自然界林火蔓延肆虐对全世界人民财产和人身安全造成了巨大的损失,森林地表火是林火蔓延过程中破环最强、危险系数最高的林火蔓延方式,森林地表火监测、蔓延及预测模型建立是当前解决森林地表火预测的重要方法之一。由于森林地表火预防预警存在着监测方法落后、机载监测系统不具有森林地表火蔓延轮廓火线定位能力,森林地表火蔓延模型模拟精度不精准、森林地表火预测模型计算量大、预测精度低等问题,导致现阶段森林地表火监测、蔓延、预测未能形成较为完整的研究体系,难以推广应用。针对上述发展现状及存在的问题,本文设计研制基于无人机搭载激光雷达、组合惯性导航系统、红外热像仪等形成多传感器数据融合的森林地表火机载监测系统,提出构建多向性元胞自动机（MCA）森林地表火蔓延模型,基于蔓延模型和数据同化算法建立多向性元胞自动机-集合卡尔曼滤波（MCA-ENKF）森林地表火预测模型,从技术、模型等环节力求突破传统森林地表火蔓延数据监测、蔓延、预测研究领域的难题。设计研制基于多传感器数据融合的森林地表火蔓延机载监测系统。根据森林地表火蔓延的特征,确定多传感器类型、进行多传感器之间的标定,求得多传感器之间的旋转变换矩阵,构建机载监测系统与地面接收端的通信方式,由多传感器的数据融合实现多帧点云拼接、实现森林地表火火点精准定位,试验验证了多传感器数据融合机载监测系统具有较高的火点定位能力。提出建立多向性元胞自动机森林地表火蔓延模型。分析影响东北森林地表火蔓延的关键因素,进行室内点火试验,研究不同环境坡度、环境风速、可燃物含水率、可燃物载量等主要因素对森林地表火蔓延的影响,得出简化的Rothermel森林地表火速度模型,将简化后的Rothermel森林地表火速度模型与元胞自动机相结合,建立了多向性元胞自动机森林地表火蔓延模型,并通过试验验证了该蔓延模型的精准度。提出建立多向性元胞自动机-集合卡尔曼滤波的森林地表火预测模型。结合东北森林地表火蔓延模型的模拟数据、森林地表火蔓延观测数据以及数据同化算法,建立多向性元胞自动机-集合卡尔曼滤波森林地表火预测模型,确定森林地表火预测模型的集合个数和数据同化频次等最佳参数,并通过室内点火试验,验证了该预测模型在不同环境坡度、环境风速、可燃物含水率、可燃物载量的精准度。设计野外森林地表火点火试验,验证了多传感器数据融合的机载监测系统以不同飞行高度、飞行方向、飞行速度均具有较高森林地表火蔓延轮廓火线定位能力;验证了东北樟子松地表火可燃物在不同环境的坡度、环境的风速、可燃物含水率、可燃物载量等因素的影响下,森林地表火蔓延模型及预测模型的准确性,研究完成了基于多传感器数据融合的机载监测系统森林地表火蔓延与预测模型建立与试验应用。