TM验证MODIS过火面积产品精度分析——以黑龙江省重大森林火灾为例

第30卷第6期2015年12月
遥感信息
Remote Sensing Information
Vol.30，No. 6
Dec. ,2015
TM验证MODIS过火面积产品精度分析
—以黑龙江省重大森林火灾为例
焦琳琳以，，申丹w，常禹1，胡远满1，李春林1
(1.中国科学院沈阳应用生态研究所森林与土壤生态国家重点实验室，沈阳110016;
2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101;.中国科学院大学，北京100049)
摘要：鉴于准确估测森林的过火面积对森林火灾的损失评估和过火区植被的恢复所具有的重要作用，选取了
2006年〜2010年黑龙江省51个重大森林火灾记录，分别利用MODIS的MOD14A2(Teira)火产品数据和T M遥
感影像数据估算过火面积，并利用Kappa指数分析过火面积在数量和空间位置上的一致性。

结果表明：在单个火
场尺度上，小于3.72km2的森林火灾不适于利用MOD14A2产品来估算过火面积，而年过火总面积的相对误差小
于15%。

MOD14A2火产品可以有效地估测年度尺度上森林的过火面积；数量Kappa指数明显大于位置Kappa
指数和标准Kappa指数，位置Kappa指数较低，这可能是由于MODIS数据的空间分辨率较低、林火记录坐标位置
不够准确等原因造成的，有待进一步研究。

关键词：MODIS;TM;林火；过火面积；黑龙江
doi:10.3969/j.issn.1000 —3177.2015.06.005
中图分类号：Q149 文献标识码：A文章编号：1000 —3177(2015)142 —0024 —07
Using TM to Validate Burnt Area of Large Forest Fires Based on MODIS ：
A Case Study in Heilongjiang Province
JIA O Lin-lin123，SH EN Dan13，C H A N G Yu1 , H U Y uan-m an1，LI Chun-lin1
(1. State K ey Laboratory o f Forest and Soil E co lo g y，Institute o f A p p lie d E co lo g y，Chinese A cadem y o f Sciences，
Shenyang110016；
2Institute o f Geographic Sciences and N atural Resources Research ,Chinese A cadem y o f Sciences ,B eijin g100101 ；
3U niversity o f Chinese A cadem y o f Sciences ,B eijin g100049)
A bstract ： Burnt forest area is an im portant param eter of forest fires. A ccurate estim ation of burnt forest area implications both for assessm ent of losses caused by forest fires and for post-fire regeneration. In this paper, the M ODIS fire product, M O D14A2, and T M image data were utilized to estim ate burnt forest area of 51 burned sites from year 2006 to 2007 in Heilongjiang province. K appa index was used to test the consistency between burnt forest area derived from M OD14A2 and T M
data. R esults showed that it is not applicable to estim ate burnt forest area less than 3. 75 square kilom eters using MOD14A2 product，while the relative error for annual burnt forest area was less than 15%. T he M ODIS fire product，M O D14A2，could be effectively used to estim ate annual burnt l^orest area. Q uantitative K appa index was obviously higher than location Kappa index
and standard Kappa index a nd the lower location Kappa was probably due to the low spatial resolution of M ODIS and the inaccurate geographic positions of forest fires recorded, which needs to be further explored.
Key w ords：M O D IS；T M；forest fire；burned forest area； Heilongjiang
收稿日期：2014 —10 — 24 修订日期：014 —12 —16
基金项目：国家自然科学基金（31470516、41201185、41271201);中国科学院战略性先导科技专项（乂0八05050201)。

作者简介：焦琳琳（1988—），女，博士研究生，主要从事景观生态学研究。

E-maii：525082768@qq. com
通信作者：常禹（965—），男，研究员，主要从事景观生态学、空间直观景观模型、干扰生态学等研究。

E-mail ： changyu@iae. ac. cn
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引用格式：焦琳琳，申丹，常禹，胡远满，李春林.T M验证MODIS过火面积产品精度分析——以黑龙江省重大森林火灾为例[J].遥感信息，2015,30(6) :24-30
〇引言
林火是森林生态系统中非常重要的自然干扰因 子之一，在维护森林生态系统的稳定性、促进森林发 育以及植被演替方面具有十分重要的作用[1]。

