基于多源卫星遥感数据的森林过火区面积估算方法

森林火灾作为世界上主要自然灾害之一,严重危害森林资源,威胁人民生命财产安全,破坏自然生态环境。对森林火灾快速、准确的监测是十分重要的。森林过火面积是森林火灾最基本的描述因子,     

内蒙古毕拉河林场森林火灾受害程度遥感评价

为评价内蒙古毕拉河林场2017年5月2日发生的森林火灾损失情况,利用火灾发生前后的Landsat8卫星影像,计算得到两者间的差值归一化燃烧指数(d NBR),通过目视解译和数学统计相结合的方法构建森林火灾受害程度分级评价指标,对该火烧迹地受灾程度进行定量评价,并利用实地测量GPS数据和GF-2卫星数据验证受害程度的分级精度为86.39%。研究结果表明:内蒙古毕拉河林场火烧迹地的中度受害区域面积最大,为4 685.09hm~2,占火烧迹地总面积的40.35%;轻度受害面积次之,为4 213.1hm~2,占火烧迹地总面积的36.28%;重度受害面积为1 031.03hm~2,占总面积的8.88%;未受害区域的面积最小为906.57hm~2,占火烧迹地总面积的7.81%;火烧迹地内的受灾森林主要分布在中度受害区域和轻度受害区域,受灾草地主要分布在轻度受害区域。     

2019年四川省森林火灾发生数量过火面积和受害面积“三下降”

四川省是全国森林草原防火的重点区域之一,全省35个和81个县(市、区)被国家分别列为森林火灾高危区和高风险区,森林火灾高危区占全国23%;15个和35个县(市)分别是草原火灾高危县和高风险县,森林草原防火任务繁重。2019年,我省经历多轮高森林草原火险考验,特别是攀西地区和川西高原火险等级居高不下。面对空前严峻的防火形势,全省上下齐抓共管,采取一系列超常规举措,全力“防”,积极“救”。全省发生森林草原火灾141起,其中森林火灾135起,过火总面积2500余公顷,受害森林700余公顷,损失林木蓄积3万立方米,森林火灾受害率0.041‰,96%以上属于人为原因引发,火灾次数、过火面积、受害面积分别较2018年下降40.4%、31%、56.3%,因灾死亡31人;发生草原火灾6起,受害面积118.6公顷,较2018年下降24.5%。     

基于Landsat数据的横山区植被指数变化研究

基于Landsat数据,反演榆林市横山区1993和2019年归一化植被指数(NDVI)数据,并利用差值法分析了研究区NDVI的时空变化特征.结果表明:横山区1993和2019年NDVI均值分别为0.38和0.44.其中小于0.2的区域明显减少,0.2～0.4的区域占比降低,0.4～0.6的区域的比例明显增多,大于0.6...     

基于卫星遥感的森林火灾风险预警研究

[目的]目前我国完成了以县级行政区划为单元的森林火险区划,火险区划的结果在一定时期内相对不变,只适用于县级行政区划或以上区域开展森林火灾预防工作.以卫星遥感数据为基础,对山头地块的森林火灾风险进行基于栅格尺度的动态实时预警,为森林防火工作提供有效的预防信息.[方法]参考国内外各类研究文献从植被、气候、地形等角度构建森林...     

基于Landsat 8影像的西双版纳森林覆盖信息提取研究

以Landsat 8影像为数据源,在综合分析典型地物光谱、纹理和空间分布等特征的基础上,利用归一化湿度指数(NDMI)、纹理、地形等多源数据,构建了基于决策树规则的西双版纳森林覆盖信息提取模型。验证结果表明,该模型的总体精度达99.08%,与传统的监督分类相比(96.08%)提高了3个百分点。     

基于Landsat时序数据的森林干扰监测

【目的】针对我国森林干扰频繁、干扰类型复杂多样的特点,采用时间序列轨迹分析方法进行森林干扰监测,为陆地森林生态系统碳循环和碳蓄积以及气候变化研究提供参考。【方法】以福建省长汀县为研究区,基于2000—2016年15期Landsat时序数据,采用时间序列轨迹分析(Land Trendr)方法,对时序轨迹进行适当分段和线性拟合以识别干扰变化,获取长汀县森林干扰信息。结合Google影像和全球30 m分辨率GDEM数字高程产品等辅助信息分析监测结果,并基于实地调查和像元2种方法进行精度评估和验证。【结果】2000—2016年长汀县森林干扰总面积192. 49 km~2,平均每年受扰动森林12. 83 km~2; 2001年干扰量最小,不足1 km~2; 2004、2008和2009年森林受干扰较为严重,均在30 km~2以上,约占当年森林面积的1. 3%,共占干扰总面积的50%,其中2004年干扰面积高达32. 85 km~2; 2003、2006、2007和2010—2011年干扰面积略大于10 km~2,但均小于当年森林面积的0. 6%,其余各年干扰面积远小于10 km~2。森林干扰面积在个别年份波动较大,总体上随时间呈下降趋势。森林干扰持续时间主要为1～3年,发生在1年的干扰面积比例最大,达82%;森林干扰主要集中在长汀县东部非森林区域附近,随海拔升高干扰呈明显下降趋势,超过60%的干扰发生在中低海拔地区。结合Google影像目视解译,长汀县森林干扰主要是由森林火灾和人工砍伐造成的急剧干扰事件,且主要发生在非森林区域附近的低海拔地区。【结论】基于目视解译和实地调查结果与研究得到的干扰监测结果一致,干扰斑块可被完整提出,且边界准确清晰,细小干扰也能逐一识别。基于像元尺度精度验证的总体精度达96. 26%,Kappa系数为0. 92,各年份用户精度均在80%以上,除个别年份外,生产者精度均在75%以上,具有较高的监测精度。     

