馬澤南， 高仲亮， 魏建珩， 王何晨陽(yáng)， 王秋華， 龍騰騰， 王京魯， 趙 恒， 劉 羽

(西南林業(yè)大學(xué)土木工程學(xué)院，云南 昆明 650224)

隨著氣候變暖，森林火災(zāi)發(fā)生的頻率、野火強(qiáng)度和過(guò)火面積均呈上升趨勢(shì)，防火期也在延長(zhǎng)，全球年均發(fā)生森林火災(zāi)20萬(wàn)余次，過(guò)火面積達(dá)幾百萬(wàn)公頃[1]。森林火災(zāi)是影響生態(tài)環(huán)境的重要因子，一旦發(fā)生，將排放大量的煙霧、有毒氣體和顆粒物到空氣中，排放物中90%是CO2，其余是CO、CH4、NMHC(多碳烴)、NOx、顆粒物(PM2.5、PM10)等[2，3]。CO2和CH4是主要的溫室氣體，過(guò)量排放會(huì)加劇全球氣候變化；顆粒物及有毒有害有機(jī)氣體是主要空氣污染來(lái)源；人類長(zhǎng)期暴露于林火產(chǎn)生的有害氣體中極易導(dǎo)致呼吸道慢性疾病，提高患心腦血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)[4]，且煙氣擴(kuò)散是森林火災(zāi)的主要特征之一，煙氣監(jiān)測(cè)是監(jiān)控森林火災(zāi)的重要方法，在林火監(jiān)測(cè)與撲救中占重要地位。

現(xiàn)今森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)得到重視，森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)裝備飛速發(fā)展。部分國(guó)家已經(jīng)初步形成并且逐漸完善天—空—地一體化的林火煙氣監(jiān)測(cè)體系[5]。本研究以該體系為基礎(chǔ)，廣泛收集國(guó)內(nèi)外森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)裝備相關(guān)文獻(xiàn)，從航天監(jiān)測(cè)、航空巡護(hù)、近地面監(jiān)測(cè)3個(gè)層面分析和探討了衛(wèi)星、載人飛機(jī)、無(wú)人機(jī)、攝像頭、雷達(dá)和多傳感器融合技術(shù)的應(yīng)用，并提出優(yōu)化監(jiān)測(cè)體系、改進(jìn)自動(dòng)算法的研究趨勢(shì)。

1 航天遙感監(jiān)測(cè)

較早應(yīng)用于林火煙氣監(jiān)測(cè)任務(wù)中的衛(wèi)星主要有美國(guó)國(guó)家海洋和氣象衛(wèi)星(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)、美國(guó)地球觀測(cè)系統(tǒng)(Earth Observation System，EOS)和中國(guó)風(fēng)云系列氣象衛(wèi)星；新興的有美國(guó)國(guó)家宇航局發(fā)射的陸地衛(wèi)星(Landsat)、歐洲航天局(European Space Agency，ESA)發(fā)射的地球觀測(cè)衛(wèi)星哨兵系列衛(wèi)星(Sentinel)、中國(guó)高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)(高分系列衛(wèi)星)、日本向日葵系列衛(wèi)星(Himawari)。目前，美國(guó)在衛(wèi)星林火監(jiān)測(cè)領(lǐng)域仍處于世界領(lǐng)先水平。

1.1 美國(guó)衛(wèi)星

1.1.1 NOAA系列衛(wèi)星

NOAA服務(wù)于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局的煙霧預(yù)測(cè)模型(BlueSky)，該模型模擬的重點(diǎn)是PM2.5濃度，每次模擬在距地面5 km和100 m位置定義兩個(gè)PM2.5濃度，分別用于校準(zhǔn)和預(yù)測(cè)結(jié)果[6]。Kim H C等[7]直接通過(guò)衛(wèi)星觀測(cè)的羽流傳輸和擴(kuò)散估計(jì)野火排放，量化預(yù)測(cè)結(jié)果和衛(wèi)星測(cè)量之間的差異，省略化學(xué)模型應(yīng)用、擴(kuò)散觀測(cè)等步驟，經(jīng)過(guò)與BlueSky模型對(duì)比確認(rèn)該方法可行，但存在對(duì)觀測(cè)高度依賴等缺陷。HuangJ等[8]發(fā)現(xiàn)美國(guó)國(guó)家空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)能力(National Air Quality Forecasting Capability，NAQFC)存在很強(qiáng)的季節(jié)性偏差，無(wú)法應(yīng)對(duì)森林火災(zāi)等PM2.5極端事件，經(jīng)過(guò)偏差矯正法顯著改善結(jié)果。NoyesK等[9]使用地面觀測(cè)和飛機(jī)巡航研究煙氣性質(zhì)時(shí)發(fā)現(xiàn)并不能很好地描述粒子運(yùn)動(dòng)，引入基于NOAA衛(wèi)星監(jiān)測(cè)的粒子性質(zhì)和順風(fēng)演變圖像，發(fā)現(xiàn)下風(fēng)向粒子演化主要原因有重力沉降、氧化、粒子聚集和冷凝等，有助于判斷粒子順風(fēng)演化趨勢(shì)；且NOAA衛(wèi)星提供長(zhǎng)達(dá)20年的歷史數(shù)據(jù)，為從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度研究區(qū)域森林火災(zāi)煙氣行為提供了可能。

