獻(xiàn)摘要：1. Recovery of Vegetation Canopy after Severe Fire in 2000 at the Black Hills National Forest, South Dakota, USAXiangming XIAO*, Chandrashekhar BIRADAR, Audrey WANG, Sage SHELDON and Youmin CHEN（Depar

20、tment of Botany and Microbiology, Center for Spatial Analysis, University of Oklahoma, Norman, OK 73019, USA）Abstract: Forest fires often result in varying degrees of canopy loss in forested landscapes. Thesubsequent trajectory of vegetation canopy recovery is important for ecosystem processes becau

21、se the canopy controls photosynthesis and evapotranspiration. The loss and recovery of a canopy is often measured by leaf area index (LAI) and other vegetation indices that are related to canopy photosynthetic capacity. In this study we used time series imagery from the Moderate Resolution Imaging S

22、pectroradiometer (MODIS) sensor onboard the Terra satellite over the period of 20002009 to track the recovery of the vegetation canopy after fire. The Black Hills National Forest, South Dakota, USA experienced an extensive wildfire starting on August 24, 2000 that burned a total area of 33 785 ha, m

23、ost of which was ponderosa pine forest. The MODIS data show that canopy photosynthetic capacity, as measured by LAI, recovered within 3 years (2001-2003). This recovery was attributed to rapid emergence of understory grass species after the fire event. Satellite-based Normalized Difference Vegetatio

24、n Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) at the burned sites also recovered within 3 years (2001-2003). Rapid recovery of LAI, NDVI, and EVI at the burned sites makes it difficult to use these variables for identifying and mapping burned sites several years after the fire event. However, t

25、he Land Surface Water Index (LSWI), calculated as a normalized ratio between near infrared and shortwave infrared bands (band 2 and band 6 (16281652 nm) in MODIS sensor), was able to identify and track the burned sites over the entire period of 20002009. This finding opens a window of opportunity to

26、 identify and map disturbances using imagery from those sensors withboth NIR and SWIR bands, including Landsat 5 TM (dating back to 1984); furthermore, a longer record of disturbance and recovery helps to improve our understanding of disturbance regimes, simulations of forest succession, and the car

27、bon cycle.2.遙感技術(shù)在我國森林防火工作中的應(yīng)用趙 輝，金 琳，唐博雅（1.北京林業(yè)大學(xué)，北京 100083；2.河北省防火辦，河北 石家莊 050081）摘要：自遙感技術(shù)在我國森林防火領(lǐng)域應(yīng)用以來，它的實用性越來越受到廣大工作人員的好評。該文以遙感技術(shù)為支撐，以森林防火工作實踐經(jīng)驗為依據(jù)，從 3 個方面綜述了遙感技術(shù)在我國森林防火工作中的實際應(yīng)用。在森林火災(zāi)發(fā)生前，人們利用遙感對森火預(yù)測預(yù)報分析研究；在森林火災(zāi)發(fā)生時，人們利用林火監(jiān)測進(jìn)行視頻監(jiān)控，從而正確指揮撲救森林火災(zāi)；森林火災(zāi)發(fā)生后，人們利用遙感技術(shù)進(jìn)行災(zāi)后評價及火場勘查的研究。3.氣象衛(wèi)星遙感預(yù)警福建省森林火災(zāi)鄭海青 張春桂

28、 陳家金 王加義(福建省氣象科學(xué)研究所,福州 350001)摘要：應(yīng)用NOAA衛(wèi)星遙感資料,研究森林防火期內(nèi)森林植被的干燥指數(shù)的變化,結(jié)合分析相應(yīng)的森林火災(zāi)的資料,做出福建省森林火險等級空間分布,應(yīng)用福建省地理信息系統(tǒng),根據(jù)高火險等級的地理位置,預(yù)警該地可能發(fā)生森林火災(zāi)。4.氣象衛(wèi)星遙感信息在湖北省森林火災(zāi)監(jiān)測中的應(yīng)用謝萍(武漢中心氣象臺，武漢430074)）提要：敘述了利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行森林火災(zāi)監(jiān)側(cè)的原理和基本步驟及其在湖北省森林防火中的社會、經(jīng)濟(jì)效益。同時,重點(diǎn)介紹了人工識別火災(zāi)的方法。5.基于知識的多時相TM圖像森林火燒跡地快速提取方法周小成,汪小欽,高中靈(福州大學(xué)福建省空間信息工程

29、研究中心,福建福州350002)摘要:本文以覆蓋福州市及周邊地區(qū)的五期TM圖像為例,進(jìn)行森林火燒跡地的自動提取研究。分別對TM圖像上火燒跡地及其背景地物采樣,分析火燒跡地在TM圖像6個波段及PC變換、TC變換、多時相植被指數(shù)(MTVI)上的光譜特征,發(fā)現(xiàn)了火燒跡地與背景地物區(qū)分的光譜知識。其次,利用DEM數(shù)據(jù)分析火燒跡地在地形上的分布特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)了火燒跡地空間分布的知識規(guī)則。在此基礎(chǔ)上建立了基于知識的多時相TM圖像上森林火燒跡地提取模型,從而解決了快速識別和提取森林火災(zāi)信息的問題。6.基于 MODIS 數(shù)據(jù)的大興安嶺森林火災(zāi)遙感監(jiān)測研究包玉海，Amarjargal，Shiirev-Adiya，

30、Battsengel, 包剛（內(nèi)蒙古師范大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)重點(diǎn)實驗室，呼和浩特 010022, 中國，蒙古國科學(xué)院地理研究所，烏蘭巴托市 14192, 蒙古國，蒙古國國立大學(xué)地理系，烏蘭巴托市 14201, 蒙古國）摘要：森林火災(zāi)屬于突發(fā)性較強(qiáng)、破壞性較大、處置救助較為困難的自然災(zāi)害。本文以 2006 年 5月 25 日大興安嶺森林火災(zāi)為例，在利用時間分 辨 率 較 高 的 MODIS 歸 一 化 植 被 指 數(shù)（NDVI）、中紅外波段（第 22 波段）和熱紅外波段（第 32 波段）準(zhǔn)確辨識火災(zāi)發(fā)生點(diǎn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合相對較高分辨率的TM數(shù)據(jù)計算了火災(zāi)發(fā)生面積。結(jié)果表明，由于MODIS數(shù)據(jù)的時間分辨率高和波段多的優(yōu)勢，能較準(zhǔn)確地辨識了森林火點(diǎn)及其蔓延趨勢。用相對高分辨率的TM數(shù)據(jù)來計算的此次森林火災(zāi)發(fā)生面積約為 312km，對該地區(qū)森林和草原生態(tài)系統(tǒng)及人類財產(chǎn)帶來了巨大的損失。7.基于MODIS地表覆蓋(LC)的森林火災(zāi)識別方法趙文化 張鵬 單海濱 （國家衛(wèi)星氣象中心廣州氣象衛(wèi)星地面站,廣州510640; 國家衛(wèi)星氣象中心衛(wèi)星氣象研究所,北京100081）摘要：通過分析MODIS多光譜地表覆蓋產(chǎn)品,證明MODIS本身具有精確識別包括5種森林在內(nèi)的IGBP 17種地表類型的能力,完全可以滿足識別森林火災(zāi)的實際需要。在此基礎(chǔ)上提出基于MODIS地表