森林 过火面积是森林火灾评估的重要因子[23]。

过火区 面积的大小能反映火灾对森林植被的影响程度[4]。

目前森林火灾面积估算主要包括航空圈图法、数据 统计法、地面调查法和遥感图像法，其中数据统计法 和遥感图像法主要应用估测大尺度森林火灾面积[5]。

数据统计法就是利用国家、国际组织公布的 统计资料对林火发生的面积进行估算；遥感图像法 是根据火烧前后的遥感影像差异来识别过火区并对 其进行面积估算。

前者工作量大，耗费人力，成本较 高，不适用进行大尺度的森林过火区面积的估测；而 遥感卫星具有成像周期短、覆盖范围广等特点，在森 林火灾监测和过火区面积估算中具有显著的优势。

国内外学者在此方面进行了大量的研究：如利用 NOAA-AVHRR[6-9]、SPOT[10-12]、LANDSAT[13-17]、
MODIS[18-21]、F Y[22-3进行的林火监测和面积估算。

近年来，利用多源卫星数据估算过火面积得到了广
泛关注，Fuller等利用NOAA-AVHRR卫星和LANDSAT卫星的估算马来西亚的森林过火面
积[24];G itas等利用NOAA-A V H RR卫星和MODIS卫星估算西班牙的森林过火面积并对过火
区进行了等级划分[6];R〇lddn-Zamarr6n等利用 Landsat5-TM 卫星、Envisat-MERIS 卫星和 MODIS
卫星绘制了西班牙西部地区过火区图并估算了过火 面积[5];郑伟等利用MODIS卫星和CBERS卫星 数据估算森林过火区面积[]。

综上所述，国内外利 用遥感图像估测森林火灾面积取得了可观的研究成 果，但是在大尺度范围内，应用低分辨率遥感图像所 估测的森林过火面积的精度备受质疑。

本文利用Landsat-TM/ ETM+验证MODIS火 产品—
—MOD14A2 (Terra)估测的森林过火面积 的精度，为中低分辨率的遥感影像在大尺度范围内 林火检测中的应用提供参考。

1研究区概况
黑龙江省居于中国最北端，地理坐标位于121° 11’E〜135°05’E，43°26’N〜53°33’N之间。

北和东 都与俄罗斯相邻，西与内蒙古自治区紕邻，南与吉林 省接壤；全省土地面积约为4. 54 X105km2,总人口 约为3833. 4万人;气候为中温带到寒温带的大陆性 季风气候，冬季寒冷干燥，夏季炎热多雨，春秋季多大风且干燥，容易发生火灾，一年有两个森林火灾高 峰期，3月〜6月为大高峰期和9月〜10月为小高 峰期；根据地貌的差异，将全省分为5个区域：西北 的大兴安岭、东北的小兴安岭、东南的东部山地、西 部的松嫩平原区及东部的三江兴凯平原区。

其中林 区地貌以山地为主，山地海拔高度在300m〜1600m
左右，平原海拔高度在35m〜200m左右；地带性植 被为寒温带针叶林和针阔混交林，森林面积达15 7 0 万hm2，主要分布在大兴安岭、小兴安岭、张广才岭、老爷岭和完达山5大片林区，天然林比重大、人工林 少。

黑龙江省是全国森林防火的重点省份，年均森 林过火面积居全国前列，是中国火灾危害严重的地 区[26]，适合开展本项研究。

2数据来源及研究方法
本研究从美国国家航空航天局（NASA)的陆地 数据分发中心（LandProcessesDAAC)获取黑龙江 省2006年〜2010年MODIS火产品数据集MOD14A2(Terra)和TM遥感影像数据集（http:// /)。

