森林是人类的宝贵资源,森林火灾是破坏森林资源的重要因素之一,我国是一个森林火灾频繁发生且森林资源匮乏的国家,鉴于我国森林资源的实际状况和森林火灾的严重危害性,加强森林火险预测预报和火灾监测工作,对于提高我国的森林覆盖率、保护生态环境和人民生命财产安全,都具有特别重要的现实意义。本文将RS和GTS技术结合在一起进行森林火险的预测预报和火灾监测研究,从森林火环境的森林可燃物、气象要素、地形影响因素出发,选取可燃物类型、可燃物湿度、气温、相对湿度、坡度、坡向、海拔等若干主要因子,利用这些因子构建了三个划分火险等级的指数:(1)地形危险指数(TDI)—由坡度、坡向、海拔计算;(2)天气危险指数(WDI)—由空气温度、相对湿度计算;(3)可燃物危险指数(FPI)—由可燃物类型(可简单分为死、活可燃物)中的死、活可燃物湿度计算。用MODIS遥感数据反演获得气温,相对湿度,死、活可燃物湿度等因子;GIS数据主要是利用其获取研究区的植被分布类型及生成DEM,获得坡度、坡向、高程等因子。选取黑龙江和湖南省等地为此次的研究区域,将获得的TDI、WDI、FPI指数等相关信息进行分析研究,结果表明,这三个指数与火险的等级有着密切的关系,适合于应用到我国火险等级的划分中。根据火点辐射与背景辐射的差异及MODIS数据火灾监测原理,利用MODIS数据22通道(火点辐射)和31通道(背景辐射)亮温构建一个火点指数FI;根据只有当植被覆盖率达到一定程度时才会发生火灾的情况,应用归一化植被指数(NDVI)对其火点提取精度进行了修正,去除了因地表不是植被或植被稀少而不足以引发火灾的区域,有效减少了因裸土或“城市热岛”效应引起的误判。针对黑龙江省2004年10月15日发生的特大森林火灾的情况,提取了几种地物的FI、NDVI值,分析了FI、NDVI值与不同地表类型的关系。经过分析,相对于MODIS绝对火点识别算法,火点指数FI法在提取精度及提取速度上都有提高。