森林火灾的发生一般具有偶然性，发生地一般都是人迹罕至、位置偏僻的原始、半原始林区，而且影响因素诸多，且难以预防。本研究就是建立在现有的科学技术之上，利用美国免费的MODIS数据对森林火灾进行灾前预警和灾后动态监测，旨在抛砖引玉，期待有更多的学者进行这方面的研究，达到防灾减灾的目的。本论文主要利用MODIS数据获取温度、湿度、可燃物种类、数量、含水量等与森林火灾密切相关的参数因子，结合云南省的实际情况，建立火险预测预报及火灾动态监测模型，并利用近年来该地区森林火灾实际发生的MODIS数据验证模型的可行性。主要研究内容有：（1）MODIS数据前期处理数据前期处理部分主要包括：云剔除、几何纠正、大气辐射校正、条带滤除、消除“双眼皮”等。（2）构建和验证基于MODIS数据的森林火险预报模型对现有的火险预测模型进行研究验证，分析其优缺点及在西南地区的适应能力，选取出高效、优质、实用的火险预报方法。经过反复试验论证，最终选取美国火险潜在指数（FPI）作为本文的主要研究方法，其优势有两点：第一，模型中所需的参数因子易于获取；第二，该模型能够较准确的反应出云南省的森林火险实际情况。其研究内容为：获取MODIS实时气象数据、死、活可燃物动态数据；用获得的数据建立FPI模型。（3）森林火灾监测模型的构建和验证分析研究现有的草原、森林火灾监测模型，找出各自的优缺点，掌握其监测方法和模型参数的选择，构建基于FPI的火灾监测模型，并用云南省往年数据验证其可行性并加以完善。遥感技术在防灾减灾工作中的作用已经越来越明显，尤其是对森林防火方面的贡献非常突出，这个方面的研究也越来越深入。众多遥感数据中，MODIS数据在这方面的应用优势非常明显，它不仅数据廉价、易于获取。最主要的是时间、空间分辨率非常适合进行森林火灾灾前预警与灾中监测。尤其是对比较大的森林火灾，MODIS可以很方便获得实时、准确的相关信息，对防灾减灾、救灾人力资源的调配、灾后损失估算有突出的贡献。本研究表明，MODIS数据在森林火灾预警与监测中还有非常大的研究空间和研究价值。但是，国内外对于此方面的研究还存在很多的不足，现有的研究领域非常狭隘，研究也不够深入，期待能够研发出更好的成果，使之更好地服务于我国甚至是全球的森林火灾监测预警工作。