基于新一代静止气象卫星数据的植被冠层可燃物含水率反演方法

Canopy fuel moisture content (CFMC) is a key factor for wildfire risk assessment and early-warning. With the launch of the next-generation geostationary meteorological satellites, diurnal near-real-time monitoring of CFMC can be available, allowing the wildfire risk assessment and early-warning more accurate and efficient. However, accurate retrieval of CFMC is generally hampered by the influence from model unknown parameters and the problem of weak sensitivity of dry matter content. Additionally, the spatial resolution of the next-generation geostationary meteorological satellites is course. How to validate the retrieved FMC from such course satellite data is also a problem that must be solved before operational use. For accurate and diurnal near-real-time retrieval of CFMC from the next-generation geostationary meteorological satellites, the linear and non-linear correlations among the canopy key variables that extracted from the different phenological phase are to be imported into the retrieval process, allowing to reduce the influence from the model unknown parameters. To alleviate the problem of weak sensitivity of dry matter content, the multi-source satellite data, multi-spatial and -temporal retrieval strategy are to be used. Furthermore, to validate the retrieved CFMC, the satellite data in medium-high spatial resolution are to be applied as the bridge to link the field measurements and satellite observations. With the solutions of the problems above, the accuracy level of retrieved CFMC is to be improved, making the continental and global diurnal near-real-time CFMC product and efficient wildfire risk assessment and early-warning available.

植被冠层可燃物含水率（CFMC）是野火风险评估及预警中的关键因子。新一代静止气象卫星的出现使得反演日间近实时的CFMC成为可能，从而大幅提升野火风险评估及预警的可靠性和时效性。但是，LAI等模型未知参数的干扰、干物质重量的弱敏感性以及新一代静止气象卫星数据低分辨率CFMC反演结果验证等关键理论问题阻碍了CFMC的正确反演及应用。为此，本项目一方面拟通过引入植被关键参数之间在不同物候期上线性及非线性相关信息，降低LAI等模型未知参数对CFMC反演的干扰；另一方面，拟采用面向多源遥感数据、多时间及空间尺度的反演策略，缓解干物质重量弱敏感问题；同时，研究以多源中高分辨率遥感影像为桥梁，间接验证低分辨率CFMC反演结果的可靠性。这些关键理论问题的解决，将提高基于新一代静止气象卫星数据CFMC反演结果的可靠性与稳定性，为我国乃至全球CFMC日间近实时产品化及野火风险评估预警提供基础理论支持。

森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。森林防火和救援工作是中国防灾减灾工作的重要组成部分，是国家公共应急体系建设的重要内容，事关社会发展稳定的大局。植被冠层可燃物含水率（Canopy fuel moisture content, CFMC）是野火风险评估及预警中的关键因子。新一代静止气象卫星的出现使得反演日间实时的CFMC信息成为可能，从而大幅提升野火风险评估及预警的可靠性和时效性。但是，LAI等模型参数的干扰、干物质重量的弱敏感性以及新一代静止气象卫星低分辨率CFMC反演结果验证等关键理论问题阻碍了CFMC的正确反演及应用。本项目一方面拟通过引入植被关键参数之间在不同物候期上线性及非线性相关信息，降低LAI等模型参数对CFMC反演的干扰；另一方面，拟采用面向多源遥感数据、多时间及空间尺度的反演策略，判明并考虑不同时间窗口及空间窗口内植被关键参数变化的差异性信息，缓解干物质重量弱敏感问题；同时，研究以多源中高分辨率遥感影像为桥梁，间接验证低分辨率CFMC反演结果的可靠性。通过该项目研究，一方面构建一套普适有效的基于葵花8号静止气象卫星的CFMC遥感反演方法体系，并在中国西南地区开展了详细地地面实验，验证方法的有效性；另一方面发展了一套基于多模型耦合的可燃物含水率遥感反演模型，通过聚焦于灌丛冠层可燃物含水率遥感反演，旨在解决以往研究不考虑郁闭和开放灌丛结构和分布的差异，一贯假设灌丛遵循均匀连续分布而采用辐射传输模型的问题。综上所述，该研究在基于新一代静止气象卫星CFMC反演方法、CFMC反演不确定性研究、粗分辨率CFMC验证方法及遥感反演CFMC在野火风险评估中的应用等方面取得创新性研究成果，为我国乃至全球CFMC日间实时产品化及野火风险评估预警提供基础理论支持。