自然火灾向大气中释放出大量的温室气体、烟尘和气溶胶，对全球环境产生了巨大的影响；草原火灾的频繁发生也对当地畜牧业造成了严重损失。卫星遥感为实时监测火灾和估算火灾迹地面积提供了有力的工具。为了估算火灾影响区域的面积，本文基于GEMI(GlobalEnvironmentMonitoringIndex)指数，根据火灾迹地在MODIS短波红外波段的光谱特征，提出了GEMI-B(GlobalEnvironment MonitoringIndex-Burnscar)指数，并发展了一种根据MODIS单日数据自动提取草原区域火灾迹地的方法。该方法利用火点作为初始种子点，采用种子点扩散算法实现在GEMI-B指数图像上的火灾迹地自动提取。通过2003年5月中蒙边境草原火灾迹地面积提取的实验研究，表明该方法与TM数据的提取结果不仅基本一致，而且具有准确和自动化程度高的优点。 使用时间序列合成数据提取火灾迹地，可以有效减少单日数据中云、气溶胶、偏离星下点的观测、随机噪声等干扰因素的影响，同时具有处理数据量小、简单方便的特点。因此，开发适用于火灾迹地面积提取的低空间分辨率时间序列数据合成方法正成为火灾迹地识别与制图研究的重点之一。结合NIR最小值合成法和温度最大值合成法，本文提出了一系列以GEMI-B指数为基础的MODIS时间序列数据合成方法。为了对新的数据合成方法进行评价，使用8种合成方法对2003年5月20日～5月31日草原火灾的MODIS时间序列数据进行了实验。从区分度、干扰的比例、纹理特征、传感器高度角及综合指数等指标对8种合成方法进行了比较和评价。结果表明，NIR最小值合成法结合GEMI-B最大值合成法之后，合成图像的质量、火灾迹地的区分度等方面有明显的改善，可以用于火灾迹地提取的时间序列数据合成。