2006 年〜2010 年黑龙 江省森林火灾记录来自林业科学数据中心（http:// /),该火灾记录包括起火点的位置、火烧面积、起火原因、起火时间、灭火时间和过火区 植被类型等。

2.1 MOD14A2数据的处理
MODIS是搭载在Terra和Aqua卫星上的一个 重要的传感器，其中Terra为上午轨道卫星，Aqua为下午轨道卫星。

对于接收MODIS数据来说，每天最 少可以得到两次白天和黑夜过境的更新数据。

本文 选用MOD14A2/Terra的火掩膜产品作为数据源。

MOD14A2产品中有9种不同类型的像元，分 别为0(丢失数据未加工的）、2(其他原因未知丢失 数据未加工的）、3(水）、4(云）、5(未着火陆地）、6(未 知）、7(低概率火灾）、（中等概率火灾）、9(高概率火 灾）。

具体选取哪个等级概率的象元作为过火象元，一般需要根据研究尺度和研究区的实际情况来确 定[27]。

本文首先在全国尺度上，将2003年和2006 年全国森林过火面积统计数据与MOD14A2基于 不同概率合成的过火面积相比较，发现当只考虑高 概率火时，2003年和2006年MOD14A2的过火面积 分别为3937km2和2881km2，统计数据为4510. 19km2和4082. 42km2,误差低于30%，包含其他概 率火时，误差较大。

研究表明，用MODIS检测火灾 时，当误差小于30%时，就可认为是较理想的数据 源[28]。

因此本文仅选用高概率火灾的象元，来分析
25
遥感信息 2015年6期
在省级尺度上，
MOD 14A 2过火面积产品的精度。

对2006年〜2010年的遥感数据进行预处理，将 包含黑龙江省的遥感影像进行基于地理坐标系的镶 嵌，镶嵌之后结合黑龙江省土地覆盖图进行掩膜计算。

对进行预处理之后的遥感图像进行二值化处 理，将所有像元值大于8的像元赋值为1(着火区 域），像元值小于等于8的像元赋值为0(未着火区 域）。

将各年份二值化的遥感图像依次进行叠加，再 进行二值化处理，将叠加后所有像元值大于0的像 元赋值为1(着火区域），像元值等于0的像元赋值 为0(未着火区域）。

利用ArcGIS
地理信息系统软
件进行空间分析，包括重分类、区域统计等分析，得 到各年份的过火面积数据。

2.2基于TM 的森林过火区的绘制
根据2008年《森林防火条例》的规定，在森林火
灾记录中选取过火面积大于100
hm 2的重大森林火
灾，依据其发生的时间、地点，选取火后TM 遥感影
像（表1)，进行7、4、3波段组合，呈现真彩色影像， 过火区呈现红色，非过火区呈现绿色，黑色等其他颜 色，通过目视解译，得到过火区的空间分布图，据此 计算森林过火面积。

2.3
TM 和MODIS 两种遥感影像估算的过
火面积的比较
本文以
TM 遥感影像解译的过火区面积为参 照，比较MOD 14A 2过火区面积的差异，以验证 MODIS 火产品的精度。

并利用标准Kappa 指数、 位置Kappa 指数和数量Kappa 指数[2930]进一步分
析过火区在数量和位置上的差异。

3
结果与分析
3.1单个火场过火面积估算
根据选取的黑龙江省过火面积在1
km 2以上的
表1
目视解译火场信息
起火年起火地点县级单位T M 过火面积/
km2M O D IS 过火面积/
km2
相对差异/
%所需
T M
遥感影像轨道号 和日期
2006大岭林场瑗珲24. 822．3一 10.1120/24(2006/05/20)2006白云林场嫩江11.014．632．7119/26(2006/09/02)2006锦河农场瑗珲 5.08．060．0119/25(2006/09/02)2006霍龙门林场嫩江43．448．011．0119/25(2006/09/02)2006木耳汽煤矿瑗珲28．530．05．3119/25(2006/09/02)2006嘎啦山林场嫩江884．7813．3一8．1119/25(2006/09/02)2006砍都河
798高地
松岭868．51027．518．3120/24(2006/08/08)2006那源530高地
松岭22．029．132．3120/25(2006/08/08)2006
韩家园林场
韩家园
9．6
13．6
41．7
120/24(2007/03/20)
林火记录，根据林火记录的着火地点（图1)，运用
ArcGIS 对TM
(图2)进行目视解译，完成过火区制
图，最终解译出亚里河、呼滨等51处火烧迹地，其详 细信息如表1所示。

