对自然火灾的准确识别及其燃烧排放的精确估算是全球各个国家防灾减灾工作的重要组成部分,也是目前全球大气污染监测和碳排放的重要研究内容。随着全球变暖,极端干旱气候会导致森林火灾的猛烈频繁发生。自然火灾具有突发性、破坏性、高度动态性等特点,准确、及时发现火点、实现森林火灾燃烧过程的准实时精细观测及其排放量的准确快速估算,不仅对防火救火和人身安全等火灾管理至关重要,对于全球生物质的燃烧排放和其自然、社会驱动因素分析等的研究也具有重要的科学意义。相对于常规地面观测,遥感卫星具有观测频率高、覆盖范围广、响应速度快等技术优势,广泛应用于各种尺度的火灾研究。极轨卫星具有较高的空间分辨率,在小型火灾的监测方面存在良好的应用效果。然而,极轨卫星的覆盖范围小、轨道重访周期长,无法实现高频次、动态连续的火灾监测。具有高频观测特性的静止卫星不仅可以及时发现火灾、减少短期火灾的遗漏问题,还可以对火灾的燃烧过程进行实时动态监测,提供更准确的火灾燃烧变化信息。目前应用于静止卫星的火点识别方法大都来源于极轨卫星算法,没有充分利用静止卫星的高频观测特性;火灾燃烧排放量的遥感估算方法也大多是基于极轨卫星数据,在反映火灾燃烧过程及其燃烧剧烈程度和变化方面优势不显著,估算精度误差也有较大改进空间。因此,本研究面向静止卫星的高频次观测技术特点,提出了新的火点检测与燃烧排放估算方法,充分利用了静止轨道卫星数据的高频成像特性,旨在为火情监测和燃烧排放估算提供更准确的监测信息。本文主要研究内容及成果如下:（1）提出了基于静止卫星高频观测时间序列数据的火点探测算法。根据我国最新一代静止气象卫星FY-4AAGRI数据的高频成像及光谱特性,通过对稳定态时间序列数据的构建,利用预测模型对未来时相的稳定态数值进行预测,比较预测值和观测值的差异得到火点识别结果。利用14个目标区域结合中高分辨率的Landsat-8和Sentine1-2数据对算法结果进行了精度评估与验证,也与同分辨率下的火灾产品FY-4AFHS和Himawari-8 WLF进行了对比分析。研究结果显示,本研究算法结果准确率大都在80%以上,算法结果相比于官方FY-4AFHS火产品,在精度和误差方面都有了整体性的提升,与Himawari-8WLF火产品也有较好的可比性。（2）提出了基于精细火灾燃烧规律曲线的燃烧排放估算方法。根据国际上最先进的静止卫星成像仪AHI数据的高成像质量、高成像频率特征,利用其对火灾燃烧过程的连续动态监测数据,逐像元构建了表示燃烧过程的高斯变化曲线,对火灾燃烧过程的特征进行了研究与分析。并结合对小火敏感的VIIRS数据,对2019年-2020年澳大利亚东南部丛林大火进行了燃烧过程特征研究及燃烧排放量的估算。研究发现,澳洲东南部的火灾燃烧最剧烈的时刻一般出现在当地时间14点以后。随着火灾从北部向南部逐渐移动的过程中,一天之中火灾燃烧的峰值时刻也逐渐推迟。本研究估算得到研究期间澳大利亚东南部共燃烧了约146Tg的干物质。本研究的估算结果是GFAS结果的0.5-3.1倍,比FINN的结果低1.5-4倍。研究认为GFAS低估的原因是遗漏了大量的小火及短期火灾,FINN高估的原因是使用了过高的燃烧效率。