何彬彬
■本报记者 杨晨 通讯员 罗莎
春季气温回暖，天干物燥、多风少雨，森林火灾进入高发期。3月底，韩国庆尚道就发生了大型山林火灾，造成重大人员伤亡、房屋烧毁以及数十处国家遗产受损。
如果能对广袤山林实施实时、“无死角”的监控，森林火灾或许能防患于“未燃”。于是，有研究者想到利用卫星遥感技术，在空中开“天眼”。
近年来，电子科技大学定量遥感团队依托定量遥感、时空大数据等理论与技术手段，构建了一套覆盖灾前、灾时、灾后的森林草原火灾监测预警系统。该系统如同一双“火眼金睛”，不仅能及时发现“火星子”，还能更大程度将风险掐灭在“摇篮”里，破解了森林和草原火灾风险预警关键要素——可燃物信息严重不足这一难题，实现了对火险的精准预警。
近实时：
每天预报火险、每10分钟更新火情
对四川省某市州的护林员而言，只要打开省域森林草原火灾预警监测网络的微信小程序，输入相应的账户密码，便能进入一张省内火险火情卫星地图的页面。
点击下方的实时定位，附近区域火险等级便一目了然。“极高”“高”“较高”3个等级的区域，分别在地图上用红、橙、黄3种颜色进行了标注。区域划分精细到每一个山头，让护林员做到心中有数，盯防重点区域，严管火源限制进出，有效防止人为失火。
当然，在森林地区，自然因素如雷击引起的火灾不能完全避免。
如果有火点，监测网络地图上的相应位置就会出现火焰标识。放大该点位后，便可知晓其详细坐标和周边环境信息。不仅如此，火险预警等级每天、火点监测每10分钟就会自动更新一次，省内火情动态文字信息则在页面上方实时滚动播放。
而这只是预警监测网络的一个层级。“权限主要向基层防火员开放，助其了解当天需重点监控的区域，提高防控准确性。”电子科技大学教授、定量遥感团队负责人何彬彬介绍，不同层级会根据具体需求设置不同的权限，比如救援指挥层级能看到灾情蔓延趋势和受灾程度等信息。
森林草原火灾预警监测网络的运行后台，即整个系统的“最强大脑”，设置在电子科技大学资源与环境学院。其相当于一个数据中心和总控平台，接收气象、地形、可燃物等多源数据，并进行大数据分析，再分发给前方网络各个层级。
凭借这颗“最强大脑”，该系统发挥了三大功能。“灾前早期风险精准预警，量化易燃程度有多高；出现火灾后，近实时火点精准监测；灾后燃烧烈度精细评估。”何彬彬介绍。
据了解，这套预警监测系统于2021年正式全面投入使用。目前已服务四川、云南、贵州等多个西南省份，为山地森林的火灾防控提供支持。
破难题：
对弱敏感参数的遥感反演
森林里有无起火可能、风险有多高，是如何判断的？“要看可燃物含水率和载量、气象等条件，简单来讲，主要看冠层枝叶、地面枯枝落叶是否干燥，以及堆积的量多不多。”何彬彬解释。
含水率、载量的测定都会用到遥感建模和动态反演技术。“植被对不同波段的电磁波具有独特的反射、散射和吸收特性。”团队成员、电子科技大学副教授全兴文介绍，研究人员通过卫星传感器获取森林遥感影像后，会反推出影像形成背后森林反射或散射的电磁波能量信息，从而估算森林的相应参数。
在遥感模型中，以往研究通常选择反演敏感参数，而可燃物含水率和载量是相对弱敏感参数。“我们攻克了这一类弱敏感参数遥感反演的难题。”全兴文告诉《中国科学报》。
除了可燃物的含水率和载量，火灾的形成与周遭的地形、气象、人文活动都密切相关，是多维度、多因素综合作用的结果。