(a ) TM 遥感真彩色合成影像（b
)黄色区域为目视解译的过火区
(红色区域为过火区）
图2黑龙江省森林过火区
TM 遥感解译示例
26
引用格式：焦琳琳，申丹，常禹，胡远满，李春林.T M验证MODIS过火面积产品精度分析一以黑龙江省重大森林火灾为例[J].遥感信息，2015，30(6) :24-30
起火年2006 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010
起火地点县级单位
老卡林场韩家园
壮志林场松岭
罕诺河管护区加格达奇
霍吉河558林班汤旺河
六大股逊克
胜山林场黑河
卧都河林场嫩江
大治林场嫩江
大治林场嫩江
福民林场乌伊岭
胜利林场北安
河南农场塔河
兴隆林场大兴安岭
宏伟林场大兴安岭
北疆林场呼玛
移山林场乌伊岭
北疆林场呼玛
曙光林场庆安
新民林场嫩江
卧龙河美溪
七二七林场瑗辉
白云林场嫩江
韩家园林场大兴安岭
江边管护区大兴安岭
古里林场大兴安岭
伊南河林场沾河
查班河林场十八站
白银纳林场十八站
查班河林场十八站
平山林场五营
铁帽林场呼玛
古源林场松岭
亚里河火场大兴安岭
呼滨61号线大兴安岭
飞虎山5#951高地大兴安岭
亚里河23井线大兴安岭
东方红41号线大兴安岭
自然保护区1246高地大兴安岭
保护区1091高地大兴安岭
自然保护区2样线大兴安岭
呼滨61号线1209高地大兴安岭
自然保护区1273高地大兴安岭
续表1
T M过火面积/M O D IS过火面积/相对差异/所需T M遥感影像轨道号
km2km2% 和日期
3. 7
11．8
19. 5
1.5
17．2
3．0
79．8
11
3．7
16．8
3．7
23．3
3
14
3
111
11
4
10
43.0
44. 6
4.9
14.2
11．9
2．6
12．5
10．0
6．062．2119/24(2007/03/13)
14．623．7120/24(2008/03/06)
19．71．0120/24(2008/03/06)
2．673．3117/26(2007/08/22)
14．5-15. 7117/26(2007/08/22)
2．6-13. 3118/26(2007/09/30)
70．6-11．5120/25(2007/09/28)
2．673．3120/25(2007/09/28)
12．025．0120/25(2007/09/28)
12．06．2117/26(2008/04/18)
3．417．2118/26(2008/03/08)
1．76．3121/24(2008/08/20)
5．137．8120/24(2008/09/30)
21．427．4121/24(2008/08/20)
12．021．2119/25(2008/08/06)
12．027．7117/26(2008/08/08)
4．316．2119/25(2008/08/06)
19．7-15．5117/26(2008/08/08)
1．7-5．6119/25(2008/08/06)
4．330．3117/26(2008/08/08)
16．310．1119/25(2008/08/06)
3．470．0119/26(2008/08/06)
2．644．4120/24(2008/09/30)
9．425．3119/25(2008/08/06)
5．134．2120/25(2008/09/30)
127．714．9117/26(2009/05/23)
15．432．8120/24(2009/09/17)
4．3-10.4120/23(2009/09/17)
11．15．7120/24(2009/09/17)
6．9-14.8116/27(2009/08/04)
2．6-4．0120/24(2009/09/27)
2．623．8120/24(2009/09/27)
45．25．1122/24(2010/09/02)
43．7-2．0122/24(2010/09/02)
4．3-12.2122/24(2010/09/02)
17．120．4122/24(2010/09/02)
1．730．8122/24(2010/09/02)
10．3-13．4122/24(2010/09/02)
4．365．4122/24(2010/09/02)
10．3-17．6122/24(2010/09/02)
12．020．0122/24(2010/09/02)
1．70．0119/26(2010/10/31)
27
遥感信息2015年6期
其中，相对差异计算公式如下：
十日对差异一MODIS过火面积一TM过火面积
相对差异一 TM过火面积 X1〇〇/
(1)
由表1可知，MODIS获取的森林过火面积与 TM遥感影像目视解译相对差异低于25%的火场
数为33场，其余场火灾的相对差异在25%〜75%之 间。

