[发明专利]一种基于多源数据融合的林火行为潜势预测方法

说明书

本发明提供了一种基于多源数据融合的林火行为潜势预测方法，属于森林火灾预警领域。所述林火行为潜势预测方法，根据机载高光谱遥感数据识别可燃物类型、估算植被覆盖度、反演植被冠层含水率；根据激光雷达点云数据，反演植被垂直结构；根据森林资源规划调查数据，获得小班因子；根据样地调查数据，获得地表可燃物信息；利用可燃物类型、植被覆盖度及垂直结构、小班因子及地表可燃物信息，以小班为单位建立可燃物属性数据表，生成地表火行为、树冠火行为、有效可燃物三种潜势指标及空间分布图，进行林火行为潜势预测。本发明在林场尺度上以小班为单位预测林火行为潜势，更加准确、及时地对林火行为潜势进行预测，实现对森林火灾的预防和及时扑救。

技术领域

本发明属于森林火灾预警领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的林火行为潜势预测方法。

背景技术

森林火险预报一般分为火险天气预报、林火发生预报和林火行为预报等3种类型。随着遥感信息处理技术、地理信息系统技术、计算机技术和网络技术等为代表的现代高新信息技术在林业中的综合应用，森林和草原火灾预警从传统的经验模式、走向现代化的以科技为主导的集约管理模式，主要集中在如何用现代信息技术来实现模拟林火发生中火场的蔓延速度和方向等内容，但仍缺少针对按森林资源经营管理单位(小班或经营班)的林火行为潜势预测技术。

森林可燃物类型及其生长状况，尤其是林内乔灌草等植被的高度、冠幅、含水率等表征林内可燃物生长状况的参数决定了火灾的发生和蔓延的难易程度。现有的林火行为估测模型中所需的可燃物生长状况参数大多来源于森林资源调查规划资料或人工地面调查数据。由于森林资源调查规划资料通常需要十年才更新一次，而通过人工地面调查的方式难于实现大范围内可燃物参数的及时更新，且需大量的人力物力，难于满足林场尺度以小班为单位的林火行为预测需求，现有的方法无法准确、及时地对林火行为潜势进行预测。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种基于多源数据融合的林火行为潜势预测方法，在林场级尺度上的森林火险潜势预测中，利用机载高光谱遥感和激光雷达数据同时监测的森林可燃物类型及火险要素参数，与森林资源调查规划数据及地表环境参数相融合，以小班为单位构建森林火险预测因子要素数据集，并在地理信息系统支撑下，进行林场级尺度的林火行为预测。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

本发明实施例提供了一种基于多源数据融合的林火行为潜势预测方法，所述林火行为潜势预测方法包括如下步骤：

步骤S1，将机载高光谱遥感数据进行预处理后，对待预测区域的可燃物进行类型识别；

步骤S2，根据机载高光谱遥感数据的红光波段和近红外波段数据，估算待预测区域的植被覆盖度；

步骤S3，对机载高光谱遥感数据的中心波长为0.86μm的近红外波段的反射率值进行修正，并根据修正后的近红外波段的反射率数据和中心波长为2.10μm的短波红外波段的反射率数据，反演估算待预测区域的植被冠层含水率；

步骤S4，根据激光雷达点云数据，反演待预测区域植被垂直结构；

步骤S5，根据森林资源规划调查数据，获得各森林资源经营管理单位的小班因子；

步骤S6，根据样地调查数据，获得地表可燃物信息；

步骤S7，利用识别的可燃物类型、计算的植被覆盖度、植被垂直结构、小班因子及地表可燃物信息，以小班为单位建立可燃物属性数据表；

步骤S8，根据所述可燃物属性数据表，生成地表火行为潜势指标、树冠火行为潜势指标和有效可燃物潜势指标；

步骤S9，将待预测区域林场尺度的地表火行为潜势、树冠火行为潜势和有效可燃物潜势指标，输入地理信息系统，以小班为单位分别将所述三种指标制作为空间分布图；