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    應(yīng)用植被變化與火燒跡地對(duì)森林火災(zāi)反演1)

    2021-05-26 07:56:58王金鑫桑學(xué)鋒劉鑫常家軒鄭陽(yáng)李子恒
    關(guān)鍵詞:跡地火燒植被指數(shù)

    王金鑫 桑學(xué)鋒 劉鑫 常家軒 鄭陽(yáng) 李子恒

    (中國(guó)水利水電科學(xué)研究院水資源所,北京,100038)

    準(zhǔn)確評(píng)估森林火災(zāi)后的損失情況對(duì)于預(yù)判林火蔓延發(fā)展態(tài)勢(shì)、組織林火撲救、安全滅火、災(zāi)后重建、維護(hù)生態(tài)平衡以及保護(hù)森林資源具有現(xiàn)實(shí)意義[1]。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,衛(wèi)星的時(shí)空分辨率的不斷提高,可以通過(guò)衛(wèi)星影像實(shí)時(shí)觀測(cè)火災(zāi)過(guò)程并且提取有效信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)森林火災(zāi)的全過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)反演以及災(zāi)害評(píng)估。災(zāi)區(qū)的植被變化與火燒跡地面積是火災(zāi)反演的重要評(píng)估指標(biāo)[2]。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者提出了基于遙感技術(shù)的火災(zāi)反演評(píng)估方法,其中常用的是利用遙感影像中的光譜構(gòu)造植被指數(shù)與燃燒指數(shù)來(lái)突出植被損傷區(qū)域與火災(zāi)的火燒跡地面積,其原理是基于火災(zāi)后植被燃燒減少和燃燒殘留物沉積這兩個(gè)變化特征。Allen et al.[3]通過(guò)Landsat TM/ETM+數(shù)據(jù)計(jì)算了火災(zāi)前后的歸一化燃燒比(NBR)與差分歸一化燃燒比(dNBR)對(duì)阿拉斯加北部森林火災(zāi)進(jìn)行了評(píng)估; Veraverbeke et al.[4]通過(guò)Landsat TM/ETM+與MODIS數(shù)據(jù),利用差分歸一化燃燒比對(duì)希臘2007年伯羅奔尼撒半島的森林大火進(jìn)行不同時(shí)序的火災(zāi)反演以及火災(zāi)嚴(yán)重程度評(píng)估;Chang et al.[5]通過(guò)構(gòu)建歸一化燃燒比指數(shù)對(duì)黑龍江森林大火進(jìn)行了火災(zāi)嚴(yán)重程度的評(píng)估;Escuin et al.[6]從LANDSAT TM/ETM圖像中分析提取的歸一化燃燒比和歸一化植被指數(shù),對(duì)西班牙南部發(fā)生的3起森林火災(zāi)進(jìn)行了火災(zāi)嚴(yán)重程度評(píng)估;張春桂等[7]利用分辨率250 m的 MODIS可見(jiàn)光數(shù)據(jù),根據(jù)MODIS的歸一化植被指數(shù),在火災(zāi)發(fā)生前后的變化特征估算了林火面積。傳統(tǒng)方法只依據(jù)單一指數(shù)指標(biāo)對(duì)火災(zāi)損失進(jìn)行評(píng)價(jià),往往忽視了災(zāi)區(qū)的植被損失與火燒跡地的區(qū)別;實(shí)際上,在植被損失估算中往往只計(jì)算出災(zāi)后植被指數(shù),通過(guò)目視解譯而估算植被損失,實(shí)際操作易產(chǎn)生誤差。在火燒跡地面積評(píng)估中,通過(guò)計(jì)算火燒跡地的燃燒指數(shù)來(lái)區(qū)別過(guò)火區(qū)與未過(guò)火區(qū),對(duì)如何能夠準(zhǔn)確快速追蹤識(shí)別與提取火燒跡地面積的方法很少有考慮。

