楊 知，劉宇舜，李 闖，張思航，朱理宏，劉 彬，劉 暢，張振威，徐英輝

(1.中國電力科學(xué)研究院有限公司 北京 100010；2.國網(wǎng)安徽省電力有限公司電力科學(xué)研究院 安徽 合肥 230601；3.安徽送變電工程有限公司 安徽 合肥 230601)

山林火災(zāi)因其突發(fā)性強(qiáng)、破壞性大且難以預(yù)測的特點(diǎn)，導(dǎo)致了大量生態(tài)資源與生命財(cái)產(chǎn)損失，給防災(zāi)減災(zāi)工作帶來了極大的壓力。因此，研究如何有效監(jiān)測山林火災(zāi)，并對(duì)火勢蔓延行為準(zhǔn)確預(yù)測，進(jìn)而降低山林火災(zāi)的損失，成為防災(zāi)減災(zāi)工作重點(diǎn)[1-2]。衛(wèi)星遙感因其多尺度、多光譜、多時(shí)相等對(duì)地觀測特點(diǎn)，目前已經(jīng)成為山林火災(zāi)檢測的主要技術(shù)手段，也是過火跡地特征、林火數(shù)據(jù)庫等的重要信息源[3-4]。賈道祥[5]提出一種基于地理表示圖像的煙火定位與林火三維可視化模擬方法，利用單視點(diǎn)和多視點(diǎn)地理標(biāo)記圖像實(shí)現(xiàn)煙火定位，并利用多視點(diǎn)圖像與DEM進(jìn)行耦合，實(shí)現(xiàn)火場三維可視化表達(dá)。鄧曌[6]提出一種基于三維Otsu法的林火熱點(diǎn)監(jiān)測方法，對(duì)比已有的多種林火監(jiān)測方法，選取上下文法監(jiān)測算法配合三維Otsu法，采用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)閾值，可實(shí)現(xiàn)精度更高、速度更快的長時(shí)序森林火災(zāi)檢測。高赫蔚[7]基于森林火災(zāi)的時(shí)間序列特征，結(jié)合風(fēng)速、風(fēng)向、坡度、坡向和植被覆蓋率等數(shù)據(jù)，利用FUN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)林火蔓延進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果具有很高的準(zhǔn)確度；張兆鵬等[8]利用火災(zāi)對(duì)植被覆蓋度影響，并對(duì)不同程度或范圍過火區(qū)的植被覆蓋度恢復(fù)情況進(jìn)行分析，闡述了頻發(fā)森林火災(zāi)對(duì)森林自然環(huán)境的影響巨大；唐麗玉等[9]集成FARSITE林火模擬和三維可視化方法，研發(fā)了林火蔓延可視化系統(tǒng)，提供林火蔓延過程和估算過火面積等功能。

如何快速準(zhǔn)確地檢測火點(diǎn)，并根據(jù)火點(diǎn)檢測結(jié)果實(shí)時(shí)逼真地模擬火勢動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢是當(dāng)前技術(shù)應(yīng)用的難題。目前，已有的山火檢測與火勢蔓延技術(shù)融合性較差，很少有研究結(jié)合時(shí)效性高、實(shí)用性強(qiáng)的氣象衛(wèi)星火點(diǎn)檢測結(jié)果作為火勢蔓延的起火點(diǎn)，且火勢蔓延平臺(tái)仍停留在較為粗糙的可視化階段，無法滿足相關(guān)生產(chǎn)應(yīng)用部門的實(shí)用性需求。因此，研究開發(fā)一套常用的氣象衛(wèi)星山火檢測及實(shí)時(shí)的三維仿真的火勢蔓延監(jiān)控平臺(tái)能有效滿足山火防治工作實(shí)用性需求，提高山火防治業(yè)務(wù)水平。本研究以火點(diǎn)檢測、地表火勢蔓延和山火參數(shù)可視化監(jiān)測模塊為主體，采用自適應(yīng)閾值法和深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)基于衛(wèi)星遙感的山火檢測；利用Rothermel蔓延模型模擬山火的行進(jìn)軌跡與發(fā)展趨勢；采用改進(jìn)的粒子系統(tǒng)方法的計(jì)算機(jī)圖像學(xué)原理進(jìn)行多模塊整合，實(shí)現(xiàn)交互瀏覽等功能。在新建的平臺(tái)上，各級(jí)單位可以利用山火檢測和火勢蔓延監(jiān)控平臺(tái)獲取火點(diǎn)位置、過火面積和發(fā)展趨勢等信息，可直觀了解過火區(qū)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，有利于制定出“有的放矢”的治火策略。同時(shí)以大同市森林火災(zāi)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，充分驗(yàn)證了該平臺(tái)在山火檢測和火勢蔓延應(yīng)用中的可靠性。