1.1.2 EOS衛(wèi)星系統(tǒng)

EOS包含了Terra和Aqua兩顆衛(wèi)星，搭載MODIS傳感器，可提供36個(gè)波段的圖像，其中第一、二、三、八信道常用于火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)[10]。近年來(lái)，基于MODIS數(shù)據(jù)的林火研究涉及的影響因子越來(lái)越多，不同信道的分辨率不同，將這些信道綜合應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)煙霧、水蒸氣、植物類型、火行為、火燒跡地等數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)全方面監(jiān)測(cè)火災(zāi)。LyapustinA等[11]在第八信道提取出煙氣數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用不同信道之間穿透力、敏感性等條件的不同，排除植被、云層等因素的影響，可得到更準(zhǔn)確的煙霧監(jiān)測(cè)圖像，提高林火監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)系統(tǒng)的性能。KrsticN等[12]利用TerraMODIS的煙霧和云層數(shù)據(jù)對(duì)加拿大41個(gè)森林火災(zāi)煙氣所導(dǎo)致的疏散事件進(jìn)行回顧性評(píng)估，即監(jiān)測(cè)從疏散日期開(kāi)始4天內(nèi)的空氣質(zhì)量，結(jié)果表明有一半事件符合疏散條件，衛(wèi)星提供的煙氣數(shù)據(jù)可作為判斷是否達(dá)到疏散條件的標(biāo)準(zhǔn)之一。PengfeiY等[13]使用EOS衛(wèi)星對(duì)煙氣進(jìn)行追蹤，通過(guò)觀察羽流上升、緯度擴(kuò)散和光化學(xué)反應(yīng)等變化發(fā)現(xiàn)，煙氣衰變與臭氧-有機(jī)物反應(yīng)概率相吻合。基于MODIS所提供的數(shù)據(jù)，可估算出煙霧噴射高度、蔓延趨勢(shì)及蔓延時(shí)間等，以長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)森林火災(zāi)對(duì)空氣質(zhì)量的影響[14]。

1.1.3 Landsat系列衛(wèi)星

20世紀(jì)80年代，ViswanadhamY等[15]通過(guò)Landsat衛(wèi)星圖像獲得煙柱特征和煙氣擴(kuò)散方式，奠定了Landsat衛(wèi)星在空氣污染及煙氣擴(kuò)散事件中的應(yīng)用，并認(rèn)為溫度差是影響煙氣擴(kuò)散速度和方向的主要因素。20世紀(jì)90年代，LavreauJ等[16]提出一種去除氣溶膠對(duì)Landsat衛(wèi)星圖像影響的算法，根據(jù)煙氣顆粒及厚度對(duì)地面目標(biāo)輻射量影響的不同，量化煙氣或霧霾并對(duì)圖像進(jìn)行校正，但該算法存在輕微的過(guò)度校正問(wèn)題。Kustiyo等[17]使用Landsat衛(wèi)星確定煙氣來(lái)源，經(jīng)過(guò)評(píng)估其結(jié)果的準(zhǔn)確性最高可達(dá)90%以上。Kumar等[18]將Landsat等衛(wèi)星紅外波段監(jiān)測(cè)到的氣溶膠與火焰輻射功率(Fire Radiative Power，F(xiàn)RP)計(jì)算得出的結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在一定天氣條件下空氣中的黑炭、有機(jī)碳、PM10等粒子嚴(yán)重影響衛(wèi)星紅外波段對(duì)氣溶膠的觀測(cè)，可能導(dǎo)致各粒子含量被低估。

