一、平台介绍
随着气候变暖，全球野火发生频率、规模及持续时间呈现增加趋势，时常出现特大森林火灾，并有愈演愈烈之势。野火燃烧严重破坏自然生态系统，增加碳排放，且与气候变暖呈正反馈效应，已成为全球变化研究的焦点问题。火灾格局受气候、气象、植被类型、火源及人为火灾管理之间的相互作用影响。虽然目前很难避免野火的发生，但可通过人为手段控制野火的发展趋势，避免对人类及自然生态系统造成重大破坏。
野火管控的重要前提是实现野火的高效监测。由中国科学院空天信息创新研究院自主研发的野火卫星监测预警系统，是一款基于卫星大数据、遥感AI算法、火情智能识别、信息快速分发等技术的野火卫星智能化监测平台。该系统集方法、模型、数据及软硬件于一体，耦合十余颗卫星形成开放式星座组网模式，及时发现东亚地区野火火情，实现对小火“早发现”和大火“持续性追踪”。同时，还具备野火火灾风险预警、蔓延模拟、灾后评估、排放核算等全方位功能，可用于应急、林草、环保、电力等应用行业、政府和研究机构，为掌握野火发生及发展实况、有效制定扑火策略和污染防控措施以及开展气候变化研究等提供数据依据。
图1 平台主页面
二、核心功能
系统围绕多行业对野火监测高时效性、高精准度需求而设计，在我国主要森林覆盖区开展了长达五年的全面实地检验，其时效性、定位精度、误报率等指标均达国际先进水平，稳定性可满足多部门的业务需要，作为野火的日常业务监测工具的优势功能如下：
1.野火及时预警
平台对十余颗极轨与静止卫星数据进行时空融合，充分挖掘各卫星优势特征，突破云精准检测、热异常点反演、噪声准确滤除等系列关键技术，对东亚区域地表野火进行近实时精准监测。
（1）自主研发耦合火行为蔓延过程关键参数和多源卫星时空谱三维信息的区域自适应火情快速精准监测算法模型，可以准确识别森林火、草原火、秸秆火、工矿热源及其他火点，误报率小于5%；
（2）自主研发卫星数据接收“数传-计算”同步并行技术，摆脱异步卫星大数据量网络传输的时间约束，将火情处理及报送时间进一步提升至5～15分钟；
（3）多颗卫星开放式组网，24小时全天候监测，最快监测频次达10分钟/次。
2.火灾风险预报
综合卫星遥感、大气模式模拟、地基观测大数据，考虑气象、物候、含水率、地形、闪电等多种致灾和孕灾因子，自主研发AI火灾风险预报技术，对火灾高风险区进行提前预警，为重点防火区域工作部署提供数据支撑。
（1）提供“省-市-县/区-网格”多尺度火灾风险预警，网格空间分辨率可达1千米ｘ1千米；
3.过火状况评估
通过多源高分辨率卫星数据，智能检测火灾前后差异，评估过火状况。
（1）精准识别过火范围，准确计算过火面积；
（2）定量评估火灾导致的森林生物量、碳汇量及碳储量损失；
（3）定量评估灾后植被恢复状况。
4.野火露天燃烧排放核算
耦合多源静止和极轨卫星数据的野火排放动态核算技术，及时核算野火的污染物及温室气体排放量，为用户评估野火对空气质量影响及制定管控措施等提供重要技术与数据支撑。
（1）可动态核算野火燃烧过程中PM2.5、PM10、CO2、NOx、BC、OC、CO、NMVOC等十余种历史和近实时污染物和温室气体排放量；
（2）实时排放数据可高时频更新。
三、应用领域
平台可用于林业、农业、电力、生态环境等对野火监测有需要的科研与业务领域。可应用范围：
1.林业领域的森林及草原火监测与评估
应用于林草防火管理机构，对森林及草原等野火进行及时监测与预警，有力支持“打早、打小”，避免造成重大火灾，尤其在无人与少人区，是不可或缺的火情监测预警技术手段。技术还可应用于火灾过火评估，准确识别过火区域、面积，核算植被相关损失。
图2 2024年雅江森林火情进展卫星监测图像（16日19:00~17日8:00）
图3 2024年雅江火情烟羽卫星监测图像（3月16日16:30）
图4 2024年2月贵州毕节山火灾前与灾后对比
2.应急管理领域重大火情及时监测
应用于应急管理部门对各类重大火情及时监测与进展跟踪。
图5 2022年4月19日中蒙边境草原火
3.农业领域的秸秆焚烧监测
应用于农业及环保领域对秸秆焚烧火点的监测与管控，用户可根据秸秆火点近实时预警信息，及时精准定位火点位置并开展及时管控，避免造成严重的空气污染。
图6 2019和2023年东北地区秸秆焚烧点密度图
4.生态环境领域空气质量预警预报
监测预警系统提供的野火燃烧源分布与持续时间信息，制定生物质燃烧污染物动态排放清单的制定（见图7），使空气质量预警预报模式及时捕捉排放源动态变化信息，给出准确的空气质量预报结果。
图7 2021年辽宁省秸秆焚烧排放清单
5.电力行业山火及时监测
用于电力行业对电网输电线路及设施沿线区域山火的及时监测预警，避免火情发展引起电力设施损毁而造成重大经济损失。
6.科研领域
用于野火相关研究工作，例如火灾格局、火行为、碳排放、气候变化等科研领域。
四、如需了解更多信息，可联系陶老师，电话010-64889545，邮箱：taojh@aircas.ac.cn
成果展示