1 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)總體方案

本平臺(tái)基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL存儲(chǔ)多源數(shù)據(jù)信息，后端采用J2EE架構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)接口的設(shè)計(jì)開發(fā)，前端采用基于JavaScript語言的WebGIS技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用層開發(fā)，旨在實(shí)現(xiàn)基于遙感+GIS的山火檢測及火勢蔓延監(jiān)控，主要包括三個(gè)功能模塊(圖1)：火點(diǎn)檢測模塊、地表火蔓延模擬模塊、山火參數(shù)可視化監(jiān)測模塊。首先，利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，采用自適應(yīng)閾值法或深度學(xué)習(xí)方法，對(duì)地表高溫異常點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別和定位，并提供火點(diǎn)位置、強(qiáng)度等信息。其次，利用Rothermel蔓延模型，根據(jù)林地燃料特性、氣象條件、地形因素等輸入?yún)?shù)，計(jì)算火焰?zhèn)鞑ニ俣取⒎较?、?qiáng)度等輸出參數(shù)，并通過數(shù)值求解方法得到火場動(dòng)態(tài)分布圖。最終，利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)原理，采用改進(jìn)的粒子系統(tǒng)方法，根據(jù)火場動(dòng)態(tài)分布圖和視角設(shè)置，生成逼真的三維林火場景，并實(shí)現(xiàn)交互式瀏覽和漫游功能。

圖1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)導(dǎo)圖

1.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

1.2.1 火點(diǎn)檢測模塊

該模塊利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，采用自適應(yīng)閾值法或深度學(xué)習(xí)方法 ，對(duì)地表高溫異常點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別和定位。該模塊可以提供火點(diǎn)位置、面積、強(qiáng)度等信息，為火災(zāi)預(yù)警和撲救提供依據(jù)，其主要功能包括：

1)數(shù)據(jù)獲取。從日本氣象廳和地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)獲取近實(shí)時(shí)的靜止氣象衛(wèi)星、極軌氣象衛(wèi)星和高分辨率光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)。

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正、幾何校正、輻射校正等操作，以消除噪聲和誤差，并提取所需的光譜通道。

3)火點(diǎn)識(shí)別。采用先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類識(shí)別，實(shí)現(xiàn)火點(diǎn)像素的快速精準(zhǔn)檢測。

4)火點(diǎn)定位。根據(jù)識(shí)別出來的高溫異常像素，在地理信息系統(tǒng)(GIS)中確定其經(jīng)緯度位置，并與其他空間數(shù)據(jù)(如行政區(qū)劃圖層)進(jìn)行疊加分析。

5)火點(diǎn)屬性統(tǒng)計(jì)。根據(jù)高溫異常像素在影像中所占比例或面積以及亮度溫度大小等指標(biāo)計(jì)算其相應(yīng)屬性(如面積、強(qiáng)度)，并將其作為輸出結(jié)果。