1.2 其他國(guó)家衛(wèi)星

1.2.1 Himawari系列衛(wèi)星

向日葵衛(wèi)星是靜止衛(wèi)星，目前使用最為廣泛的是Himawari-8，應(yīng)用Himawari-8號(hào)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)森林火災(zāi)煙氣的研究主要在2018年以后開(kāi)展，主要服務(wù)區(qū)域?yàn)閬喬貐^(qū)[19]。HeriIsmanto等[20，22]基于Himawari-8數(shù)據(jù)提出分類樹(shù)分析自動(dòng)煙霧檢測(cè)模型，經(jīng)過(guò)精度評(píng)價(jià)、時(shí)空分析認(rèn)為該模型可行，但煙氣較稀薄時(shí)靈敏度會(huì)降低；應(yīng)用其監(jiān)測(cè)印度尼西亞蘇門答臘島和婆羅洲島的火災(zāi)并探測(cè)煙霧和能見(jiàn)度，與實(shí)際能見(jiàn)度對(duì)比證實(shí)該方法在能見(jiàn)度低于2 000 m時(shí)效果最佳。XinSu等[22]提出了一種基于Himawari-8傳感器數(shù)據(jù)適用于東亞地區(qū)的陸地通用氣溶膠算法——高精度氣溶膠反演算法，該算法能夠獲得氣溶膠類型并對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)定。

1.2.2 風(fēng)云系列氣象衛(wèi)星和高分辨率光學(xué)衛(wèi)星

我國(guó)自主研發(fā)的風(fēng)云系列氣象衛(wèi)星和高分辨率光學(xué)衛(wèi)星(簡(jiǎn)稱高分衛(wèi)星)，主要應(yīng)用于國(guó)內(nèi)相關(guān)研究，國(guó)際上應(yīng)用較少，高分衛(wèi)星正在接替風(fēng)云系列衛(wèi)星的森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)功能。覃先林等[23]發(fā)明了一種自動(dòng)生成煙區(qū)檢測(cè)結(jié)果的方法，該方法使用歸一化煙指數(shù)、燃燒指數(shù)等7個(gè)指數(shù)判斷煙區(qū)和非煙區(qū)，旨在利用高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)識(shí)別煙氣并發(fā)現(xiàn)林火。蔣蕓等[24]為降低植物葉綠素對(duì)CO2反演的影響，對(duì)高分5號(hào)衛(wèi)星的反演結(jié)果進(jìn)行熒光校正，使植被覆蓋地區(qū)CO2反演結(jié)果更加準(zhǔn)確。

1.2.3 Sentinel系列衛(wèi)星

Sentinel衛(wèi)星由歐空局發(fā)射共有5個(gè)系列，Sentinel-2含有3個(gè)紅邊波段，常用于森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)[25]。Grive等[26]為了消除森林火災(zāi)煙氣對(duì)火燒跡地繪制的影響，使用數(shù)據(jù)表示方法、特征提取方法、分類器方法等6種算法處理被煙氣覆蓋的Sentinel-2數(shù)據(jù)的土地覆蓋圖，并與地面真實(shí)情況比較，最高準(zhǔn)確率可達(dá)91.61%。由于紅邊波段對(duì)綠色植物生長(zhǎng)狀態(tài)十分敏感，Khetkeeree[27]等提出了基于歸一化植被指數(shù)分類的Sentinel-2圖像去煙氣技術(shù)，該技術(shù)首先根據(jù)NDVI進(jìn)行分類，隨后使用無(wú)煙氣圖像進(jìn)行還原，在較稀薄的煙氣和分布均勻的厚重?zé)煔獾臈l件下結(jié)果較為準(zhǔn)確。

2 航空煙氣監(jiān)測(cè)

航空遙感又稱機(jī)載遙感，是指利用各種飛機(jī)、無(wú)人機(jī)等飛行器作為傳感器運(yùn)載工具在空中進(jìn)行的遙感技術(shù)。飛機(jī)和無(wú)人機(jī)在應(yīng)用早期僅執(zhí)行巡航和林火觀察任務(wù)，后逐漸應(yīng)于林火撲救和監(jiān)測(cè)，但沒(méi)有單一功能專用于森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)的飛機(jī)或無(wú)人機(jī)；飛機(jī)綜合性能強(qiáng)，無(wú)人機(jī)的分工更加細(xì)化但森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)常作為林火監(jiān)測(cè)的任務(wù)之一[28]。

