基于全紅外光譜的火點(diǎn)識別與林火災(zāi)后評估

楊遠(yuǎn)垚，陳海燕，陳邵瑩，邱丹妮，王琳,2

(1 福州大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院，福建 福州 350108； 2 福建省水土流失遙感監(jiān)測評估與災(zāi)害防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福建 福州 350108)

森林是地球上最大的陸地生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)，擁有最復(fù)雜的構(gòu)成方式和最豐富的物產(chǎn)資源，能防風(fēng)固沙、涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)氣候、凈化空氣，是天然的生態(tài)屏障[1]。然而，全球每年林火發(fā)生次數(shù)不下數(shù)十萬次，受其影響的數(shù)百萬公頃土地約占全球森林面積0.1%[2]。因此，準(zhǔn)確、及時、有效地監(jiān)測可能和已經(jīng)發(fā)生的森林火災(zāi)，對于減少災(zāi)害損失、保護(hù)森林和野生動物資源，維護(hù)生態(tài)平衡十分重要。

衛(wèi)星遙感技術(shù)的產(chǎn)生和進(jìn)步，加快了林火監(jiān)測和防治技術(shù)的發(fā)展。相比傳統(tǒng)的野外實(shí)地調(diào)查，遙感衛(wèi)星的多光譜、高光譜傳感器可以大范圍、同步識別高溫火點(diǎn)和火燒跡地，并快速評估火災(zāi)的破壞程度，具有傳統(tǒng)手段不可比擬的優(yōu)勢。例如，Long等利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine)研發(fā)并共享了30 m分辨率的全球尺度火燒跡地遙感產(chǎn)品[3]；Liu等利用歸一化燃燒指數(shù)(dNBR)作為受害程度評價指標(biāo)，對2017年5月2日發(fā)生在內(nèi)蒙古畢拉河林場的森林火災(zāi)受害程度進(jìn)行了評價[4]；Li等針對我國高分專項(xiàng)計(jì)劃發(fā)射的7顆民用高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)特點(diǎn)，研究形成了相應(yīng)的著火點(diǎn)檢測方法[5]；李瑩等利用Sentinel-2 數(shù)據(jù)的紅邊波段分別構(gòu)建了基于主成分分析法和新型植被指數(shù)的火燒跡地提取算法[6]；曾愛聰?shù)冗\(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法對浙江省進(jìn)行了森林火災(zāi)時空分布規(guī)律研究[7]。

總的來說，以往研究多聚焦于不同遙感算法下的火燒跡地或火點(diǎn)識別和提取及其精度研究，而定量化的對火災(zāi)損失、強(qiáng)度及其分布特征的研究不多，對災(zāi)后植被的恢復(fù)模式和恢復(fù)速度也缺少明確的認(rèn)識。有鑒于此，以2018年底美國加州史上死傷最慘重、最具破壞性的“坎普”林火(Camp Fire)為研究對象，充分利用衛(wèi)星遙感的多光譜感應(yīng)能力，反演研究區(qū)相關(guān)植被、火燒跡地和地表溫度等關(guān)鍵參數(shù)，進(jìn)行災(zāi)時高溫火點(diǎn)識別及溯源、災(zāi)后植被損失和植被恢復(fù)模式評估，以全面分析林火的蔓延原因及其對區(qū)域植被的影響，為森林防火、林業(yè)生態(tài)和安全提供科學(xué)的建議和決策依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

加利福尼亞州位于美國西部太平洋沿岸。面積411 013 km2，地理中心坐標(biāo)約為西經(jīng)117°47′，北緯33°41′，平均海拔高度在27.55 m左右。該州南部為沙漠地區(qū)，氣候干旱；北部則沿海，因雨雪過多冬季常發(fā)生水災(zāi)，南北自然地理?xiàng)l件截然不同。全州夏季干旱，多陽光，南部為熱帶沙漠氣候，四季及晝夜溫差大，年均降水不足254 mm，空氣干燥。加州的森林多由各種杉樹組成，為易燃的樹種，且加州有很多縱列山脈，背風(fēng)坡容易形成干熱風(fēng)，干熱風(fēng)到達(dá)加州的盆地，加劇了這里的干燥氣候。這些條件致使加州森林大火頻發(fā)。