1.2.2 地表火蔓延模擬模塊

該模塊利用Rothermel蔓延模型，根據(jù)林地燃料特性、氣象條件、地形因素等輸入?yún)?shù)，計(jì)算火焰?zhèn)鞑ニ俣取⒎较?、?qiáng)度等輸出參數(shù)，并通過數(shù)值求解方法得到火場動(dòng)態(tài)分布圖。該模塊可以預(yù)測火災(zāi)發(fā)展趨勢和影響范圍，為撲救策略制定提供參考，其主要功能包括：

1)數(shù)據(jù)獲取。從各種數(shù)據(jù)源(如遙感影像、氣象站點(diǎn)、數(shù)字高程模型等)獲取所需的輸入?yún)?shù)(如林地燃料類型、含水量、風(fēng)速風(fēng)向、坡度坡向等)。

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)輸入?yún)?shù)進(jìn)行空間插值或轉(zhuǎn)換，以保證其與火場動(dòng)態(tài)分布圖的空間分辨率和范圍一致，并進(jìn)行必要的單位轉(zhuǎn)換或歸一化處理。

3)火蔓延模擬。采用Rothermel蔓延模型，根據(jù)輸入?yún)?shù)計(jì)算火焰?zhèn)鞑ニ俣?、方向、?qiáng)度等輸出參數(shù)。Rothermel蔓延模型是基于物理原理和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立的經(jīng)驗(yàn)公式，可以描述不同燃料類型下的火焰行為。

4)火場動(dòng)態(tài)分布圖?；饒鰟?dòng)態(tài)分布圖是以時(shí)間為維度，以空間網(wǎng)格為單元，表示每個(gè)網(wǎng)格單元在每個(gè)時(shí)間步長內(nèi)是否被點(diǎn)燃或滅火的二值狀態(tài)?；跀?shù)值求解方法將Rothermel蔓延模型離散化，并結(jié)合初始火點(diǎn)位置和不可燃區(qū)域等要素，得到火場動(dòng)態(tài)分布圖，通過修改預(yù)測時(shí)間段與計(jì)算頻次，生成火勢蔓延結(jié)果。

1.2.3 山火參數(shù)可視化監(jiān)測模塊

該模塊利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)原理，采用改進(jìn)的粒子系統(tǒng)方法 ，根據(jù)火場動(dòng)態(tài)分布圖和視角設(shè)置，生成逼真的三維林火場景，并實(shí)現(xiàn)交互式瀏覽和漫游功能。具體而言，其主要功能包括：

1)粒子可視化。根據(jù)火場分布圖，確定每個(gè)時(shí)間步長下的起火點(diǎn)位置和數(shù)量，并在每個(gè)起火點(diǎn)處生成一定數(shù)量的粒子。根據(jù)物理規(guī)律和外部影響(如風(fēng)力、重力等)，更新每個(gè)粒子的屬性。根據(jù)每個(gè)粒子的屬性，繪制并顯示出相應(yīng)的圖像，實(shí)現(xiàn)粒子模擬可視化。

2)氣象可視化。后臺(tái)接入實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，基于代碼轉(zhuǎn)換生成可視化風(fēng)場，并可通過時(shí)間軸拖動(dòng)查看不同時(shí)間段風(fēng)場變化情況。

3)山火蔓延預(yù)警。判斷火勢蔓延預(yù)測結(jié)果，相應(yīng)給出預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定并采用消息通知和地圖可視化的形式進(jìn)行發(fā)布。

4)山火多發(fā)區(qū)域圖繪制。根據(jù)采集、接收到原始火點(diǎn)數(shù)據(jù)和GIS信息、地形信息的疊加結(jié)果，繪制出山火多發(fā)區(qū)域的模擬圖，進(jìn)行系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)積累，通常以熱力圖的形式來呈現(xiàn)不同位置的火災(zāi)依法情況。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 多模型聯(lián)合的火點(diǎn)檢測技術(shù)

