卫星遥感应急监测信息服务框架设计与应用——以四川木里森林火灾为例

构建及时、有效的卫星遥感应急监测信息服务框架,是开展自然灾害应急救援能力建设的重要内容。本文以数据统筹管理、多源数据处理、应灾信息分析及信息服务快速发布等关键技术为核心,依托高效互联机制和高速数据通道,构建了卫星遥感应急监测信息服务框架。通过在四川木里森林火灾应急遥感监测中的具体应用,实现了对灾前灾后数据的实时推送,以及灾区遥感解译图、三维地形、救援通达性及火灾变化等综合信息服务的及时发布,为四川省火灾一线救援工作提供了科学指导,为新时期国家应急能力建设提供了探索性技术途径。     

高分遥感技术助力森林火灾应急扑救及隐患预判—以冕宁“4·20”森林火灾为例

高分遥感具有“易得性高”、“流程简便”、“空间分辨率高”、“星多幅宽”、“获取信息丰富”及“长时序观测能力强”等优点,对实现森林火灾“打早、打小、打了”防控目标提供了重要技术手段。本文将高分遥感技术利用于四川冕宁“4·20”林火灾害应急扑救,通过高分遥感纹理特征快速提取林火要素,获得火场附近水源位置、救援力量及扑救路线等信息;利用其波谱特征感知区域的亮温异常,以发现火点、监测火场态势演变及火情发展;基于光谱特征开展动态监测过火区范围及迁移变化,预判火情发展趋势,实时提出扑救应急部署建议,支撑救灾;选用归一化植被指数（NDVI）,完成过火区、过火烈度信息提取及初步灾损评估。针对火后次生隐患,结合过火区分布及地形因素,圈定了28条火后潜在泥石流沟,提出基于泥石流沟内高烈度面积占比、主沟长度、沟床纵比降、流域面积及沟内过火区平均坡度等影响因子,对潜在泥石流沟易发性进行评价,预判其中4条为高易发、11条为中易发、13条为低易发。研究结果为林火扑救应急决策者有效部署扑灭力量、科学决策及火后预判次生隐患、灾后重建等防灾减灾活动提供重要决策支撑依据。     

联合多源遥感数据监测四川木里县森林火灾

森林火灾既严重影响森林生态系统的稳定,还威胁到人类生命财产安全。传统监测森林火灾方法,覆盖范围小,难以及时监测小面积火灾。遥感卫星能大范围精确监测火情,提高了监测方法的时效性,但使用单一卫星数据源很容易受到云雨等客观环境因素影响,降低监测的时效性。本文以四川木里藏族自治县"330森林火灾"区域为对象,开展多源卫星遥感数据对小范围火灾联合监测的研究。首先,充分挖掘高分四号高时空分辨率和中红外火烧敏感波段优势,联合烟幕、温度和植被指数时序变化确定火烧时间与位置;然后,使用Sentinel-2数据监测不同火烧区域光谱信息;接着,使用Sentinel-2数据提取dNBR(differenced Normalized Burn Ratio),提出了基于最大类间方差算法(OTSU)分步骤确定不同程度火烧迹地与面积的方法;最后,建立Sentinel-1A极化比值PR (Polarization Ratio)和NDVI之间关系,利用微波雷达突破云雨限制。结果表明:(1)高分四号联合IRS(InfraRed Scanner)和PMS(Panchromatic Multispectral Sensor)能够实时监测小范围火灾;(2)根据火点位置,确定火灾蔓延期间NDVI下降(由0.7降低至0.25),确定起火时间(3月30日);(3)火灾区域与未受灾区,以及不同类型火烧迹地之间的光谱在490—2200 nm范围存在差异;(4)基于OTSU算法自动确定阈值,确定林地损失面积41.56公顷(dNBR=0.35),精度达94.67%,提取林地过火未损失面积66.56公顷(dNBR=0.10),精度达90.94%,林地损失区域基本符合实际调查结果;(5)火灾前后极化比值由6.6 dB升高至10.8 dB,NDVI与PR经线性回归,R2=0.58,验证R2=0.50。联合多源卫星监测森林火灾,能提高森林火灾监测的时效性,避免了云雨等复杂环境的影响。研究成果能为小火点的及时识别和灾害评估提供参考,其应用可为林火应急响应提供技术支撑。     

