频发的森林火灾严重破坏和威胁人类赖以生存的环境及森林资源,及时扑救林火、保护森林资源,开展森林火灾监测的研究,具有非常重要的意义。遥感卫星具有监测范围广,时空分辨率高等特点,在森林火灾监测中具有特殊的功能和应用前景。EOS系列卫星上装载了专门考虑火灾监测需求的MODIS仪器系统,该仪器系统是目前最适合火灾监测的传感器,因此得到了广泛的应用。传统的火点识别算法根据某一或某些特征参数(例如亮温)的绝对阈值来识别森林火灾,背景像元特征参数的大小对传统方法的判断结果有较大影响:以取亮温作为特征参数为例,如果采用同一阈值,在温度较高区域,容易将背景象元误判成火点,而在温度较低区域,又可能会漏判低温或面积较小的焖烧火点。本文通过对MODIS数据在林火监测算法中使用波段和应用参数进行分析和选取,对原始数据进行预处理并得到MODIS各通道的数值,提出一种基于类间方差的火点识别算法,以目标点与背景像元之间特征参数的类间方差阈值来判断是否火点。由于类间方差表示目标像元与背景之间的相对差别,与背景像元特征参数的大小无关,该方法可以有效地消除背景像元特征参数大小对判断结果的影响,进而避免传统林火监测方法中的火点误判以及漏判现象。选取福建省、黑龙江省以及境外的部分林火数据作为对象开展了林火监测研究。将应用基于类间方差的火点识别算法监测结果,与传统火点监测方法进行了比较分析,结果表明,基于类间方差的火点识别算法在不同环境适应性较强,可以更准确地监测到高温明火点和一些低温焖烧火点,并且可以有效地降低火点的误报率和小火点的漏报率。在获得确认火点基础上,采用过火迹地指数对林火燃烧痕迹进行即时识别,针对实际火灾过火数据进行了应用研究。准确的过火迹地识别结果反向验证了火点识别方法的精确性,并且采用基于类间方差的火点识别算法监测到的火点基本上处于过火迹地的下风向边缘,符合森林火灾的蔓延规律。