本系統(tǒng)采用的火點(diǎn)檢測技術(shù)主要包括云檢測、水域掩膜、火點(diǎn)檢測、虛假火點(diǎn)去除四部分。

2.1.1 基于極端隨機(jī)樹的云檢測

極端隨機(jī)樹是一種組合分類器，是對(duì)隨機(jī)森林算法的改進(jìn)，通過將全部訓(xùn)練樣本應(yīng)用到每一棵回歸樹上，能夠增強(qiáng)其泛化性能，具有高精度、抗噪聲、防止過擬合等優(yōu)點(diǎn)。在算法構(gòu)建過程中，綜合考慮原始光譜、亮溫差、地理位置、角度等多要素特征，構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集，基于網(wǎng)格化尋優(yōu)確定最佳參數(shù)，實(shí)現(xiàn)云像元的識(shí)別提取。本研究在云南地區(qū)Himawari-8衛(wèi)星的26萬個(gè)像元上進(jìn)行訓(xùn)練和十折交叉驗(yàn)證(云像元占比58%，晴空像元占比42%)，其精度與其他方法對(duì)比見表1。

表1 不同云提取機(jī)器學(xué)習(xí)模型驗(yàn)證精度對(duì)比

2.1.2 基于Unet網(wǎng)絡(luò)的水域提取

水體作為火災(zāi)隔離帶不具備發(fā)生火災(zāi)的可能性，但其光滑的表面容易在太陽輻射場景中產(chǎn)生耀斑，帶來火點(diǎn)誤檢，因此必須排除水體對(duì)山火檢測的影響。Unet網(wǎng)絡(luò)是一種基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的語義分割模型，主要由編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)構(gòu)成，能夠保留較多的位置信息和上下文信息，將預(yù)處理后的Landsat中分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，基于人工優(yōu)化后的水體掩膜樣本，構(gòu)建水域提取網(wǎng)絡(luò)，完成衛(wèi)星影像中水體像元的標(biāo)記和過濾。

2.1.3 多模型聯(lián)合的火點(diǎn)檢測

利用氣象衛(wèi)星的中紅外和熱紅外通道，可以實(shí)現(xiàn)火點(diǎn)的監(jiān)測，本系統(tǒng)中部署了空間上下文算法及CNN網(wǎng)絡(luò)，以實(shí)現(xiàn)火點(diǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別。首先，利用空間上下文算法計(jì)算每個(gè)像元與鄰域所有像元的溫度平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)圖像的類間方差自動(dòng)計(jì)算最佳分割閾值，形成潛在火點(diǎn)的初步識(shí)別結(jié)果；隨后，將空間上下文信息、原始光譜、亮溫差、地形信息、觀測角度等作為輸入變量傳入CNN網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行火點(diǎn)的精確提取。本研究依據(jù)云南省15 183個(gè)火點(diǎn)樣本(火點(diǎn)1 424個(gè)、非火點(diǎn)13 780個(gè))進(jìn)行模型的構(gòu)建與驗(yàn)證，結(jié)果顯示火點(diǎn)檢測精度達(dá)89.4%，總漏分率9.6%，總誤分率1.0%。

2.1.4 虛假火點(diǎn)去除

虛假火點(diǎn)主要由固定高溫?zé)嵩春鸵咭?，其中固定高溫?zé)嵩粗赣晒I(yè)生產(chǎn)、城市建設(shè)等人為活動(dòng)造成的持續(xù)性高溫?zé)嵩矗玟撹F廠、發(fā)電廠、火車站等。這些熱源會(huì)在衛(wèi)星監(jiān)測中被誤判為火點(diǎn)，造成虛警。對(duì)于這部分虛假警報(bào)，一方面通過土地利用數(shù)據(jù)篩除部分工廠區(qū)域，另一方面通過DeeplabV3+語義分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)光伏板、大棚等進(jìn)行提取，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)虛警庫的構(gòu)建。

而對(duì)于耀斑則主要是用鏡面反射向量角度進(jìn)行判斷，其定義如下：

cosθr=(cos(θV)cos(θs)-sin(θv)sin(θs)cos(ψ))