比尤特縣(Butte)是美國加利福尼亞州中央谷地的一個縣，面積4 344 km2，共有人口203 171人。2018年11月8日該縣發(fā)生的“坎普”林火是加州史上死傷最慘重、也最具破壞性的一次火災(zāi)。過火面積超過60 600 hm2，距離火源最近、僅有2.7萬人口的天堂鎮(zhèn)(Paradise)幾乎被燒成一片廢墟。大火造成至少85名平民死亡，3名消防員受傷，摧毀了至少1萬8千座建筑物，包括9 700所獨(dú)戶住宅和118棟公寓樓，多個縣的市民被迫疏散，大部分損壞發(fā)生在火災(zāi)發(fā)生的頭2天，并把天堂鎮(zhèn)燒成焦土。

1.2 研究方法

1.2.1 燃燒指數(shù)

(1)歸一化燃燒指數(shù)(Normalized Burn Radio，NBR)

最早被Lopez-Garcia和Caselles用于西班牙區(qū)域火燒跡地檢測，后改名為歸一化燃燒指數(shù)NBR[8]，即：

NBR=(ρNIR-ρSWIR)/(ρNIR+ρSWIR)

(1)

式中，ρNIR表示近紅外光波段反射率，ρSWIR表示短波紅外光波段反射率。NBR取值區(qū)間為[-1，1]，與林火烈度呈負(fù)相關(guān)。為了后續(xù)處理過程方便，以1000作為乘數(shù)系數(shù)使取值結(jié)果為正[9]。

(2)差值歸一化燃燒指數(shù)(difference Normalized Burn Radio，dNBR)

通過差值來判斷燃燒的燒傷程度和嚴(yán)重程度[10]。

dNBR=NBRprefire-NBRpostfire

(2)

式中，NBRprefire和NBRpostfire分別代表林火發(fā)生前后的研究區(qū)影像NBR值。

1.2.2 火區(qū)溫度及火點(diǎn)提取 本次研究使用Landsat-8衛(wèi)星的TIRS熱紅外傳感器反演火區(qū)的地表溫度(Land Surface Temperature，LST) 并以此進(jìn)行高溫火點(diǎn)篩選和提取。Jiménez-Muoz和Sobrino(2014)提出的改進(jìn)普適性單通道算法(generalized single-channel)能大幅降低大氣等因素的不利影響，需要的參數(shù)簡單，反演精度較高[11]。公式如下：

Ts=γ[ε-1φ1Lsensor+φ2)+φ3]+δ

(3)

式中：Ts代表研究區(qū)的LST(K)；ε代表地表比輻射率[12]；Lsensor代表輻射值[W/(m2·sr·μm)]；φ1、φ2、φ3由實(shí)際大氣水汽含量(Atmospheric water vapour content)中獲??；γ和δ代表普朗克定律相關(guān)系數(shù)[11,13-15]；由USGS的官方公告可知，TIRS11波段存在較大的定標(biāo)誤差，因此采用TIRS第10波段參與反演[16]。

1.2.3 歸一化差值植被指數(shù)及植被覆蓋度 植被指數(shù)能直觀表達(dá)研究區(qū)的植被生長狀況，植被覆蓋度(Fractional Vegetation Coverage，F(xiàn)VC)則可以反映研究區(qū)的指標(biāo)覆蓋程度。分別使用歸一化差值植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)[17]和Gutman[18]像元二分FVC模型進(jìn)行反演。其表達(dá)式分別為：

NDVI=(ρNIR-ρRED)/(ρNIR+ρRED)

(4)

FVC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIso)

(5)

式中，ρRED表示紅光波段反射率；NDVIsoil代表無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值(如土壤)，NDVIveg代表均為植被覆蓋區(qū)域的NDVI值。

2 結(jié)果與討論

2.1 過火區(qū)范圍及火災(zāi)程度評估

利用NBR指數(shù)處理災(zāi)后遙感影像，結(jié)合官方受災(zāi)數(shù)據(jù)校正閾值，得到過火區(qū)范圍，并將dNBR影像按數(shù)值高低分為7個區(qū)間以評估區(qū)域受災(zāi)程度，各區(qū)間面積及占比情況見表1。

表1 差值歸一化燃燒指數(shù)統(tǒng)計(jì)表Table 1 Statistics of dNBR in the study area

整體來說，區(qū)域總燒傷比例達(dá)66.53%，面積40 313.88 hm2，林火受災(zāi)范圍較大，且燒傷區(qū)域較為連續(xù)。其中，高度燒傷區(qū)域緊鄰中輕度、中高度燒傷區(qū)域，而輕度燒傷區(qū)域分布在中輕度以上燒傷區(qū)域邊緣，面積較大。在林火后能保持一定再生能力的區(qū)域占12.42%，面積達(dá)7 526.88 hm2，主要分布在未燒傷和輕度燃燒區(qū)域及過火區(qū)范圍的邊緣。

