森林火燒跡地識別及植被恢復衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法
發(fā)布時間:2020-08-13 16:24
【摘要】:火災是影響森林生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定的主要擾動因素之一。開展火后植被恢復的研究能為森林生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供有力的科學參考。本文基于高分一號寬幅(GF-1 WFV)數(shù)據(jù)和Landsat系列數(shù)據(jù),選取火災頻發(fā)的東北林區(qū)和西南林區(qū),開展火燒跡地識別及植被恢復遙感監(jiān)測方法研究。本文的研究內(nèi)容主要包括三個方面:一是采用分離性評價指數(shù)M值評價歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、增強型植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index,EVI)、全球環(huán)境監(jiān)測植被指數(shù)(Global Environment Monitoring Index,GEMI)、過火區(qū)識別指數(shù)(Burned Area Index,BAI)及歸一化燃燒指數(shù)(Normalized Burn Ration,NBR)等指數(shù)對火燒跡地的分離能力,進而研究適用于GF-1WFV和Landsat 8數(shù)據(jù)火燒跡地識別的最優(yōu)植被指數(shù);一是基于GF-1 WFV數(shù)據(jù)研究火干擾后不同受災程度植被的光譜變化,并使用NDVI、EVI、GEMI三種表征植被恢復狀況的指數(shù)研究不同受災程度植被在火后前兩年的月變化規(guī)律,結(jié)合研究區(qū)的海拔、緯度和氣候條件分析火燒跡地植被月變化的影響因子;另外,選取大興安嶺1987年“5·6”特大森林火災形成的火燒跡地,基于30年Landsat TM/ETM+時序數(shù)據(jù),采用NDVI植被指數(shù)構(gòu)建林分恢復指數(shù)(Stand Regrowth Index,SRI)和相對恢復指數(shù)(Relative Regrowth Index,RRI)模型,使用這兩種植被指數(shù)模型對不同受災程度植被火后30年的植被恢復年變化開展研究,并對影響火后植被年變化的主要因子進行分析。本文的主要研究結(jié)論如下:(1)基于近紅外─短波紅外波段構(gòu)建的NBR與基于近紅外─紅光波段構(gòu)建的BAI具有很好地分離過火區(qū)的能力,NDVI的能力次之,EVI和GEMI分離過火區(qū)的能力較差。對具有短波紅外波段的Landsat 8數(shù)據(jù),采用NBR識別火燒跡地的效果較好,其識別總體精度為88.33%,Kappa系數(shù)為0.73;對僅具有可見光和近紅外波段的GF-1 WFV數(shù)據(jù),采用BAI識別火燒跡地的效果較好,其識別總體精度可達到91.00%,Kappa系數(shù)為0.78。(2)經(jīng)過火燒后的植被不再表現(xiàn)出植被特有的光譜特征,其光譜特征與干死植被和裸露干土壤光譜特征近似。在藍光、綠光和紅光等波段,受災植被的光譜反射率高于正常植被,不再具有正常植被的反射峰和反射谷,且受火燒灼傷越嚴重其反射率值越大;在近紅外波段,被火燒后的植被光譜反射率減小,不再具有正常植被的“紅邊現(xiàn)象”,且光譜反射率值均低于正常植被。(3)不同受災程度植被恢復生長過程表現(xiàn)的季相節(jié)律與正常植被表現(xiàn)的季相節(jié)律基本一致,同樣存在生長季和非生長季,且火燒區(qū)的NDVI、EVI、GEMI值相比于正常植被對應的植被指數(shù)值始終偏低;受災程度越嚴重的火燒區(qū),在這兩年內(nèi)每月GF-1 WFV觀測到的植被指數(shù)值始終越小。(4)雅江縣不同受害程度植被的植被指數(shù)出現(xiàn)峰值的時間比冕寧縣研究區(qū)對應的時間晚1~2個月,這與其高海拔、高緯度和氣候特征有關(guān)。(5)從SRI上看,輕度火燒區(qū)的植被在火后第3年即能恢復到火前的植被狀態(tài),對于中度火燒區(qū)在火后第6年即能恢復到火前的植被狀態(tài),對重度火燒區(qū)在火后第14年即能恢復到火前的植被狀態(tài)。(6)從RRI上看,輕度火燒區(qū)植被在火后8年可恢復到與火后正常植被的狀態(tài)相近,中度火燒區(qū)在火后13年接近火后正常植被的狀態(tài),重度火燒區(qū)與中度火燒區(qū)恢復時間基本一致。