(1)

式中：θr為地球表面到衛(wèi)星的向量與鏡面反射方向之間的角度，θv和θs分別為衛(wèi)星天頂角和太陽天頂角，ψ為相對(duì)方位角，通過衛(wèi)星方位角和太陽方位角計(jì)算獲取。然后通過以下條件進(jìn)行判別：

θr<30；

(2)

albedo03>0.3；

(3)

albedo04>0.3。

(4)

如果同時(shí)滿足上式，火點(diǎn)像元被確認(rèn)為太陽耀斑影響，對(duì)其進(jìn)行去除。

2.2 基于Rothermel模型的地表火蔓延模擬

2.2.1 Rothermel模型原理

Rothermel模型是一種基于物理學(xué)原理的火勢蔓延模型，它的基本思想是林火的蔓延過程實(shí)際上是火焰前方未燃可燃物被連續(xù)點(diǎn)燃的過程，其根據(jù)可燃物的性質(zhì)、風(fēng)速、坡度等因素計(jì)算出火線強(qiáng)度、火焰長度、高度、角度等參數(shù)，進(jìn)而預(yù)測林火的蔓延速度和方向，其基本公式如下：

(5)

式中：IR為反應(yīng)強(qiáng)度(kJ/(m2·min))；ζ為蔓延率；ΦW、ΦS分別為風(fēng)速和坡度修正系數(shù)；Pb為地表可燃物密度(kg/m3)；ε為可燃物有效加熱系數(shù)；Qig為引燃單位質(zhì)量可燃物需要的熱量。

2.2.2 多要素獲取及尺度統(tǒng)一

Rothermel模型的構(gòu)建要素主要包括地形、坡度、坡向、林冠覆蓋度、可燃物模型、氣象因子等。其中，地形、坡度、坡向由NASA-DEM計(jì)算而來；林冠覆蓋度則由Landsat系列衛(wèi)星反演計(jì)算得到；可燃物模型則基于中國生態(tài)系統(tǒng)分類標(biāo)準(zhǔn)映射得到；氣象數(shù)據(jù)則來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的鄰近站點(diǎn)數(shù)據(jù)，主要包括風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、濕度、云覆蓋等。最終將多要素重采樣至30 m分辨率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多要素尺度的統(tǒng)一。

2.2.3 模型構(gòu)建與部署

基于Rothermel模型的數(shù)學(xué)原理，結(jié)合輸入數(shù)據(jù)，計(jì)算火災(zāi)在水平和垂直方向上的蔓延速率，并將其轉(zhuǎn)化為火災(zāi)在地圖坐標(biāo)系下的蔓延速率。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合初始火點(diǎn)位置和不可燃區(qū)域等要素，通過修改預(yù)測步長和時(shí)間范圍，并利用空間插值和時(shí)間推演等方法，生成林火蔓延軌跡圖，進(jìn)而反映林火在時(shí)間上和空間上的變化規(guī)律。

2.3 基于粒子模擬的三維可視化技術(shù)

2.3.1 粒子可視化技術(shù)

首先，分別創(chuàng)建火和煙的粒子系統(tǒng)對(duì)象，初始化其參數(shù)并將其加入三維場景。其次，根據(jù)火、煙的初始物理特征，設(shè)置對(duì)應(yīng)的粒子系統(tǒng)初始渲染狀態(tài)，建立粒子屬性模板，將粒子的大小、顏色、紋理、生命周期等屬性，與粒子系統(tǒng)相互關(guān)聯(lián)。在此基礎(chǔ)上，創(chuàng)建火、煙粒子系統(tǒng)的更新器，依據(jù)Rothermel模型的預(yù)測結(jié)果，更新每幀中粒子的屬性和狀態(tài)，如速度、位置和方向等，將其與粒子系統(tǒng)對(duì)象相關(guān)聯(lián)，加入到場景中。

