森林生态系统在整个自然界的动态平衡中具有重要的作用,我国是一个森林火灾较多而森林资源匮乏的国家,鉴于我国森林资源实际状况,加强森林火险预警工作,对于提高我国的森林覆盖率、保护生态环境,具有特别重要的现实意义。火险预警共包括两个方面:即火发生的早期预报(人们常称为火险等级预报)和火发生后的早期发现(即小火点监测)。本文利用MODIS数据的优势,以黑龙江省和南方几省为例,就火险预报和火点监测进行了深入的研究,主要研究内容及结论如下:(1)基于MODIS数据的地表温度反演温度是火险预报的直接因子,空气温度的高低可以通过对环境的影响间接作用于可燃物,改变可燃物的物理性质,影响火险等级。利用劈窗算法—根据两个相邻通道对水汽吸收的差异将地表比辐射率作为输入变量进行大气和地表比辐射率订正,获得地表温度。(2)基于MODIS数据的相对湿度反演空气中水分含量是森林能否燃烧以及衡量林火蔓延速度的重要参数。空气湿度对可燃物含水率的影响最大,几乎所有预报系统都离不开空气湿度这一输入因子。利用MODIS数据获取大气水分含量、特定湿度来计算相对湿度。(3)火险潜在指数应用研究分析FPI模型利用了可燃物模型图和活、死地被物的负荷量及湿度来预估林火发生的可能性。利用MODIS遥感数据提取FPI(Fire pointIndex)模型所需因素,包括:相对湿度、温度、10小时时滞可燃物湿度、归一化植被水指数、植被绿度等信息。将通过MODIS数据获得的2004年10月黑龙江和2008年3月的南方几省的气象、植被数据分析了FPI中的模型因子在火险预报中的应用,并输入潜在火险指数FPI(Fire potention Index)模型中去得到火险指数图,由潜在火险指数得到火险等级划分,取得了很好的效果。(4)FPI-△NDVI火点监测指数构建根据火点辐射与背景辐射的差异及MODIS数据火灾监测原理,利用MODIS数据22通道(火点辐射)和31通道(背景辐射)亮温构建了一个火点指数FPI。根据只有当植被覆盖率达到一定程度时才会发生火灾的情况,利用差值归一化植被指数(ANDVI)对其火点提取精度进行了修正,去除了地表不是植被、或植被稀少的不足以引起火灾的区域,有效减少了因裸土或城市热岛引起的误判。(5)FPI-△NDVI火点监测指数应用就黑龙江2004年10月15日特大森林火灾和2008年3月份南方几省的火灾情况,提取了几种地物的FPI、NDVI值,分析了FPI、NDVI值与不同地表类型的关系。其中,云是干扰火点FPI值的最大因素,地表植被是干扰燃烧植被的最大因素,并确定了FPI和△NDVI的阈值。经过分析,相对于MODIS绝对火点识别算法,其精度及提取速度上都有提高。