從研究區(qū)NDVI和FVC變化來看，林火前后研究區(qū)的NDVI均值減少了0.152，平均FVC由57.30%下降至45.75%，降幅達(dá)11.55%。表明區(qū)域植被生長狀況變差，植被覆蓋面積水平降低，受災(zāi)影響較為明顯。

2.2 高溫火點(diǎn)及溯源分析

2.2.1 高溫火點(diǎn)分析 對火災(zāi)發(fā)生當(dāng)日2018-11-08的Landsat-8影像反演LST，將其分成10個等級，并選取第10級作為高溫火點(diǎn)研究區(qū)(圖1)。選用2018-10-07和2018-12-26 2幅影像進(jìn)行比較，計(jì)算高溫火點(diǎn)研究區(qū)的△NDVI和△FVC。在這些區(qū)域，其NDVI和FVC變化幅度遠(yuǎn)大于地表高溫點(diǎn)總的植被變化(圖2)。利用對應(yīng)時相的Google Earth高空間分辨率影像，進(jìn)一步選取7個重點(diǎn)植被受災(zāi)區(qū)域以分析其植被受災(zāi)狀況(圖3)。

圖1 災(zāi)時林區(qū)LST分級圖(2018-11-08)Figure 1 Leveled LST map of forest on fire (2018-11-08)

圖2 林火前后各火點(diǎn)NDVI(a)和FVC(b)的變化Figure 2 The changes of NDVI(a) and FVC(b) before and after forest fire

圖3 林火前(A-G)，后(a-g)高溫火點(diǎn)對比圖Figure 3 Comparison of fire points before(A-G) and after(a-g) the fire

統(tǒng)計(jì)各個火點(diǎn)林火前后的NDVI均值、△NDVI、FVC均值和△FVC(圖3，表2)。結(jié)果表明，林火過后，7個火點(diǎn)的NDVI均值和FVC均值均有較大幅度的下降。7個高溫火點(diǎn)的NDVI降幅范圍為0.15～0.45，是林火災(zāi)后全區(qū)NDVI降幅的2.5～7.4倍；而FVC降幅為22.6%～49.4%，是林火災(zāi)后全區(qū)FVC降幅的3.1～6.9倍，可見熱紅外LST反演技術(shù)在高溫火點(diǎn)精確定位和受災(zāi)程度定量判定上的高效和準(zhǔn)確程度。

表2 林火前后NDVI和FVC變化統(tǒng)計(jì)Table 2 Statistics of the NDVI and FVC before and after the fire

2.2.2 火點(diǎn)溯源分析 結(jié)合以上高溫火點(diǎn)分析及加州區(qū)域的氣候、地勢等條件，利用對應(yīng)時相的Google Earth高空間分辨率衛(wèi)星影像，將“坎普”林火迅速蔓延并對天堂鎮(zhèn)上植被產(chǎn)生嚴(yán)重破壞的原因歸結(jié)為以下幾點(diǎn)：

(1)地表可燃物積累

森林地表可燃物包括地表枯落物、草本植物和矮灌木，通常是許多森林中最危險(xiǎn)的可燃物，多出現(xiàn)在長期嚴(yán)控林火的森林生態(tài)系統(tǒng)中[19]。地表枯落物是森林火災(zāi)燃燒的最有效可燃物，易被引燃，枯落物厚，可燃物載量大，則林火強(qiáng)度大[20]?；瘘c(diǎn)C、火點(diǎn)E、火點(diǎn)G區(qū)域中枯枝落葉、站桿、倒木較多；火點(diǎn)A和火點(diǎn)D為伐木區(qū)，植被茂密，地面散落大量木材；火點(diǎn)B區(qū)域中，地面堆積著大量木材，且以易燃的桉樹為主；這幾個火點(diǎn)區(qū)域中散布著大量地表枯落物，大大增強(qiáng)了被引燃的概率，堆放在地面的大量木材，為火災(zāi)迅速蔓延提供了條件，一旦失火會順著地面迅速蔓延(圖4)。

圖4 存在地表可燃物的火點(diǎn)Figure 4 The fire points with surface combustibles

(2)氣候因素

從長期氣候特點(diǎn)來看，美國加州位于北緯32°30′至42°美洲大陸西岸，天氣炎熱干燥，屬典型地中海氣候，夏秋季炎熱干燥，且空氣濕度極低，林火在持續(xù)的高溫和干旱天氣下極易產(chǎn)生。