此外，創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)放射器并與火(煙)粒子系統(tǒng)相互關(guān)聯(lián)，其中包括發(fā)射器、放置器和計(jì)數(shù)器，分別實(shí)現(xiàn)決定粒子生成時(shí)的初始速度、控制粒子的發(fā)生位置、記錄生成的粒子數(shù)量。之后根據(jù)火(煙)的運(yùn)動(dòng)特征，在標(biāo)準(zhǔn)編程器對(duì)象中實(shí)現(xiàn)多類別操作器，以通過控制生命周期內(nèi)的粒子的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，表現(xiàn)出火和煙等現(xiàn)象的變化特點(diǎn)。最終將火粒子系統(tǒng)和煙粒子系統(tǒng)對(duì)象構(gòu)建為組節(jié)點(diǎn)，加載進(jìn)場景根節(jié)點(diǎn)中(圖2)。

圖2 火勢蔓延推演及可視化

2.3.2 氣象可視化技術(shù)

讀取風(fēng)場數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)格式設(shè)置粒子的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，在格網(wǎng)中隨機(jī)放置基本粒子并設(shè)置其屬性，為了表達(dá)風(fēng)場的整體結(jié)構(gòu)會(huì)不同位置設(shè)置多個(gè)粒子同時(shí)追蹤；從粒子的初始位置出發(fā)對(duì)速度函數(shù)數(shù)值積分得到其他時(shí)間的位置及粒子的運(yùn)動(dòng)軌跡，使風(fēng)場粒子結(jié)構(gòu)在格網(wǎng)中不斷運(yùn)動(dòng)和更新。與此同時(shí)，在粒子不斷運(yùn)動(dòng)的過程中根據(jù)密度要求在格網(wǎng)中刪除舊粒子、生成新粒子，以控制粒子密度，保證粒子數(shù)量在一個(gè)范圍內(nèi)，最終實(shí)現(xiàn)風(fēng)場粒子的追蹤映射(圖3)。

圖3 氣象可視化

3 實(shí)例分析

2020年4月30日，山西省大同火山群地質(zhì)公園(113°36′36″～113°42′36″E，40°1′12″～40°4′12″N)發(fā)生了嚴(yán)重火災(zāi)，系抽煙引燃荒草導(dǎo)致，火場植被多以油松為主，火勢較大，本研究以此作為研究案例，對(duì)火點(diǎn)檢測與火勢蔓延進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。

根據(jù)Himawari-8衛(wèi)星AHI數(shù)據(jù)計(jì)算得到4月30日大同火災(zāi)燃燒期間的火點(diǎn)輻射功率(FRP，Wm-2)并繪制變化曲線圖(圖4)可知，火點(diǎn)區(qū)域的平均FRP在11：00便達(dá)到了132 Wm-2，隨后逐漸上升，在15：00達(dá)到了最高，平均FRP達(dá)624 Wm-2，后逐漸下降，在20：00-21：00時(shí)有部分區(qū)域重燃，在22：00FRP降至低值，約為39.76 Wm-2。這與實(shí)際火災(zāi)燃燒時(shí)間較為一致(09：50起火，21：30明火撲滅)，由此可見，基于Himawari-8進(jìn)行火點(diǎn)檢測切實(shí)可行。

圖4 Himawari-8火點(diǎn)區(qū)域FRP

基于Himawari-8衛(wèi)星監(jiān)測到的初始火點(diǎn)位置、地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)下載的地形數(shù)據(jù)、全國綜合氣象信息數(shù)據(jù)共享平臺(tái)獲取的每日逐小時(shí)氣象數(shù)據(jù)以及參考標(biāo)準(zhǔn)可燃物模型擴(kuò)展集[10]制作的研究區(qū)域本地化可燃物模型，對(duì)大同火山群地質(zhì)公園火災(zāi)進(jìn)行模擬(圖5)。從圖5中可以看到在火災(zāi)的起始階段，由于西風(fēng)的作用，火線沿北側(cè)山坡向東部蔓延，而南側(cè)山坡由于風(fēng)向作用和山脊道路的隔離，并未受到波及；隨著風(fēng)向逐漸由西風(fēng)轉(zhuǎn)為西南風(fēng)，火線也逐漸向東北部蔓延，并逐漸危及東側(cè)的大面積植被區(qū)；在火災(zāi)后期，起始點(diǎn)周邊的火勢已被控制，而東部大面積植被區(qū)則受損嚴(yán)重，但由于偏南風(fēng)的作用，火勢很難向更南方進(jìn)行深度蔓延，整體火勢已無再擴(kuò)大趨勢。