NOAA/AVHRR在森林火灾监测中的应用

利用NOAA/AVHRR卫星数据地面接收站的数据资料,作者使用阈值法和亮温归一化植被指数法相结合的方法对近年发生在我国境内一些重特大森林火灾进行了尝试性研究,证明了该方法的可行性,并总结了该方法的特点。     

基于地理加权回归模型与林火遥感数据估算森林年龄

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。     

基于地理加权回归模型与林火遥感数据估算森林年龄

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。     

基于遥感技术的辽宁阜新市森林资源估算

在阜新市运用以2 km×2 km网交叉点设置点样地,进行遥感影像判读,在判读结果基础上统计估算出森林覆被率和森林面积。并对估算结果进行相关系数分析和F值检验,结果显示:估算结果与林地变更结果之间相关性高,不存在显著差异。运用遥感技术进行阜新市森林资源估算结果准确、科学。     

昆明地区重大森林火灾火烧迹地可燃物能量分析

对昆明地区重大森林火灾迹地进行外业调查,并对其可燃物进行系统研究.结果表明:火烧迹地的地盘松幼林、光叶石栎和紫茎泽兰的可燃物绝对含水率分别为13％、11％和12％,可燃物载量分别为0.4、0.5和1.1 kg/m2,热值分别为20700、20600和19100 kJ/kg,单位面积热量分别为8280、10300和210...     

基于文献计量分析的林火遥感研究现状及发展趋势

为全面了解遥感在森林火灾应用中的研究现状和发展趋势,以1999—2018年WOS、CNKI和万方收录的期刊论文为来源,运用文献计量分析法,对论文的发表时间、核心作者、主要研究机构、被引频次和关键词等进行统计分析。结果表明:国际林火遥感的研究比较成熟,发展速度快,核心研究机构和人员较多,成果突出;国内林火遥感研究整体呈上升趋势,但速度较国际发展滞后,核心作者是覃先林、李增元,核心研究机构是中国林业科学研究院,研究热点集中于森林火灾监测与森林防火。国内林火遥感研究还需更多投入,建立更稳固的团队,进行更深入地研究,并向火灾强度监测、火灾排放、灾后评估与监测、动态覆盖度监测等研究方向倾斜。     

遥感技术在火监测中的应用研究综述

火是地球表面频繁发生的异变现象,也是森林、灌丛、草地等生态系统中植被演替的主要动力。植被火烧释放出来的大量气溶胶颗粒物以及各种痕量气体,会引发大气环境和全球碳循环过程的深刻改变。遥感卫星能够监测和记录全球地表信息,尤其适用于地表异变现象特别强烈的火灾事件。遥感技术在野火识别和监测中的应用主要为了实现以下4个目的:1）火点精确地理位置判定;2）在燃火线的范围制图和火场发展趋势判定;3）火烧强度评价;4）火烧迹地植被恢复监测与评价。文中总结了遥感卫星技术和数据在火险评价与制图、火点识别、火烧面积统计以及火烧迹地植被恢复评价中的应用和贡献。     

基于远程视频的林火识别技术研究现状

利用远程视频进行林火识别是林火监测技术的研究热点之一.文章介绍了近年来国内外基于远程视频的林火识别技术的研究概况,指出当前存在的主要问题在于难以兼顾识别效率、识别距离及识别率,指出利用多光谱进行林火识别,减少识别误差及提高识别效率是基于远程视频的林火识别技术的研究方向.     

森林二类调查中蓄积量遥感估测方法应用实例

探讨了用在ＴＭ数据中与地面对应的样点上测得的密度值和波段比，并加上定性因子与地面样地中分别测得的蓄积量进行多元回归，从而估测森林二类调查中所需的林业局、场、林班之蓄积量的方法，并与实测结果进行了对比，证明这一方法是可行的，为遥感在二类调查中的应用提供了必要依据。