基于植被指数的高分一号遥感影像火烧迹地提取评价

贵州省每年2—5月份是森林火灾高发期,火烧迹地提取是林火损失评估的基础,在林火生态气候研究、植被灾后恢复、保险理赔等方面具有重要意义。以贵州兴仁市2019年2月发生的一次林火为例,介绍利用高分一号WFV影像开展植被指数提取贵州火烧迹地的效果评估。经过辐射定标、大气校正、正射校正等预处理步骤对高分一号遥感影像进行处理,使用不同波段组合计算了研究区范围内的过火区识别指数(BAI)、增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)和全球环境监测指数(GEMI),比较了不同植被指数区分度,并计算了火烧迹地和其他类别的分离度。经区分度和分离度评估,BAI指数为区分火烧迹地和其他类别最优的植被指数。通过分析所有类别的BAI均值,选取水体样本的平均BAI指数作为BAI指数提取火烧迹地的阈值,最大限度提取出火烧迹地,并根据6.67 hm^(2)的面积阈值去除了绝大部分非火烧迹地,只剩下煤矿场地还混淆在火烧迹地里,并发现了提取火烧迹地的云阴影、水体为易混淆源,山体阴影为易漏提源。利用高分二号融合影像目视提取的火烧迹地,对高分一号BAI指数提取的火烧迹地进行精度评估,提取的制图精度、用户精度、总体精度均达到90%以上,Kappa系数为0.85。

基于中分辨率成像遥感数据的毕拉河林场林火信息检测

利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)时间序列数据进行森林火情监测的原理及通道特性进行分析,利用阈值算法提取火点信息作为鲁棒卫星技术(RST)算法阈值确定前提,结合2种算法对内蒙古大兴安岭毕拉河林场火灾进行火点信息的提取,提高火点信息算法精度;然后,基于确认的火点信息,结合局部变化检测指数(ALICE)和全球环境监测指数(GEMI)提取过火迹地信息。结果表明:结合2种算法确定新的阈值可以有效地提取森林火点信息,检测精度由高到低的顺序为基于连续日期均值算法和基于空间域均值算法、基于每月同期均值算法,基于连续日均值的RST算法更加适合林火信息检测;结合ALICE和GEMI提取过火迹地信息的方法可以检测出绝大部分过火迹地像元,检测精度较高。