2.1 飛機(jī)巡航

執(zhí)行護(hù)林巡航任務(wù)的飛機(jī)主要有固定翼飛機(jī)和直升機(jī)，搭載各類探測(cè)器、控制器、定位系統(tǒng)以及水箱等滅火裝置，兼具指揮、定位、物資運(yùn)送、滅火等多種功能。美國(guó)1915年8月首次將飛機(jī)用于森林火災(zāi)巡查，現(xiàn)美國(guó)林務(wù)防火中心擁有近300架護(hù)林防火滅火飛機(jī)，其中包括安裝有紅外掃描儀的林火監(jiān)測(cè)專用飛機(jī)。加拿大自1924年開(kāi)始使用飛機(jī)偵察森林火災(zāi)，并配備30多種飛機(jī)，其中以CL-215水陸兩棲飛機(jī)及其改進(jìn)型CL-215T型最為著名。我國(guó)兩個(gè)航空護(hù)林總站平均每年租用飛機(jī)230架次左右，其中主力機(jī)型為M-26直升機(jī)、K-32直升機(jī)以及專用于我國(guó)高原地區(qū)的執(zhí)勤飛機(jī)K322型直升機(jī)。

2.2 無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)

執(zhí)行林火監(jiān)測(cè)任務(wù)的無(wú)人機(jī)屬于小型無(wú)人機(jī)，有固定翼小型無(wú)人機(jī)、多旋翼小型無(wú)人機(jī)和結(jié)合二者優(yōu)點(diǎn)的復(fù)合翼小型無(wú)人機(jī)3類，多旋翼小型無(wú)人機(jī)使用最為廣泛。隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展，無(wú)人機(jī)在林火監(jiān)測(cè)和撲救中應(yīng)用更加廣泛，分工也更加細(xì)致明確，無(wú)論是火災(zāi)發(fā)生的任何時(shí)期都能夠勝任。因此，提升無(wú)人機(jī)性能和無(wú)人機(jī)的自動(dòng)化將成為當(dāng)下的研究重點(diǎn)。

張志東[29]等在開(kāi)發(fā)探測(cè)撲救陰燃火技術(shù)時(shí)，根據(jù)六旋翼小型無(wú)人機(jī)能夠低空飛行的特性，搭載上紅外攝像頭、煙霧探測(cè)器和儲(chǔ)水箱，與控制中心、地面機(jī)器人相配合，及時(shí)發(fā)現(xiàn)、定位、撲滅陰燃火。南京航空航天大學(xué)研制的“云雀”[30]無(wú)人機(jī)，采用大展弦比直機(jī)翼和V型尾翼，攜帶高清攝像機(jī)，專用于森林防火監(jiān)測(cè)。狄曙玲[31]等在原有多旋翼無(wú)人機(jī)的基礎(chǔ)上加設(shè)了真空泵和氣體收集罐以完成火災(zāi)煙氣實(shí)時(shí)收集，減少氣體之間的相互污染，更好地適應(yīng)森林火災(zāi)煙氣彌漫的極端環(huán)境。張玉杰[32]等設(shè)計(jì)出四旋翼無(wú)人機(jī)集群技術(shù)可應(yīng)用在森林火災(zāi)管理的任何階段，該無(wú)人機(jī)集群由地面軟件進(jìn)行控制，可實(shí)時(shí)完成圖像、溫度、位置、氣體等數(shù)據(jù)交換，及時(shí)定位火點(diǎn)，輔助滅火。David[33]等設(shè)計(jì)一款專用于監(jiān)測(cè)農(nóng)村周邊森林火災(zāi)的無(wú)人機(jī)，該無(wú)人機(jī)搭載了煙霧傳感器MQ-2和高分辨率攝像機(jī)，由手機(jī)應(yīng)用程序控制，可自主配置無(wú)人機(jī)飛行路線并校準(zhǔn)傳感器。Aggarwa等[34]設(shè)計(jì)一種算法解決野火蔓延中多無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃問(wèn)題，該算法可自動(dòng)識(shí)別目的地點(diǎn)，并將目的地分配給各無(wú)人機(jī)，之后計(jì)算出可行路徑進(jìn)而得到最優(yōu)路徑。楊明明[34]等利用元胞法模擬林火蔓延、P-中值模型進(jìn)行選址，提出了一種適用于高原森林防火的航空器起降點(diǎn)布局規(guī)劃方法，并根據(jù)權(quán)重值給出選址點(diǎn)的重要程度。