    本文基于Sentinel-2影像,以木里森林火災(zāi)為例,采用基于火災(zāi)前后歸一化差分植被指數(shù)、差分歸一化燃燒比(dNBR)、迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)算法(IR-MAD)、追蹤識(shí)別提取算法等分析火災(zāi)前后的植被變化和火燒跡地面積,為森林火災(zāi)快速反演與評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持。

    1 研究區(qū)概況

    2020年3月28日四川省涼山州木里藏族自治縣項(xiàng)腳鄉(xiāng)發(fā)生森林火災(zāi),火場(chǎng)位于木里縣東南部,西側(cè)距離木里縣城約5 km。其地理位置為101°18′~101°31′E,27°51′~28°2′N。災(zāi)區(qū)位于高山峽谷地帶,森林覆蓋率高,植被多為松樹(shù)、桉樹(shù)等易燃植被,其枝葉中均含有大量油脂,且地表可燃物復(fù)雜(包括倒木、腐木、高山腐殖層、泥炭等),一旦燃燒,會(huì)分解產(chǎn)生大量揮發(fā)性易燃?xì)怏w,導(dǎo)致燃燒劇烈。木里森林火災(zāi)和平原、盆地、丘陵等地區(qū)不同,涼山州地處偏僻,森林植被處于的高山峽谷,給滅火工作帶來(lái)極大的挑戰(zhàn),地面囿于視野限制,難以判斷火勢(shì)走向,衛(wèi)星“站得高看得遠(yuǎn)”,可以快速發(fā)現(xiàn)火情,判斷火情趨勢(shì),從宏觀的角度把握火災(zāi)全貌,有利于應(yīng)急救援指揮與決策。

    根據(jù)涼山州氣象信息中心的數(shù)據(jù)顯示,火災(zāi)期間,正值干風(fēng)季節(jié),晴熱天氣異常,連續(xù)20 d無(wú)任何降水,空氣濕度為5%~10%;特別是3月下旬已連續(xù)4 d高溫天氣,最高氣溫達(dá)到31.2 ℃,風(fēng)力7~8級(jí),火災(zāi)期間全州平均溫度較歷史同期偏高2.0 ℃;全州平均降水量12 mm,木里比歷史同期減少64%的降水量。在高溫、大風(fēng)和干燥氣候加持下,引起了木里特大森林火災(zāi)。

    2 研究方法

    2.1 影像數(shù)據(jù)

    Sentinel-2影像具有 13 個(gè)光譜波段,空間分辨率為10 m[8]。采用SNAP軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、幾何校正、波段融合和影像裁剪。Sentinel-2在重訪周期、空間分辨率以及光譜分辨率等方面均優(yōu)于大多數(shù)遙感影像,能夠?yàn)樯只馂?zāi)反演評(píng)估提供更高精度的數(shù)據(jù)。本文使用Sentinel-2災(zāi)前(3月25日)、災(zāi)中(3月30日)、災(zāi)后(4月9日)無(wú)云影像數(shù)據(jù)各2幅,Landsat-8災(zāi)后(4月14日)影像一幅?;饒?chǎng)影像如圖1所示。

    圖1 不同時(shí)間的火災(zāi)區(qū)的影像

    2.2 迭代加權(quán)多元檢測(cè)算法的植被變化檢測(cè)

    通過(guò)計(jì)算火災(zāi)前后的歸一化植被指數(shù)的遙感影像后,利用迭代加權(quán)多元檢測(cè)算法(IR-MAD)進(jìn)行火災(zāi)前后的植被變化檢測(cè)。通過(guò)變化檢測(cè)火災(zāi)前后植被的變化像元,分離出健康植被與受災(zāi)植被,制作出植被受損專題圖。

    歸一化植被指數(shù):反映土地覆蓋植被狀況的遙感指標(biāo),也是反映植被長(zhǎng)勢(shì)和營(yíng)養(yǎng)信息的重要參數(shù)[9]。通過(guò)計(jì)算火災(zāi)前后的歸一化植被指數(shù),能夠?yàn)橛行гu(píng)估植被受損區(qū)域提供支持。遙感影像中,歸一化植被指數(shù)的計(jì)算公式為:INDVI=(NR-R)/(NR+R)。式中,NR為近紅外波段的反射值,R為紅光波段的反射值。