近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统展望

森林火灾是最为常见的灾害之一,严重危及人类生命安全。及时准确监测森林火灾的发生及火场状况,对应对火灾及减少损失至关重要。当前,森林火灾卫星遥感监测主要以低空间分辨率的卫星遥感为主,空间分辨率过低导致无法探测规模较小火灾及掌握详细火场态势。针对这一问题,结合近些年中高空间分辨率卫星观测、共享及处理能力的发展,本文从森林火灾卫星遥感监测的基本原理、当前可用中高空间分辨率卫星数据及其特点、中高分辨率森林着火区监测算法,以及数据共享与云端存储与计算等4个技术环节,对森林火灾中高分辨率卫星遥感监测当前研究现状与存在问题进行了总结,阐述了近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统的可行性。近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统可对已有低空间分辨率森林火灾监测体系形成重要补充,依托其空间分辨率的优势有助于及早、准确发现小规模火情,进而为森林火灾的防治与管理提供更好支撑。     

《区域协同遥感监测与应急服务技术体系》立项

正突发事件一直是人类文明进程中的最大危害之一,快速准确的获取突发事件现场信息一直是应急管理的核心任务。遥感由于其宏观、快速、准确认知对象的优势,使其成为应急动态监测、应急响应与救援的核心技术手段。开展区域协同遥感监测与应急服务技术体系研究,将推动遥感手段在应急响应的第一时间得以应用,促进遥感协     

机载光学全谱段遥感林火监测

森林火灾是一种危害极大的自然灾害,是森林扰动的主要类型之一,直接影响森林生态系统结构、碳循环甚至全球气候的变化。近年来,航空平台和传感器的技术进步有效地提升了机载遥感系统探测和监测森林火灾的能力,推动了机载遥感在森林可燃物调查及载量评估、火险测报预测、火场态势及火情监测、灾害损失评估以及火烧迹地生态修复治理等方面的应用。本文首先介绍了中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统CAF-LiTCHy（Chinese Academy of Forestry’s LiDAR,Thermal,CCD and Hyperspectral airborne observation system）,描述了激光雷达扫描仪、热红外相机、CCD相机和高光谱传感器等传感器的参数;然后,阐明了集成方案和观测数据的处理方法;最后,以四川省西昌市“3.30森林火灾”作为该系统火后灾情遥感调查和灾情评估应用示例,综合多传感器数据特征,进行森林火烧程度评价,分析该系统采集的正射影像、冠层高度模型、高光谱影像、热红外影像在森林火灾监测评价中的潜力。研究结果表明CAF-LiTCHy机载遥感观测系统能有效获取森林火灾的灾情信息、火场及火环境参数,可为预防、预报预警、扑救指挥、灾害评估和生态修复提供支持。     

长时间序列多源遥感数据的森林干扰监测算法研究进展

时空意义明确的森林干扰和恢复信息是评价森林生态系统碳动态的关键因素之一。然而由于诸多的现实困难,多尺度的森林干扰定量化时空信息相对缺乏。Landsat数据具备光谱、时间和空间分辨率上的优势,以及可以免费获取的特点,使其成为主要的长时间序列动态监测的遥感数据源之一,为长时间周期内提供具有合适的空间细节和时间频率的森林干扰信息成为可能。特别是基于Landsat时间序列堆栈(LTSS)的森林干扰自动分析算法的出现,更为森林生态系统的近实时监测提供强有力的工具。本文全面评述了长时间序列遥感数据准备和预处理技术以及国内外基于遥感数据源的多时相森林干扰监测方法,重点分析了基于Landsat的多种指数监测和自动化方法的优缺点,并总结了其与多源数据结合的扩展应用,最后就现有方法与国内外新的数据、技术手段的关联进行了展望,以期为推广中国本土卫星影像应用于森林干扰监测提供理论借鉴。     

