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申请/专利权人：长光卫星技术股份有限公司

摘要：本发明公开了一种面向乡镇级行政区的精细化森林火险等级预报方法，包括：构建森林火险等级预报模型；通过遥感反演方法对于森林火险等级预报模型中随时间变化慢的森林火险因子进行反演，构建卫星遥感产品数据库；构建全球气象预报产品数据库；利用GIS数据管理工具进行数据预处理；根据火险因子权重计算原则对上一步骤的数据进行归一化处理，得到森林火险预报数据；利用GIS空间分析功能对上述步骤中森林火险预报数据进行栅格数据叠加；依据火险等级划分标准对叠加后的森林火险预报数据进行处理，计算每个乡镇的火险等级，并生成矢量数据。该方法有效解决了国家现有森林火险气象预报和各个省市级森林火险预报无法满足精细化需求的问题。

主权项：1.一种面向乡镇级行政区的精细化森林火险等级预报方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，以国家森林火险气象预报模型为基础构建森林火险等级预报模型；步骤S2，通过遥感反演方法对于所述森林火险等级预报模型中随时间变化慢的森林火险因子进行反演，以构建卫星遥感产品数据库；步骤S3，利用全球数值预报数据网站获取全球未来24小时、48小时、72小时、96小时、120小时、144小时、168小时的14时气象预报数据构建全球气象预报产品数据库；步骤S4，利用GIS数据管理工具对所述卫星遥感产品数据库和所述全球气象预报产品数据库中的12种森林火险致灾因子进行数据预处理；步骤S5，根据所述森林火险等级预报模型中火险因子权重计算原则，对所述12种森林火险致灾因子进行归一化处理，得到森林火险预报数据；步骤S6，利用GIS空间分析功能对步骤S6中森林火险预报数据进行栅格数据叠加；步骤S7，依据火险等级划分标准对叠加后的森林火险预报数据进行处理，计算每个乡镇的火险等级，并生成矢量数据；所述步骤S2中随时间变化慢的森林火险因子包括：地形数据、森林类型数据、森林干旱特性数据、森林郁闭度数据和人类活动数据；所述步骤S2中反演所述地形数据的过程为：通过吉林一号视频星三维重建DSM数据和其他地区数据通过公开的12.5米地形数据，反演得到所需地区的海拔高度数据，并根据所述海拔高度数据计算坡度数据和坡向数据，得到空间分辨率为12.5米，局部地区为3米，更新频次为1次年；所述步骤S2中反演所述森林类型数据的过程为：依据基础性地理国情监测内容指标，借助吉林一号高分辨率、多光谱遥感影像作为辅助数据，在无林业调查图斑类别情况下，借助人机交互半自动林业提取算法，对不同省市的森林植被类型自动分类，得到针叶林、阔叶林、针阔混林和灌木，得到空间分辨率为5米，更新频次为1次年；所述步骤S2中反演所述森林干旱特性数据的过程为：选用每8天合成的MODIS卫星数据，利用地温数据和地表反射率数据，构建温度植被干旱指数反演得到不同省市、不同地区的森林干旱分布情况，得到分辨率为1公里，更新频次为1次8天；所述步骤S2中反演所述森林郁闭度数据的过程为：选用8月的MODIS影像和吉林一号光谱星影像进行郁闭度的反演，得到空间分辨率为1公里，更新频次为1次年；所述步骤S2中反演所述人类活动数据的过程为：利用吉林一号高分辨率卫星遥感影像，通过自动分类和目视解译的方法，提取林区周围的道路、居民地，并以此作为人类活动数据，其空间分辨率为0.75米，更新频次为1次年。

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