3 地面煙氣監(jiān)測(cè)裝備

3.1 攝像頭

攝像頭是森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)中應(yīng)用最為廣泛的裝備，幾乎所有載體上都裝有攝像頭，根據(jù)載體的不同，搭載攝像頭的種類、功能和圖像提取方式都不同，主要投入使用的是普通攝像頭和紅外攝像頭。近年來(lái)對(duì)提升攝像頭性能、圖象提取技術(shù)、攝像頭最佳部署位置的研究都十分豐富。

張婭平[35]等研發(fā)的雙目監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用雙目立體視覺(jué)技術(shù)來(lái)模仿人眼成像原理，由2臺(tái)平行放置的攝像機(jī)獲得的數(shù)字圖像進(jìn)行雙目匹配獲得視差圖，得到空間點(diǎn)的三維空間坐標(biāo)值，可有效提高準(zhǔn)確率。北京林業(yè)大學(xué)黃儒樂(lè)[36]等使用攝像頭獲得林火煙霧圖像，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的森林火災(zāi)煙霧圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。Zhu G[37]等根據(jù)3D攝像頭提供的圖像提取煙氣的空間特征，之后通過(guò)特征圖融合得到煙氣監(jiān)測(cè)結(jié)果，經(jīng)驗(yàn)證，在單一背景下該方法的準(zhǔn)確率高達(dá)95.17%，復(fù)雜背景下高達(dá)75.32%。蘇宇軒等人[38]在青島市嶗山區(qū)原有監(jiān)控?cái)z像頭的基礎(chǔ)上，結(jié)合空間分析、提取潛在頂點(diǎn)等操作，優(yōu)化得到攝像頭布局結(jié)果，使該區(qū)域整體監(jiān)控覆蓋率達(dá)到80.4%，重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)實(shí)現(xiàn)全面覆蓋。Heyns[39]等提出一種智能視頻煙霧檢測(cè)算法和最佳野外攝像機(jī)放置策略，建立和擴(kuò)展攝像頭網(wǎng)絡(luò)、實(shí)現(xiàn)野外煙霧探測(cè)并判斷出最佳的攝像機(jī)覆蓋范圍和檢測(cè)精度。Fuquan Zhang[40]等提出一種基于機(jī)器視覺(jué)的瞭望塔部署模型，以確定瞭望塔的最佳部署位置，減少低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域視域冗余，增加高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)覆蓋率，該方法可將高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的多重覆蓋率提高8.9%～17.3%。

3.2 雷達(dá)

激光雷達(dá)可提供垂直結(jié)構(gòu)信息，在國(guó)際上應(yīng)用較廣泛，國(guó)內(nèi)使用C波段雷達(dá)較多。拉曼激光雷能夠觀測(cè)不同高度的PM2.5濃度以研究森林火災(zāi)產(chǎn)生的煙氣在大氣中的擴(kuò)散方式，也可以用于判斷野火來(lái)源及對(duì)不同地區(qū)的影響程度。徐八林等人[41，42]研究并證明C波段雷達(dá)能夠探測(cè)到森林火災(zāi)回波，并根據(jù)林火煙氣一定的回波特征濾出得到火災(zāi)煙塵回波；回波的面積和頂高變化可用于判斷地面林火情況。

3.3 多傳感器融合技術(shù)

單一傳感器只能檢測(cè)單一指標(biāo)，而在森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)中，單一的監(jiān)測(cè)指標(biāo)中很難得到確切結(jié)果，將多種傳感器融合得到多種數(shù)據(jù)，得到一個(gè)較為準(zhǔn)確、綜合性強(qiáng)的結(jié)果[43]。實(shí)際應(yīng)用中大部分森林火災(zāi)煙霧傳感都是由通訊設(shè)備、中央控制器、定位設(shè)備和探測(cè)器組成。

美國(guó)技誠(chéng)公司LM393傳感器，將煙霧傳感器、微控制器、火焰?zhèn)鞲衅?、通信模塊等設(shè)備一同搭載在同一監(jiān)測(cè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)上，構(gòu)建成“正六邊形”傳感器監(jiān)測(cè)網(wǎng)格[44]。中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院集成的機(jī)載光學(xué)全譜段遙感系統(tǒng)CAF-LiTCHy，包含激光雷達(dá)掃描儀、熱紅外相機(jī)、CCD相機(jī)和高光譜傳感器4種對(duì)地觀測(cè)傳感器、一個(gè)定位系統(tǒng)和一個(gè)定姿系統(tǒng)，在森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)及撲救中應(yīng)用廣泛[45-47]。David[32]等將煙霧傳感器和高分辨率攝像機(jī)相配合，通過(guò)應(yīng)用程序完成通信和控制，這套設(shè)備被安放在無(wú)人機(jī)上專門用于林火煙氣監(jiān)測(cè)。