    迭代加權(quán)多元檢測(cè)算法(IR-MAD):多元變化檢測(cè)算法(MAD)[10]其數(shù)學(xué)本質(zhì),主要是多元統(tǒng)計(jì)分析中的典型相關(guān)分析(CCA)以及波段差值運(yùn)算,但該算法仍然不能完全改善目前多元遙感影像處理中的局限性。Canty et al.[11]在MAD算法的基礎(chǔ)上,并提出了迭代加權(quán)多元檢測(cè)算法。IR-MAD是一種檢測(cè)多元影像變化的方法,具有準(zhǔn)確的獲取變化信息以及受外界因素影響較小的特點(diǎn),因此,在多元影像檢測(cè)變化中被廣泛應(yīng)用[12]。IR-MAD核心思想是每個(gè)像元初始權(quán)重為1,每一次迭代均賦予2幅影像中每個(gè)像元新的權(quán)重,通過(guò)計(jì)算,未發(fā)生變化的像元具有較大的權(quán)重,最終得到的權(quán)重是決定各個(gè)像元是否發(fā)生變化的依據(jù)。經(jīng)過(guò)若干次迭代后,每個(gè)像元的權(quán)重會(huì)趨于穩(wěn)定,直到變化小于設(shè)定的閾值或不再變化則停止迭代。研究證明,IR-MAD通過(guò)迭代更新權(quán)值,得到的變化區(qū)域更精確,噪聲更少,能夠更好地將變化信息從非變化區(qū)域中提取出來(lái)[13]。

    2.3 追蹤識(shí)別提取算法

    采用差分歸一化燃燒比和追蹤識(shí)別提取算法對(duì)研究區(qū)進(jìn)行火燒跡地面積的提取。

    采用差分歸一化燃燒比:采用差分歸一化燃燒比是在歸一化燃燒比方法的基礎(chǔ)上建立的[14]。通常運(yùn)用差分歸一化燃燒比和歸一化燃燒比生成森林大火燃燒后的圖像,可以獲得對(duì)燃燒嚴(yán)重性的初步評(píng)估數(shù)據(jù),并支持現(xiàn)場(chǎng)救災(zāi)工作。本文采用差分歸一化燃燒比對(duì)受災(zāi)區(qū)域制作火災(zāi)等級(jí)分布專題圖[15]。差分歸一化燃燒比和歸一化燃燒比的計(jì)算公式為:INBR=(NR-SR)/(NR+SR);IdNBR=IF-IP。式中,INBR為歸一化燃燒比,IdNBR 為差分歸一化燃燒比,NR為近紅外波段的反射值,SR為短波紅外波段的反射值,IF為災(zāi)區(qū)火災(zāi)前的歸一化燃燒比,IP為火災(zāi)后的歸一化燃燒比。

    運(yùn)用目標(biāo)追蹤識(shí)別提取算法能夠進(jìn)行追蹤影像中所有連通區(qū),并根據(jù)閾值提取目標(biāo)的面積信息,與兩邊掃描法、區(qū)域增長(zhǎng)法相比,掃描重復(fù)率低、精度高[16]。差分歸一化燃燒比和火燒跡地面積追蹤識(shí)別提取影像信息,是在差分歸一化燃燒比的突出燃燒區(qū)域信息基礎(chǔ)上,繼續(xù)火燒跡地信息的追蹤識(shí)別。算法原理是在差分歸一化燃燒比提取后的影像中,自主搜尋種子點(diǎn),遍歷整幅影像;根據(jù)每個(gè)點(diǎn)的性質(zhì)判斷該點(diǎn)是否符合要求,決定種子點(diǎn);再根據(jù)種子點(diǎn)的4-鄰域追蹤連通區(qū)域,將種子點(diǎn)的鄰域判斷結(jié)束后,確定該點(diǎn)和4-鄰域的連通性。根據(jù)火燒跡地的特有光譜信息范圍作為閾值,采用雙閾值法來(lái)分類過(guò)火區(qū),對(duì)過(guò)火區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記,分別計(jì)算不同連通區(qū)域面積對(duì)應(yīng)的影像中的火燒跡地面積,從而實(shí)現(xiàn)整幅影像中的火燒跡地面積一次性識(shí)別提取。主要方法流程如下:

