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利用MODIS影像提取火燒跡地方法的研究

發(fā)布時(shí)間:2018-11-21 21:00
【摘要】:火燒跡地監(jiān)測(cè)不僅可以反映火災(zāi)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響情況及損失信息,還能為全球碳循環(huán)研究提供重要的數(shù)據(jù)支持。本文利用MODIS地表反射率產(chǎn)品(MOD09A1)的近紅外和短波紅外波段構(gòu)建的歸一化燃燒率指數(shù)(NBR),計(jì)算前后2期影像的NBR差值,并在光譜指數(shù)差分法的基礎(chǔ)上,結(jié)合MODIS植被數(shù)據(jù)產(chǎn)品(MOD44B)提供的植被覆蓋度信息,設(shè)置規(guī)則提取火燒跡地。本文選擇西伯利亞地區(qū)東南部的林地、草地、農(nóng)田等不同生態(tài)系統(tǒng)的交界地帶作為實(shí)驗(yàn)區(qū),利用本文算法提取該區(qū)域的火燒跡地。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:(1)本文算法的火燒跡地提取效果較好,優(yōu)于MODIS火燒跡地產(chǎn)品(MCD45A1),kappa系數(shù)由0.70提高到0.75;(2)利用林木覆蓋度、草本覆蓋度數(shù)據(jù),可以減少誤判,提高火燒跡地提取的精度,kappa系數(shù)分別由0.69、0.73都提高到0.75。
[Abstract]:Fire monitoring can not only reflect the impact of fire on ecosystem and loss information, but also provide important data support for global carbon cycle research. In this paper, the normalized combustion rate index (NBR),) of MODIS surface reflectivity product (MOD09A1) is used to calculate the NBR difference between the two periods of images in near infrared and short-wave infrared bands, and based on the spectral index difference method. Based on the vegetation coverage information provided by MODIS vegetation data product (MOD44B), rules are set to extract the burning area. In this paper, the forest land, grassland and farmland in the southeast of Siberia are selected as the experimental areas, and the burning areas in this area are extracted by using the algorithm in this paper. The experimental results show that: (1) the extraction effect of the algorithm is better than that of MODIS (MCD45A1), kappa coefficient is increased from 0.70 to 0.75; (2) using the data of forest cover and herbaceous coverage, the misjudgment can be reduced, and the precision of extracting from burning area can be improved. The kappa coefficient is increased from 0.69n0.73 to 0.75.
【作者單位】: 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】:科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)(2013FY112800) 特色研究所培育建設(shè)服務(wù)項(xiàng)目“依托大數(shù)揚(yáng)突發(fā)性公共安全事件預(yù)警與決策模擬平臺(tái)”(TSYJS03)
【分類號(hào)】:P237

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1 王麗;]嬕籣,

本文編號(hào):2348244


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