森林火灾三维可视化快速模拟及输出系统设计

以森林火灾为示范,以火灾地区的多元地理信息数据为基础,结合火灾专题数据,采用适用性强的火灾蔓延模型,研发森林火灾的三维仿真模拟可视化示范系统,实现对火灾发生,发展,蔓延情况的实时模拟。利用三维GIS技术对承灾体受灾情况进行逼真表达并输出模拟灾情产品,为相关部门的灾害预警、监测、救援、分析、统计和应急预案制定提供支持。     

森林火灾可燃物信息系统的设计与实现

设计和开发了利用遥感影像提取森林火灾可燃物信息方法的原型系统,通过构建不同的森林火灾场景,对森林火灾蔓延进行模拟和分析。实验表明,该系统能够为森林火灾的应急管理提供决策支持。     

青海玉树地震灾情遥感应急监测分析

2010-04-147时49分,中国青海省玉树藏族自治州结古镇附近(北纬33.2°,东经96.6°)发生了Ms7.1级地震。利用灾后高分辨率航空影像,结合震前北京一号小卫星、SPOT正射影像,在分析地质构造背景基础之上,从房屋建筑物损坏情况、生命线工程的损毁程度以及次生灾害的调查等方面开展了灾情遥感应急监测工作,为地震应急决策救援提供宏观、科学(定性、定量)的辅助决策依据。     

无人机在重大地质灾害应急调查中的应用

传统的地质灾害应急调查受限于地形、天气等外界条件,不能快速全面地获取灾害的详细信息,而无人机具有灵活性强、时效性高和不受复杂地形影响等特点,在地质灾害应急调查中有独特的优势。本文以“6·24”新磨村滑坡和“10·11”白格滑坡为例,阐述了无人机数据获取及处理流程,重点介绍了无人机获取的数字地形产品在地质灾害精确描述、定性及定量分析中的应用。结果表明：无人机摄影测量技术为重大地质灾害应急调查提供了更加科学高效的现场影像采集和遥感成果处理及应用方案,为应急救灾工作的顺利实施及分析研判提供了重要数据支撑,科学有效地保证了现场施工救援人员的安全。     

自然火灾碳排放估算模型参数的遥感反演进展

植被燃烧会产生大量的温室气体,为及时了解自然火灾对区域和全球尺度的碳循环和碳平衡模式的影响,有必要研究自然火灾碳排放的大尺度估算方法。结合遥感技术"宏观、快速、实时、客观"获取地表信息的独特优势,对利用遥感技术估算自然火灾碳排放的方法进行综述,概括了自然火灾碳排放使用的估算模型及其需要的主要输入参数,其次分别介绍了模型输入参数的遥感估算方法,并对各方法的优缺点进行分析和评价,最后提出现有方法的改进建议。     

泸定Ms 6.8地震诱发滑坡应急评价研究

2022-09-05,四川省甘孜州泸定县发生Ms 6.8地震。地震在山区诱发了大量的地质灾害,造成了严重的人员伤亡。快速准确地获取地震诱发地质灾害的空间分布范围对震后应急决策和救援抢险至关重要。基于全球同震滑坡数据库与深度学习算法,构建了地震诱发滑坡空间分布概率近实时预测模型,在震后2 h内获取了泸定地震诱发地质灾害的预测结果。通过震后无人机与卫星遥感影像,采用机器学习与深度学习算法实现了震后大范围地质灾害的智能识别,共解译地震诱发滑坡3 633处,总面积13.78 km2。利用遥感解译的泸定地震滑坡数据,对地震诱发地质灾害预测模型进行了优化,获得了震区范围更广、准确性更高的同震滑坡预测结果。结果表明,同震滑坡预测模型能够快速获取震后地质灾害的空间分布情况,填补震后遥感影像获取前的空窗期,为灾后应急救援提供支撑;基于无人机与卫星遥感影像的智能识别技术是快速获取大范围地质灾害信息的有效手段。所取得的研究成果在泸定地震震后应急救援工作中发挥了重要作用。     

无人机遥感在应对地质灾害中的主要应用

无人机遥感技术在近几十多年取得了巨大发展,从理论研究已经进入了实用化阶段,尤其是在预防与应对自然灾害方面有着明显优势。介绍了无人机遥感系统的组成、数据获取和处理过程,对地质灾害监测、应急救援和灾情评估工作中无人机遥感可提供的的应用进行了分析,并介绍了无人机遥感在重庆市武隆县鸡尾山特大型滑坡救援中的应用;并对无人机遥感系...     