    (1)從影像的第二行第二列開(kāi)始掃描,若掃描到A點(diǎn),先對(duì)A點(diǎn)的像素性質(zhì)進(jìn)行判斷,若符合種子點(diǎn)要求則對(duì)其鄰域進(jìn)行判別;

    (2)若鄰域內(nèi)有與A點(diǎn)具有相同性質(zhì)的點(diǎn)則進(jìn)行標(biāo)記、儲(chǔ)存;

    (3)4-鄰域內(nèi)像素判斷完后,將儲(chǔ)存的具有相同性質(zhì)的點(diǎn)提取出來(lái),一個(gè)連通區(qū)域就被提取出來(lái),表明該區(qū)域追蹤完成;

    (4)接著對(duì)下一個(gè)像素進(jìn)行步驟(2)和步驟(3),若遇到的點(diǎn)已經(jīng)被標(biāo)記則跳過(guò);

    (5)所有圖像掃描后,將所有的連通區(qū)域排列,根據(jù)火燒跡地閾值提取各個(gè)火燒跡地連通區(qū)并計(jì)算像元點(diǎn)數(shù),將其自動(dòng)與影像分辨率相乘得出火燒跡地面積。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 火災(zāi)前后植被變化檢測(cè)

    如圖2所示,通過(guò)對(duì)災(zāi)前災(zāi)后的影像進(jìn)行歸一化植被指數(shù)計(jì)算得到火災(zāi)前后的兩幅影像,觀察研究區(qū)災(zāi)前(3月25日)與災(zāi)后(4月9日)的無(wú)云兩幅影像,這一時(shí)間區(qū)域跨越了整個(gè)火災(zāi)的過(guò)程,將災(zāi)前災(zāi)后的植被變化顯現(xiàn)出來(lái)。

    如圖3所示,通過(guò)基于IDL語(yǔ)言編寫集成的IR-MAD功能模塊在ENVI5.4軟件中進(jìn)行加載使用,對(duì)火災(zāi)前后歸一化植被指數(shù)的影像變化進(jìn)行檢測(cè),變化結(jié)果被認(rèn)定為受損植被;將結(jié)果影像用閾值分割進(jìn)行色彩增強(qiáng)制成專題圖,突出了健康植被與受損植被的區(qū)別,經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)受損植被像元數(shù)量為1 464 408個(gè)像素。

    圖2 火災(zāi)前后NDVI影像

    圖3 火災(zāi)前后植被變化影像

    3.2 火燒跡地面積追蹤識(shí)別提取

    采用dNBR+火燒跡地面積追蹤識(shí)別提取算法是在dNBR結(jié)果基礎(chǔ)上對(duì)火燒跡地進(jìn)行二次處理分析,并對(duì)火燒跡地面積進(jìn)行一次性快速準(zhǔn)確提取與計(jì)算。使用火災(zāi)的前中后3個(gè)時(shí)段的影像,對(duì)災(zāi)中(3月30日)、災(zāi)后(4月9日)火燒跡地的面積進(jìn)行了快速識(shí)別提取。流程為:(1)計(jì)算3個(gè)時(shí)段火災(zāi)區(qū)域影像的NBR;(2)通過(guò)計(jì)算災(zāi)前與災(zāi)中、災(zāi)后的NBR差值得到災(zāi)中(3月30日)、災(zāi)后(4月9日)dNBR影像(見(jiàn)圖4);(3)再通過(guò)基于(2)中dNBR影像進(jìn)行火燒跡地面積追蹤識(shí)別提取,將災(zāi)中(3月30日)、災(zāi)后(4月9日)兩個(gè)時(shí)序的災(zāi)區(qū)火燒跡地面積一次性提出并計(jì)算,結(jié)果見(jiàn)圖5、圖6,圖中白色區(qū)域?yàn)榛馃E地。