圖5 火勢蔓延模擬結(jié)果(步長：1 h)

對(duì)Sentinel-2衛(wèi)星在火災(zāi)前后的假彩色影像(圖6)進(jìn)行對(duì)比分析可知，火災(zāi)實(shí)際情況與模擬結(jié)果總體較為類似，主要差別點(diǎn)在于火災(zāi)后期的東部植被區(qū)的模擬，這可能與實(shí)際滅火工作中消防人員對(duì)火勢的控制與隔離等有關(guān)?；饎萋幽M模塊能較好地預(yù)測林火在實(shí)際邊界條件下的火勢發(fā)展情況，為林火防控指揮提供參考依據(jù)。

圖6 火災(zāi)前后Sentinel-2衛(wèi)星假彩色影像對(duì)比

4 結(jié)論與討論

本文以山火檢測及火勢蔓延監(jiān)控為研究目標(biāo)，基于遙感+GIS技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了山火檢測及火勢蔓延監(jiān)控平臺(tái)，主要包括三個(gè)部分：多模型聯(lián)合的火點(diǎn)檢測技術(shù)、基于Rothermel模型的地表火蔓延模擬和基于粒子模擬的三維可視化。多模型聯(lián)合的火點(diǎn)檢測技術(shù)利用多源遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合閾值法、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)地表高溫異常點(diǎn)的自動(dòng)識(shí)別和定位，具有較高的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并報(bào)警山火發(fā)生。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)Rothermel模型，結(jié)合可燃物特征參數(shù)、氣象因子和地形因子等數(shù)據(jù)，計(jì)算出林火蔓延速率，并通過空間插值和時(shí)間推演等方法，生成林火蔓延軌跡圖，能夠預(yù)測林火在不同條件下的發(fā)展趨勢，為防控指揮提供參考依據(jù)。最終利用粒子系統(tǒng)來模擬林火蔓延過程和氣象變化過程，構(gòu)建出山區(qū)森林環(huán)境的三維場景，能夠呈現(xiàn)出林火蔓延過程中的真實(shí)感和動(dòng)態(tài)感，增強(qiáng)了平臺(tái)的交互性和體驗(yàn)性。該平臺(tái)不僅能夠有效地監(jiān)測山區(qū)森林中發(fā)生或可能發(fā)生的山火情況，還能夠預(yù)測山火在未來一段時(shí)間內(nèi)可能擴(kuò)散到哪些區(qū)域，并以三維方式展示出來。

本文還有以下不足：山林火災(zāi)發(fā)生和蔓延的因素復(fù)雜多變，不確定性極大，要做到精確的火勢蔓延模擬是比較困難的。Rothermel模型作為一個(gè)國外的半經(jīng)驗(yàn)半物理模型，需要通過大量試驗(yàn)才能獲取精確的參數(shù)，本文缺乏試驗(yàn)條件，只能采用假設(shè)值；并且已有的可燃物模型不能完全適用于國內(nèi)研究區(qū)域，本文結(jié)合研究區(qū)域的可燃物植被類型進(jìn)行簡單映射也會(huì)限制蔓延精確程度。因此，下一步可以深入挖掘研究區(qū)域的可燃物相關(guān)參數(shù)，使Rothermel模型的本地化應(yīng)用更加成熟和完善，為山林火防治提供更有力的輔助決策信息。