总体看来，对于单场森林火灾来说，MODIS动态 火产品MOD14A2估算过火面积的精度相对较低。

为了检验表1中TM的解译结果和MOD14A2 提取的过火面积数据是否存在显著差异，本文进行 了Wilcoxon秩和检验。

Wilcoxon秩和检验应用于 两样本成组数据分析，先将两样本看作单一样本(混 合样本）进而由小到大排列观察值统一编秩。

如果 原假设两个独立样本来自相同的总体为真，那么秩 将大约均匀分布在两个样本中，即小、中、大秩值被 均匀地分布在两个样本中；如果两个独立样本分别 来自两个不同的总体，那么其中一个样本必定包含 更多小秩值，这样得到一个较小秩和；另一个样本则 包含更多大秩值，得到一个较大秩和，据此进行两组 样本的差异显著性检验[31]。

检验结果表明，两组数 据均为非正态分布，不存在显著差异〇 =〇.4945)。

虽然2组数据的统计检验不存在显著差异，但 是个别火场的误差较大（60%以上），为了确定在多 大过火面积时，误差在可接受的范围内，本文以TM 遥感影像目视解译的过火面积为自变量，T M和M O D IS估算的过火面积的相对差异为因变量，进 行非线性曲线拟合，得出结果如图3所示。

图3不同过火面积下相对差异的变化
由图3可知，过火面积与相对差异之间呈现对 数函数的关系，经过对拟合曲线函数进行一阶求导 得出，曲线的拐点在过火面积为3. 72km2处。

这表 明，由于MOD14A2的空间分辨率较低（1km)，小于 3. 72km2的森林火灾不适于利用该产品来估算过火 面积。

MOD14A2产品主要是从MODIS 411微波辐 射计算来的，火的监测策略是以火的绝对监测（当火 的强度足够被检测到时）和火背景信息的相对检测 为基础的（证明表面温度和太阳反射的变化）。

但 在检测过程中，在火场边缘易出现错判现象，由于 火场边缘热效应的影响，常在火点附近形成一个 温度场，易出现边缘热效应现象，导致MODIS提
取的过火面积较大[28]。

Giglio等在估算全球火灾 的分布时也发现利用MODIS数据产品估算的过 火面积偏大[32]缪婷婷在估算江西省武宁县火烧 迹地面积时得出的迹地面积都大于实际火烧面积[33]。

而郑伟等在估算内蒙古自治区牙克石市免
渡河林场过火面积时发现考虑植被盖度时利用MODIS数据得出的过火面积要小于实际火烧面
积[4];尤慧等在估算加拿大北方森林火烧迹地面 积时也发现在萨省利用MODIS标准火烧迹地产 品估算的迹地面积要远小于加拿大林业局提供的 实际数据[34]。

3.2年度森林过火面积的估算
其中，相对差异计算公式如下：
相对差异=
MODIS年过火面积一TM年过火面积V1nn0/
对表2中TM遥感目视解译的年过火面积和 MODIS火产品提取的年过火面积两组数据，进行 Wilcoxon非参数检验，检验结果表明：检验两组数 据均属于非正态分布，两组数据差异不显著4= 0.4647)。