【學位授予單位】:中國林業(yè)科學研究院
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:S718.59;P237
【圖文】:
(3)火燒跡地植被恢復年變化研究選取 1987 年黑龍江大興安嶺“5·6”火災形成的火燒跡地作為研究區(qū),選取了 30 年的 Landsat TM/ETM+時序數(shù)據(jù),分別構(gòu)建林分恢復指數(shù)模型和相對恢復指數(shù)模型,對不同受災程度火后 30 年的植被恢復年變化開展研究。1.4 技術(shù)路線本文使用 GF-1 WFV 數(shù)據(jù)、Landsat 系列數(shù)據(jù)和 GF-2 PMS 數(shù)據(jù)開展典型植被指數(shù)識別火燒跡地潛力分析、火燒跡地植被恢復月變化研究和火燒跡地植被恢復年變化研究等三個方面的研究工作,研究技術(shù)路線如圖 1-1 所示。
圖 2-1 雅江縣火燒跡地 圖 2-2 冕寧縣火燒跡地Fig.2-1 Burned area of Yajiang county Fig.2-2 Burned area of Mianning county圖 2-3 陳巴爾虎旗火燒跡地 圖 2-4 鄂倫春自治旗火燒跡地
圖 2-1 雅江縣火燒跡地 圖 2-2 冕寧縣火燒跡地Fig.2-1 Burned area of Yajiang county Fig.2-2 Burned area of Mianning county圖 2-3 陳巴爾虎旗火燒跡地 圖 2-4 鄂倫春自治旗火燒跡地
本文編號:2792240
【學位授予單位】:中國林業(yè)科學研究院
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:S718.59;P237
【圖文】:
(3)火燒跡地植被恢復年變化研究選取 1987 年黑龍江大興安嶺“5·6”火災形成的火燒跡地作為研究區(qū),選取了 30 年的 Landsat TM/ETM+時序數(shù)據(jù),分別構(gòu)建林分恢復指數(shù)模型和相對恢復指數(shù)模型,對不同受災程度火后 30 年的植被恢復年變化開展研究。1.4 技術(shù)路線本文使用 GF-1 WFV 數(shù)據(jù)、Landsat 系列數(shù)據(jù)和 GF-2 PMS 數(shù)據(jù)開展典型植被指數(shù)識別火燒跡地潛力分析、火燒跡地植被恢復月變化研究和火燒跡地植被恢復年變化研究等三個方面的研究工作,研究技術(shù)路線如圖 1-1 所示。
圖 2-1 雅江縣火燒跡地 圖 2-2 冕寧縣火燒跡地Fig.2-1 Burned area of Yajiang county Fig.2-2 Burned area of Mianning county圖 2-3 陳巴爾虎旗火燒跡地 圖 2-4 鄂倫春自治旗火燒跡地
圖 2-1 雅江縣火燒跡地 圖 2-2 冕寧縣火燒跡地Fig.2-1 Burned area of Yajiang county Fig.2-2 Burned area of Mianning county圖 2-3 陳巴爾虎旗火燒跡地 圖 2-4 鄂倫春自治旗火燒跡地
【參考文獻】
相關(guān)期刊論文 前3條
1 朱曦;覃先林;廖靖;;基于模糊集理論的單時相跨區(qū)域森林過火區(qū)遙感制圖[J];國土資源遙感;2013年04期
2 覃先林;朱曦;楊飛;趙凱瑞;龐勇;李增元;李緒志;張九星;;天宮一號高光譜數(shù)據(jù)探測火情狀態(tài)敏感譜段分析[J];光譜學與光譜分析;2013年07期
3 朱曦;覃先林;;基于二階段算法的HJ-CCD數(shù)據(jù)過火區(qū)制圖[J];遙感技術(shù)與應用;2013年01期
本文編號:2792240
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