從本次林火前的近期氣候特點(diǎn)來看，加州南部地區(qū)降雨量自2018年入秋以來達(dá)歷史最低，并且由于加州地區(qū)山體地勢而形成的特有氣流“大惡魔”風(fēng)，在2018年特別強(qiáng)烈，導(dǎo)致即使是初期林火也不可遏制?；瘘c(diǎn)f和火點(diǎn)g區(qū)域中可以明顯看到火場位于山隘(圖5)，風(fēng)吹過山隘和峽谷時風(fēng)勢加大，這擴(kuò)大了林火蔓延的規(guī)模。當(dāng)風(fēng)勢到達(dá)一定強(qiáng)度后，大風(fēng)可能將冒著火星的余燼吹到幾公里之外的地區(qū)，傳統(tǒng)滅火方式根本無法奏效。“大惡魔”風(fēng)還使得火場的風(fēng)勢不斷變化，火勢的蔓延方向沒有明確征兆，更加大了林火的撲救難度。

圖5 位于峽谷的高溫火點(diǎn)Figure 5 The fire points in the canyon

(3)居民因素

進(jìn)入21世紀(jì)，美國加州南部人口數(shù)量迅速增長，有些房地產(chǎn)開發(fā)商將一部分灌木林地修建為住宅區(qū)。還有部分人群為了逃離繁忙雜亂城市，也搬進(jìn)了森林社區(qū)。但是森林社區(qū)在建設(shè)過程中忽視了防火隔離帶的設(shè)置，甚至直接修建在森林附近或內(nèi)部[21]。而天堂鎮(zhèn)所在的峽谷地帶容易受到森林火災(zāi)的襲擊，這種野生地和城市交叉的環(huán)境布局具有較大地火災(zāi)隱患?；瘘c(diǎn)G就位于民用住宅，若發(fā)生火災(zāi)，周邊區(qū)域都將受到直接影響。民宅被引燃后火勢迅速向四周蔓延，附近成片的民用住宅一旦集中燃燒，火情就更加無法控制(圖6)。

圖6 位于居民點(diǎn)的高溫火點(diǎn)Figure 6 The fire points in the residential area

(4)政府因素

歷次森林火災(zāi)之后，美國加州地方政府并沒有做出正確決斷，而是向民眾妥協(xié)，依舊允許居民住在火災(zāi)高發(fā)區(qū)，甚至批準(zhǔn)在不安全地區(qū)繼續(xù)修筑房屋[21]。這暴露了美國加州地方政府及居民對火災(zāi)相關(guān)安全知識的認(rèn)知缺失和災(zāi)害防護(hù)管理方面的缺陷。

2.3 災(zāi)后植被恢復(fù)變化

為了評估林火過后過火區(qū)的植被恢復(fù)情況，使用林火發(fā)生前(2018-10-07)，林火發(fā)生后半年(2019-06-04)及發(fā)生后1 a(2019-10-26)的Landsat-8影像進(jìn)行分析。結(jié)果見表3。

表3 災(zāi)后植被NDVI變化Table 3 The change of NDVI after the fire

由表3可知，與災(zāi)前相比，林火發(fā)生1 a后過火區(qū)NDVI均值仍比災(zāi)前低0.152，且林火發(fā)生后1 a的NDVI僅比林火發(fā)生后半年提升0.001，表明災(zāi)后植被整體恢復(fù)水平較低，速度較慢。將災(zāi)后3幅NDVI圖像分為6個等級并統(tǒng)計(jì)見圖7和表4。

圖7 災(zāi)后NDVI分級圖(a：2018年10月；b：2019年06月；c：2019年10月)Figure 7 Leveled NDVI maps after the fire (a：2018.10；b：2019.06；c：2019.10)

表4 災(zāi)后不同NDVI等級的面積變化Table 4 Statistics of area changes of different NDVI categories after the fire

由圖7表4可知，林火發(fā)生后，中高和高植被覆蓋區(qū)面積顯著減少，可見“坎普”林火對高植被覆蓋區(qū)破壞的嚴(yán)重程度。高植被覆蓋區(qū)被燒毀后部分轉(zhuǎn)為低、中低和中植被區(qū)，同時，森林火災(zāi)導(dǎo)致喬木層、灌木層蓋度降低時，一定數(shù)量的林窗會給草本植物提供充足的光照，使草本層從蓋度及物種數(shù)量上得到大幅度提升，因而原較低植被覆蓋區(qū)的面積在災(zāi)后會有所增加[22]。