表2 2006年〜2010年黑龙江省年过火面积年份
M O D IS/km2T M/k m2相对差异/% 20062005.61901．25．5
2007163.7158．13．5
2008120．8103. 416. 8
2009170．5150．713．1
2010150．8146．72．8
由表3可知，除了 2008年过火面积相对差异为 16. 8%以外，其余年份相对差异均小于15%，其中 2006年、2007年、2010年这三年的年过火面积相对 误差低于6%。

MODIS L1B遥感数据是采用绝对 阈值法和背景信息相结合的方法来识别温度异常区 域，判别时对所有的数据使用了统一的阈值标准，并 不随着季节和地域变化而变化，因此，针对于特定区
28
引用格式：焦琳琳，申丹，常禹，胡远满，李春林.T M验证MODIS过火面积产品精度分析——以黑龙江省重大森林火灾为例[J].遥感信息，2015,30(6) :24-30
域时识别火点和估测过火面积精度较低[22]。

而 MODI4A2火产品在火点识别时，增加了用来排除
错误警报信息（太阳闪烁以及海岸带揭露等）的测 试，一定程度上增加了火点识别的准确性。

相关研 究表明MODIS遥感影像数据估算过火面积精度在 60%以下[27]。

本文的研究结果表明，火产品的年过 火面积精度在8 6%以上，说明该火产品在检测黑龙
江省年过火面积时，是一个非常有效的数据源，这在 MODIS其他地区的应用中，也得到了证实，例如，
Padilla等验证了 MCD45火产品在全球尺度上估算
森林过火面积的可利用性[35] ;Loboda等验证了在 亚洲中部地区MODIS火产品的可用性，并分析了 亚洲中部地区火灾发生的时空格局[36];B〇S C hetti等 人利用MCD45产品和EFFIS数据估算了 2007夏 天希腊发生的重大森林火灾过火面积，并证明其可 用性[37]。

3.3 TM和MODIS估测的过火区面积Kappa 指数
如表3所示，2006年〜2010年的数量Kappa 指数均大于0. 8,表明在不考虑空间位置变化的情 况下，TM和MODIS估算的研究区过火区面积差 别较小，可以用MODIS进行过火区面积的估测；但 是位置Kappa指数和标准Kappa指数都较低，这可 能由两方面的因素造成的：一是火灾记录空间位置 不准确；二是TM和MODIS空间分辨率的差异。

参考文献：
表3 TM和MODUS估测的过火区面积Kappa指数
指数标准K ap p a指数位置K ap p a指数数量K ap p a指数20060380.40097 2007023028084 2008039039089 2009059066089 2010073079092
3结束语
本文利用TM遥感影像估算了黑龙江省重大 森林火灾（过火面积>1km2)的过火区面积，并以其 为基准，比较了 MOD14A2火产品的过火区面积误 差。

结果表明在单个火场尺度上，小于3. 72km2的森林火灾不适于利用MOD14A2产品来估算过火 面积；而年过火总面积的相对误差小于15%，M O D14 A2火产品可以有效地估测年度尺度上，森
林的过火面积。

Kappa指数的分析表明，数量Kappa指数明显
大于位置Kappa指数和标准Kappa指数，说明 MOD14A2火产品和TM遥感影像解译出的黑龙江
省年过火面积基本相近。