期刊博览

<正> 农田农情参数遥感监测进展及应用展望农情参数是指反映作物生长过程及其产生的状态指标,关键农情参数主要包括作物长势、单产、物候和旱情等,可用于指导农田的生产管理。遥感是关键农情参数获取的有效手段,然而目前农情参数的遥感监测大多停留在大尺度、宏观监测的层面上,由于缺乏共时空分辨率、高准确度、低成本的农田信息获取技术,业务化的农田尺度农情参数获取都受到了诸多因素的制约与限制。导致难以为农田生产管理提供及肘的信息支持,这已经影响到精准耕作的发展与应用。文章在总结目前长势、单产、物候和旱情等几个主要农情参数遥感监测研究进展的基础上,分析了这些技术在农田尺度应用的瓶颈,并从新数据源和农情参数监测新模型两个角度出发,对农田尺度农情参数的获取进行了展望。     

无人机载红外载荷在应急测绘中的应用

针对无人机搭载光学载荷在恶劣天气、夜间以及特殊任务中的应用受到限制的问题,该文在介绍红外遥感原理的基础上,结合实例归纳了近红外、中红外、远红外波段载荷应用的技术路线;通过描述无人机载红外载荷在地质灾害、森林火灾、气象水文灾害、环境事故等领域的案例,总结了其在应急测绘保障中的应用情况;讨论了应用中存在的技术问题、难点及相应的解决途径;最后从灾情信息识别和应急决策服务模型构建方面,给出了发展无人机载红外载荷在应急测绘保障中应用的建议。     

基于GIS的徐州市火灾应急救援系统设计与实现

为了提高城市火灾应急救援效率,最大限度降低人民群众生命财产损失,以ArcGIS Engine和ArcGIS Object SDK for.Net为桌面GIS应用程序的二次开发框架,构建PC桌面端徐州市火灾应急救援系统.该系统充分利用GIS强大的海量数据存储、查询及分析的特色功能,实现数据管理、信息查询、应急救援、风险评估及案件记录等功能,可解决目前消防指挥部门中诸如人工查询低效导致火场信息不清、救援方案不明确,救援路线不佳导致救援效率低下、人工记录不全面等问题,为徐州城市火灾高效救援提供技术支持.     

森林地上生物量遥感估测研究进展

森林生物量是衡量生态系统生产力的重要指标,也是研究森林生态系统物质循环的重要基础,其估测方法可以分为传统地面实测法、遥感监测法和综合模型法.随着生物量估测从样地研究发展到区域应用,空间尺度的增大导致宏观资料和参数的获取存在很多困难.在深入分析目前应用遥感技术估算森林生物量的方法及原理基础上,系统评述了统计模型、物理模型...     

地震滑坡高分辨率遥感影像识别

区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。     

森林火灾后生态变化遥感监测评价模型的构建方法研究

通过攀西林区云南松林的一系列旧火烧迹地的更新恢复和生态变化的遥感调查，对各生态因子的空间分布特征及生态变化的影响规律进行分析，确定了评价因子（变量）及其评价标准，利用遥感信息，以及地形、土壤、林分和林木受害程度等要素的８个因子的模糊综合评判结果和火烧年限等为变量，通过多组数据的多元统计分析，建成森林火灾后生态变化遥感监测评价模型，经野外调查结果验证分析，达到了预期的攻关目标。为使该模型能适应森林生态遥感监测运行系统的需要，对各监测因子数据的获取、植被指数的提取等方面进行了深入的方法探索。