因此，研究团队将实时气象数据中的温度、湿度、风速等信息，地形数据中的海拔、坡度、坡向等因素，以及可燃物数据中的种类、分布、含水率等关键信息进行融合，开展时空大数据建模，实现了对目标区域的实时滚动火险预报预警。
测碳汇：
为灾后修复提供数据支持
火情发生时，对热异常的近实时监测是该系统的一大功能。
系统会利用卫星搭载的遥感传感器，对火点的辐射功率、温度等变化情况进行动态“感知”。尽管传感器远在万米高空，也能够捕捉到地表的红外辐射，从而精确测量温度异常。
结合卫星传回的实时图像，研究人员更能直观掌握火点范围的变化。火情信息第一时间传至当地后，能指导相关应急部门进行无人机实地探查。
此外，一些重点敏感区域会布设地面传感器，以便更快地对早期林下出现的险情进行全方位立体监测。“需要说明的是，地面传感器不可能大面积布设。一是成本高，二是偏远林区通信弱，难以实时传输监测信息。”何彬彬指出。
因此，将卫星遥感技术应用于大范围的火情监测更为可靠。但鉴于西南山区云雾多、地形切割强烈的特点，该技术也存在局限性。
卫星给地面“拍照”后，呈现的多为二维图像。但山区地形起伏大，目标点位在图像上的空间位置很可能会发生偏移，且平面距离和实际距离有较大误差。“如果有云雾遮挡，成像会不清晰。”何彬彬表示，针对这一系列问题，团队在空间位置精度上做了一些技术校正，目前仍在持续精进。
火灾发生后，同样基于遥感卫星反演技术，结合可燃物载量、地形地貌等信息，该系统还能对火灾燃烧面积、森林植被烧毁程度进行评估。
这一过程还涉及对森林碳储量变化的测定。利用光学遥感和激光雷达等技术监测中国森林碳汇，本就是团队的一项重要工作。通过获取、分析森林植被的生长状况、生物量变化以及碳循环过程相应的数据，能够计算出森林对二氧化碳的吸收和储存能力。
而遭遇火灾后的森林，因生物量燃烧和土壤碳损失导致碳汇能力骤降。“我们会测定燃烧了多少生物量、排放了多少二氧化碳以及剩下多少碳储量。后期还会跟进森林自然恢复进度，掌握碳汇能力恢复情况。”团队成员、电子科技大学副教授廖展芒介绍，相关测定工作能为人工干预的森林碳汇恢复提供支持。
谈布局：
更智能的空天地一体化监测预警体系
何彬彬和团队对于森林草原火灾监测预警系统未来的升级计划，离不开两个关键词——精细化和智能化。
火灾形成和发展过程中还有诸多影响因素值得细究。何彬彬举例，地表火蔓延至树冠层后，破坏速度会更快、更强。但地表和树冠基底间还有一段树干的距离，树冠离地面的高度和微地形都会影响蔓延速度。他希望通过进一步的技术突破，使该系统实现对局部“冠层-树干-地表”的三维结构监测，从而更精确地预判火灾蔓延路径和趋势，更早捕捉火势跃迁的信号。
针对光学遥感技术的局限性，团队正在考虑改进办法。“比如之前提到，光学遥感穿透力弱，一有遮挡就无法探清地表。而像SAR（合成孔径雷达）遥感穿透力强，可用于获取遮挡物下的信息。”廖展芒认为，每项技术都有优势和劣势，协同互补，有望进一步提升复杂环境监测的精度和可靠性。
整个监测预警系统的设计和运行，深度融合了物联网、大数据和人工智能等新兴技术。何彬彬透露，预计今年下半年，团队会推出系统的2.0版，实现从数据到识别预测的“一气呵成”。
不仅如此，何彬彬团队正逐步完善以卫星遥感监测为主导，在重点区域结合无人机智能监测和地面传感精细化实时感知，空天地多维度、一体化的智能监测预警体系。
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