但是，由于MODIS数据 的空间分辨率较低、林火记录坐标位置不够准确等 原因，MOD14A2火产品与T M遥感影像的位置Kappa指数较低。

[1]魏书精，胡海清，孙龙.气候变化对我国林火发生规律的影响[J].森林防火，2001(1): 3034.
[]易浩若，纪平.林过火面积的遥感测算方法[].遥感技术与应用，1988，13(2) : 1014.
[]覃先林，李增元，易浩若，等.基于瓦爪^八丁1瓦1^数据的过火区制图方法研究[；[].遥感技术与应用，2008,23(1):
16.
[]郑伟，李亚君，刘诚，等.基于多源卫星遥感数据的森林过火区面积估算方法[].林业科学，2011,47(8)192-195.
[]王强.基于多源遥感数据估测林火参数的研究[D].哈尔滨：东北林业大学，2009.
[6] G IT A S I Z, M ITR I G H, V E N T U R A G. Object-based image classitication for burned area m apping of Creus C ape，
Spain, using N O A A-A V H R R tm agery[J]. Rem ote Sensing of E nvironm ent, 2004,92(3) ；409-413.
[7] C H U E IV E C O E，E N G L E F IE L D P，T R IS C H C H E N K O A P，e ta l. G enerationof long tim e s e rie s o fb u rn a re a m a p s o f
the boreal forest from N O A A-A V H R R com posite data[J]. Rem ote Sensing of E nvironm ent,2008,112(5) ；2381-2396. []赵彬，赵文吉，潘军，等.N O A A-A V H R R数据在吉林省东部林火信息提取中的应用[].国土资源遥感，2010,22(1): 77-80
[]苏力华，楼玫娟，肖金香，等.气象卫星遥感监测在森林防火中的应用[].西北农林科技大学学报（自然科学版）,004, 32(11)85-88.
[10] T A N S E Y K，G R E G O R IR E JM，S T R O P P IA N A D. V egetation burning in th e y e a r 2000 : g lo b a lb u rn e d a rea estim ate s
fro m S P O T V E G E T A T IO N d a ta[J]. Journ alo fG eop h ysicalR esearch: A tm ospheres (1984-2012)，2004，109(D14S03): 1-22
[11] S IL V A J,P E R E IR A J,C A B R A L, et al .A n estim ate of the area burned in southern Africa during the 2000 dry season
u sin g S P O T-V E G E T A T IO N satellite d ata[J]. Jo u rn alo fG eo p h y sicalR esearch: A tm ospheres (1984-2012)，2003，108 (D13):8498-8509.
29
遥感信息2015年6期
[12]李建微，陈崇成，於其之，等.虚拟森林景观中林火蔓延模型及三维可视化表达[J].应用生态学报，2005,16 (5):
838-842.
[13] K O U TA IA S N,K A R T E R IS M. Burned a rea m apping using logistic regression modeling of a single post-fire Landsat-5
them atic m apper im age[J]. International Journal of Rem ote Sensing,2000,21(4) ： 673-687.
[14] M ITR I G H,G IT A S I Z. T he developm ent of an object-oriented classification model for operational burned area mapping
on the M editerranean island of Thasos using LA ND SA T T M im ages[J]. Forest Fire Research & W ildland Fi 2005 ,2(1):1-12.
[15] M ITR I G H，G ITA S I Z. A sem i-autom ated object-oriented model for burned area m apping in the M editerranean region
using Landsat-TM im agery[J]. International Journal of W ildland F ire,2004,13(3)； 367-376.
[6]王晓莉，王文娟，常禹，等.基于N B R指数分析大兴安岭呼中森林过火区的林火烈度[].应用生态学报，2013，24(4):
967-974.
[7]李月辉，胡远满，常禹，等.大兴安岭呼中林业局森林景观格局变化及其驱动力[].生态学报，2006,26(10):3347-3357.
[8]刘良明，鄢俊洁.M O D IS数据在火灾监测中的应用[].武汉大学学报（信息科学版），2004(1):55-60.
[9]刘斌.大兴安岭林火动态变化[D].北京：中国林业科学研究院，2011.
[20] ROY D P,B O S C H E T T I L, JU ST IC E C O, et al. T he collection 5 MODIS burned area product —global evaluation by
com parison w ith the M ODIS active tire product[J]. Rem ote Sensing of E nvironm ent,2008,112(9) ：3690-3707.
