[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

权利要求书

1.一种基于多源数据融合的林火行为潜势预测方法，其特征在于，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、植被冠层含水率、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；

步骤S10，根据所述三种指标及空间分布图，对待预测区域林场的林火行为潜势进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的林火行为潜势预测方法，其特征在于，所述步骤S1对待预测区域的可燃物进行类型识别，利用预处理后的机载高光谱遥感数据，用支持向量机的分类方法，参考国内外森林可燃物遥感分类体系，结合待预测区域的特点，制定分类体系；再按制定的分类体系分类得到待预测林场区域内现有可燃物类型及覆盖分布图。

3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的林火行为潜势预测方法，其特征在于，所述步骤S2中估算植被覆盖度时，首先按式(1)计算归一化植被指数，再采用像元二分法，利用式(2)计算得到植被覆盖度；

式(1)中，NDVI为归一化植被指数，R_nir为近红外波段的反射率，R_red为红光波段的反射率；

式(2)中，VFC为植被覆盖度；NDVI_soil代表完全是裸土或无植被覆盖区域的像元的NDVI值，NDVI_veg代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，并分别通过式(3)和(4)计算：

式(3)和(4)中，NDVI_max和NDVI_min分别为最大和最小的NDVI值；VFC_max、VFC_min分别取100％和0％。

4.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的林火行为潜势预测方法，其特征在于，所述步骤S3根据式(5)估算植被冠层的含水率：

式(5)中，GVMI为含水率指数，R_swir为短波红外波段的反射率，R′_nir为修正后的近红外波段的反射率，且，通过式(6)对反射率进行修正：

R′_nir＝R_nir+6.0R_red-7.0R_blue (6)

式(6)中，R_red为红光波段的反射率；R_nir为修正前的近红外波段的反射率；R_blue为蓝光波段的反射率。