為了更加直觀地展示災(zāi)后植被恢復(fù)速度，計(jì)算各等級NDVI的面積的變化速度，結(jié)果見圖8。

圖8 災(zāi)后NDVI等級面積變化速率曲線圖Figure 8 The area change rate chart of post-fire NDVI categories

結(jié)合表4和圖8可知，2018年10月至次年10月，中低植被區(qū)面積變化速度最快，達(dá)到了181.661 hm2/w，其次為中植被區(qū)，速度為115.297 hm2/w。在3個時間段里，低植被區(qū)面積不斷增加，除了由于過火區(qū)植被在緩慢恢復(fù)所導(dǎo)致，還有植被破壞后土壤退化的原因。結(jié)合圖7可注意到，增加的低植被區(qū)主要是在過火區(qū)西南部，該區(qū)域地勢比較陡峭，災(zāi)前植被較為稀疏且溝壑縱橫，林火過后，該區(qū)域植被破壞嚴(yán)重，土壤呈持續(xù)退化狀態(tài)，水土流失加劇，因此植被覆蓋率持續(xù)下降。

總體來說，林火過后，中低和中水平植被恢復(fù)速度較快，較多的轉(zhuǎn)化為較高水平，這主要是草本植物迅速增多，而高水平植被因破壞嚴(yán)重且破壞面積較大，其恢復(fù)速度較慢[23]。災(zāi)后1 a內(nèi)，過火區(qū)植被整體恢復(fù)情況較差，部分區(qū)域甚至出現(xiàn)土壤退化的現(xiàn)象，要使植被完全恢復(fù)，還需要較長時間。

3 結(jié)論

使用Landsat-8衛(wèi)星的OLI/TIRS傳感器，獲取“坎普”林火發(fā)生前后的多幅遙感影像，采用NBR指數(shù)進(jìn)行過火區(qū)和燒傷程度識別，結(jié)合LST反演技術(shù)進(jìn)行高溫火點(diǎn)識別及溯源，并進(jìn)一步對森林災(zāi)害損失和植被恢復(fù)模式進(jìn)行評估。研究結(jié)果表明，“坎普”林火造成研究區(qū)平均植被覆蓋度下降11.55%，NDVI均值減少0.152。此外，就受災(zāi)程度來說，植被覆蓋度高的地區(qū)比低的地區(qū)受災(zāi)更為嚴(yán)重。對災(zāi)后植被恢復(fù)的研究表明，中低和中水平植被恢復(fù)速度較快，高水平植被恢復(fù)速度較慢。

根據(jù)高溫火點(diǎn)及其溯源分析，此次林火的主要原因有：1)研究區(qū)內(nèi)地表可燃物積累，加速火災(zāi)蔓延；2)降雨量低，空氣濕度低，持續(xù)的干旱和高溫天氣造成山林火災(zāi)的易發(fā)；3)大批居民入住森林、峽谷地區(qū)，蘊(yùn)含火災(zāi)隱患；4)美國加州地方政府及居民對火災(zāi)相關(guān)安全知識的認(rèn)知缺失和災(zāi)害防護(hù)管理方面有缺陷。

有鑒于此，針對類似林火高發(fā)區(qū)提出如下建議：1)此次火災(zāi)事件中發(fā)現(xiàn)，地表可燃物的積累導(dǎo)致了火災(zāi)發(fā)生后的火勢快速擴(kuò)大，應(yīng)該采取林分改造措施，營造針闊混交林，提高林分質(zhì)量，減少地表可燃物的數(shù)量，從而提高林分的抗火性，達(dá)到遵循自然發(fā)展規(guī)律的生態(tài)防火。2)對于中低燒傷區(qū)域，植被恢復(fù)相對容易，通常不需采取過多的人工干擾措施；而對于重度燒傷區(qū)域，植被恢復(fù)相對困難，可考慮人工干擾或半人工干擾的植被恢復(fù)措施，加快森林恢復(fù)。3)優(yōu)化應(yīng)急指揮權(quán)限體系。完善應(yīng)急管理體系，簡化上報(bào)流程，縮短審批時間，提高災(zāi)害搶險(xiǎn)效率。4)增強(qiáng)野外火災(zāi)防范工作的主動性，明確各級政府和各個部門參與野外火災(zāi)應(yīng)急處置工作的職責(zé)。同時加大林火方面的科研投入，從基礎(chǔ)性和應(yīng)用性兩方面提升林火管理水平。