[21] G IG L IO L，L O B O D A T，R O Y D P，e ta l. A n a ctiv e-iire b ase d b u rn ed area m a p p in g alg o rith m fo r th eM O D IS sen so r[J].
Rem ote Sensing of E nvironm ent, 2009,113(2) ； 408-420.
[2]何全军，刘诚.M O D IS数据自适应火点检测的改进算法[].遥感学报，2008，12(3):448-452.
[3]纪平，易浩若.基于气象卫星资料的地类面积计算方法[].国土资源遥感，1999(2)52-56.
[24] FU L L E R D O,F U L K M. Burned area in K alim antan,Indonesia mapped w ith N O A A-A V H R R and Landsat T M imagery
[J]. International Journal of Rem ote S ensing,2001,22(4) ：691-697.
[25] R O L D A N-Z A M A R R O N A，M E R IN O-D E-M IG U E L S，G O N ZA L E Z-A L O N SO F. M in a sd e R io tin to(s o u th S p a in)
forest tire： burned area assessm ent and tire severity m apping using Landsat 5-T M，E nvisat-M E R IS，andT erra-M O D IS
posttire im ages[J]. Journal of Geographic R esearch：Biogeosciences(2005-2012) , 2006,111 (G4S11) ： 1-9.
[26]王明玉，舒立福，田晓瑞，等.E N S O对黑龙江省森林火灾的影响[].林业科学研究，2010,23(5):644-648.
[27] GIGLIO L,W E R F G R,R A N D E R SO N J T,e t al .Global estim ation of burned area using MODIS active tire observations
[J]. A tm ospheric Chem istry and Physics, 2006,6(4)；95 7-974.
[28] JU ST IC E C O,G IG L IO L,K O R O N T Z I S,e t al. T he M ODIS tire products[J]. Rem ote Sensing of E nvironm ent, 2002,83
(1):244-262.
[29]吴波，慈龙骏.毛乌素沙地景观格局变化研究[].生态学报，2001，21(2):191-196.
[0]卢玲，程国栋，李新.黑河流域中游地区景观变化研究[].应用生态学报，2001，12(1):68-74.
[31] ORIS F, A SSL IE N H, FIN SIN G ER W,e t al. Long-term tire history in northern Q uebec： implications for
lim it of commercial fo rests[J]. Journal of Applied Ecology ,2004,51 (3)： 675-683.
[32] G IG L T O L，C S IS Z A R I，JU S T IC E C O. Global distrib u tio n an d seaso nality of active iire s a s o b s e rv e d w ith th e T e rra a n d
Aqua M oderate Resolution Imaging Spectroradiom eter (M O D IS) sensors [J].Journal of Geophysical R esearch：
Biogeosciences (2005-2012) ,006，111(G02016) :1-12.
[3]缪婷婷.基于M O D IS数据的森林火点监测算法及迹地面积估算的研究[D].南京：南京信息工程大学，2012.
[34]尤慧，刘荣高，祝善友，等.加拿大北方森林火烧迹地遥感分析[].地球信息科学学报，2013,15(4)597-603.
[35] P A D IL L A M，S T E H M A N S V，C H U V IE C O E. V alid atio n o fth e 2008 M O D IS-M C D45globalburned are ap ro d u c tu sin g
stratiiied random sam pling[J]. Rem ote Sensing of E nvironm ent,2014,144 ： 187-196.
[36] L O B O D A T V，G IG L IO L，B O S C H E T T IL，e ta l. Regional lre m o n ito rin g a n d c h a ra c te riz a tio n u sin g g lo b a lN A S A
M ODIS lire products in dry lands of C entral A sia[J]. Frontiers of E arth Science,2012,6(^2) ：196-205.
[37] B O S C H E T T IL，R O Y D，B A R B O S A P，e ta l. A M O D IS asse ssm en to fth e su m m er 2007 ex tentbu rn ed in G re e c e[J].
International Journal of Rem ote Sensing,2008,29(^8) ： 2433-2436.
30。