4 展望

部分國(guó)家的林火煙氣監(jiān)測(cè)已經(jīng)初步形成了天—空—地一體化的監(jiān)測(cè)體系，但各部分之間配合不夠緊密、分工欠明確及結(jié)果需要人工判斷，且各種監(jiān)測(cè)方式均存在局限性。衛(wèi)星監(jiān)測(cè)受云層影響較大，圖像存在不同程度的形變；飛機(jī)巡航在實(shí)際應(yīng)用中仍然無(wú)法實(shí)現(xiàn)全天候監(jiān)測(cè)，無(wú)人機(jī)巡航受天氣影響較大；攝像頭監(jiān)控?zé)o法全面覆蓋、容易誤報(bào)；雷達(dá)探測(cè)器成本較高。因此，林火煙霧監(jiān)測(cè)未來(lái)的研究在完善現(xiàn)有監(jiān)測(cè)體系的同時(shí)應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)測(cè)體系的自動(dòng)化。

4.1 優(yōu)化監(jiān)測(cè)體系

優(yōu)化監(jiān)測(cè)體系可從以下幾個(gè)角度展開(kāi)：(1)加強(qiáng)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)應(yīng)用，衛(wèi)星在林火監(jiān)測(cè)中的功能已經(jīng)十分豐富，且逐步展開(kāi)在空氣質(zhì)量領(lǐng)域的研究，在森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)方面研究較少，未來(lái)可將林火監(jiān)測(cè)和空氣質(zhì)量研究相結(jié)合，直接進(jìn)行森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)和評(píng)估；(2)根據(jù)實(shí)際情況改進(jìn)現(xiàn)有的森林防火系統(tǒng)，將航天監(jiān)測(cè)、航空監(jiān)測(cè)和近地面監(jiān)測(cè)與國(guó)家級(jí)、省級(jí)、縣級(jí)監(jiān)測(cè)對(duì)接，建設(shè)兼顧資源分配和數(shù)據(jù)共享的綜合性監(jiān)測(cè)系統(tǒng)；(3)發(fā)展新型成像技術(shù)，微波遙感技術(shù)和激光雷達(dá)技術(shù)能夠應(yīng)用于森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)，但在森林火災(zāi)煙氣監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用還有待研究，后續(xù)應(yīng)將常用光譜技術(shù)與微波遙感技術(shù)和激光雷達(dá)技術(shù)相結(jié)合進(jìn)而獲得更加完善、精準(zhǔn)的圖像。

4.2 改進(jìn)自動(dòng)算法及模型

需要改進(jìn)或自主開(kāi)發(fā)的算法及模型主要為：(1)煙氣預(yù)測(cè)模型，目前存在的模型大多屬于半經(jīng)驗(yàn)半數(shù)學(xué)模型，區(qū)域性較強(qiáng)，相關(guān)改進(jìn)模型較少，煙霧預(yù)測(cè)模型是模型的集合，包括天氣模型、火行為模型、燃料模型、排放模型、羽流模型等，且需要大量的觀測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證模擬組件和評(píng)估系統(tǒng)，各地區(qū)應(yīng)開(kāi)發(fā)適用于該區(qū)域的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，或者改進(jìn)現(xiàn)有模型；(2)去煙霧算法，現(xiàn)有算法受到云層、水面、高溫以及前期煙氣排放所產(chǎn)生的背景效應(yīng)等因素影響，使用有效范圍較小，部分存在過(guò)度校正的問(wèn)題，去煙霧算法的開(kāi)發(fā)及優(yōu)化是未來(lái)研究的重點(diǎn)方向之一；(3)煙氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)算法，在地面及近地面監(jiān)測(cè)中，使用傳感器對(duì)煙氣進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)應(yīng)用較為廣泛，但誤報(bào)情況嚴(yán)重、監(jiān)測(cè)范圍有限，發(fā)展航空航天煙氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)能夠完成煙區(qū)繪制，有助于宏觀上把握林火情況。