森林火灾严重影响着我国森林生态系统,及时做好森林火灾的预防监测工作,对我国的森林资源的保护意义重大。近年来,卫星遥感技术已经成为全球火灾监测必不可少的手段,如何利用遥感数据做到更加精确的火点信息是近年来科学研究的一个重点。面向对象的遥感影像信息分类技术的出现打破了传统的基于像元信息识别技术的思想束缚,它通过对影像的分割得到对象信息,能够极大地提高信息提取精度,给森林火点的研究提供了新思路。本研究内容来自于中南林业科技大学与安徽天立泰科技信息股份有限公司合作项目--森林火点监测与预警,选取湖南省为研究区域,利用面向对象方法对MODIS L1B 1km分辨率数据进行火点的信息提取研究。本文主要研究如下:(1)实现了 Aqua卫星MODIS数据预处理,通过波段分析与运算,得到影像的归一化植被指数(NDVI)数据、图像的热红外波段B31,B32,B22,B21波段的亮温值数据。(2)分别分析波段B1,B2,B3,B4的波段特征与相关性:特征,确定了分割的最优分割波段组合,分析不同尺度对研究区域的分割效果,得到最优的分割尺度后,对研究区影像进行了多尺度的分割,分割得到的对象特征明显,分割效果良好。(3)通过分析对比火点识别三通道法、绝对火点识别算法、上下文识别算法的各自方法特性,确定本文采用绝对火点识别算法量化森林火灾的光谱特征,并结合NDVI数据与火点的纹理等特征建立了火点的特征规则集。(4)依据NDVI数据,实现了植被与非植被的划分,提取到了林地的信息,再利用火点信息知识库,进行森林火点信息的提取,得到森林火点的矢量数据。(5)从火点面积与火点坐标两方面,对比面向对象方法提取的火点与中国森林防火信息网的火点,通过数据结果分析,发现提取的火点在火点面积与火点坐标两方面更加符合实际火点的特征。