    圖4 災(zāi)中災(zāi)后dNBR影像

    圖5 火災(zāi)等級(jí)分布專題圖

    圖6 dNBR+火燒跡地面積識(shí)別提取成果影像

    通過(guò)dNBR+火燒跡地面積追蹤識(shí)別提取算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),提取火災(zāi)中(3月30日)火燒跡地斑塊18個(gè),火燒跡地面積6.01 km2;提取災(zāi)后(4月9日)火燒跡地斑塊24個(gè),識(shí)別出火燒跡地面積171.73 km2。

    3.3 精度評(píng)定

    采用災(zāi)后(4月14日)的Landsat-8的重采樣為10 m分辨率影像作為精度評(píng)定數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算災(zāi)后歸一化差分植被指數(shù),并通過(guò)人工目視解譯獲取受損植被面積,以此作為實(shí)際結(jié)果進(jìn)行植被變化檢測(cè)的精度評(píng)定;同時(shí)通過(guò)多次目視解譯獲得火燒跡地典型斑塊,并與dNBR+火燒跡地面積追蹤識(shí)別提取方法結(jié)果進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià),在研究區(qū)域范圍隨機(jī)生成驗(yàn)證像元點(diǎn),結(jié)合Landsat-8影像數(shù)據(jù)確定驗(yàn)證像元點(diǎn)的屬性值構(gòu)建混淆矩陣,計(jì)算火燒跡地面積提取精度的kappa系數(shù)。因此,采用的NDVI+IR-MAD檢測(cè)植被變化方法,NDVI+IR-MAD檢測(cè)植被變化像元數(shù)1 464 408個(gè),實(shí)際像元數(shù)1 592 631個(gè),檢測(cè)到受損植被精度達(dá)到91.95%;dNBR+火燒跡地追蹤識(shí)別提取火燒跡地面積171.73 km2,火燒基地實(shí)際面積為189.19 km2,提取精度90.77%,kappa系數(shù)為0.87。評(píng)價(jià)結(jié)果表明該方法具有較好的效果與精度,驗(yàn)證了方法的可靠性。

    4 結(jié)論

    由于西南林區(qū)的高森林覆蓋率以及冬春季節(jié)干燥風(fēng)大,每年都會(huì)發(fā)生如木里這樣的森林火災(zāi),木里火災(zāi)是四川乃至西南林區(qū)近年來(lái)經(jīng)常發(fā)生的典型森林火災(zāi)。本文采用Sentinel-2遙感影像,以2020年3月28日四川涼山州木里縣發(fā)生的典型西南林區(qū)森林大火為例,進(jìn)行植被變化與火燒跡地提取的森林火災(zāi)反演實(shí)驗(yàn)。得出以下結(jié)論:該方法是利用所有森林火災(zāi)后都會(huì)產(chǎn)生的植被變化與火燒跡地信息來(lái)反演火災(zāi)情況,具有普適性。通過(guò)對(duì)四川木里火災(zāi)的反演,較好地證明了該方法的可行性。該方法流程能夠準(zhǔn)確分離出受損植被的區(qū)域與快速準(zhǔn)確提取計(jì)算火燒跡地像元面積,有效排除其他噪聲的干擾,且精度較高;能夠?qū)λ谢馂?zāi)區(qū)域進(jìn)行災(zāi)后快速評(píng)估,提供植被變化與火燒跡地的參考數(shù)據(jù),反演整個(gè)森林火災(zāi)的時(shí)空發(fā)展過(guò)程。根據(jù)木里地區(qū)的良好的遙感反演情況,也證明了該方法能夠判斷出火災(zāi)的發(fā)展勢(shì)態(tài),為森林火災(zāi)的安全撲救提供現(xiàn)實(shí)參考。

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