基于歸一化燃燒率的火燒跡地面積提取精度研究

穆喜云 李秀華 李顯玉 吳紅雪

摘 要：為探討歸一化燃燒率在火燒跡地面積提取中的精度，該研究以2017年4月28日發生在赤峰市敖漢旗新惠鎮的火燒跡地為試驗區，計算火災前后Landsat8數據的歸一化燃燒率差值。通過數值的對比分析，得出以歸一化燃燒率作為唯一參量，識別的過火區面積為67.23hm2，識別精度達75.26%。

關鍵詞：燃燒指數;歸一化燃燒率;火燒跡地

中圖分類號 S762文獻標識碼 A文章編號 1007-7731（2021）10-0072-02

Extraction of Burned Area Based on Normalized Burn Ratio

MU Xiyun1 et al.

（1Forestry Research Institute of Chifeng， Chifeng 024000， China）

Abstract： In order to investigate the accuracy in the extraction of forest fire burned area based on the NBR（Normalized Burn Ratio）， the burned area located in Aohan Banner of the city Chifeng. The forest fire occurred on April 28， 2017. Calculate the NBR of Landsat8 data between the time before and after the fire. As NBR was the only parameter， the extracted burned area was 67.23 hm2， and the recognition accuracy was 75.26%.

Key words： Burning index; Normalized Burn Ratio; Burned area

近年來，由于森林火災頻發，給森林生態系統帶來了嚴重危害，而火燒跡地面積是反映森林受災情況的重要指標。火燒跡地是指森林火災燒毀后尚未恢復到原來林地狀態的區域[1]。衛星遙感是區域和全球范圍內監測火燒跡地的有效手段[2]，隨著遙感技術的發展，已由傳統的人工地面勘察發展到借助遙感技術手段的半自動化面積提取。國內外諸多研究表明，植被指數可以較好地反映植被覆蓋情況，由此與災后受損植被可形成明顯的對比。歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）表征植被生長及植被覆蓋度情況，常作為火后森林動態變化的重要參量，現已廣泛應用于火后森林動態變化監測方面[3-5]。吳立葉等[1]對不同植被指數和火燒跡地指數的區分度與火燒跡地識別精度進行了對比分析，其中火燒跡地指數中的NBR指數均優于其他植被指數和火燒跡地指數。馬建行等[6]研究表明，NBR指數與秸稈覆蓋度呈線性相關，可定量評估秸稈的燃燒程度。本研究選擇NBR指數作為唯一參量，對研究區火燒跡地面積進行提取，同時與災后評估數據進行對比，以獲取其提取精度。

1 研究區概況與數據

1.1 研究區概況 敖漢旗屬于溫帶干旱、半干旱大陸性氣候，由于地形復雜，南北氣候差異較大，年平均氣溫7.5℃左右，年均降水量310～460mm，且70%集中于6—9月，蒸發量2000～2600mm，是降水量的6～8倍;全旗年平均風速4m/s，大風持續日數40d左右。火災發生時間為2017年4月28日，地點位于內蒙古赤峰市敖漢旗新惠鎮，起因是焚燒田埂而導致的林火。

1.2 數據來源及處理 本研究所需的Landsat8數據在“地理空間數據云”平臺下載（http：//www.gscloud.cn/search）根據火災發生時間，選取時間節點2017年4—5月期間的火災發生前后的影像。地面調查及敖漢旗林草局提供的數據資料。主要處理步驟為輻射定標，將DN值轉化為輻射亮度值;大氣校正，消除大氣散射的影響。

2 研究方法

火燒跡地指數中的歸一化燃燒率NBR（Normalized Burn Ratio，NBR）[7]。該指數參與運算的波段為短波紅外和近紅外波段，通過2個波段對植被增加和較少的反射率差異，從而能夠增強火災區域的特征信息，用于火燒跡地的面積提取及植被恢復情況的監測[8]。

NBR=（NIR-SWIR2）/（NIR+SWIR2） （1）[7]

式中：R、NIR、SWIR分別為紅光波段、近紅外和短波紅外的反射率，即Landsat 8 OLI第5、7波段，中心波長分別為0.86、2.2μm。NBR取值為（-1～1），過火區數值低于未焚燒區。

分別計算火燒前后的歸一化燃燒率NBR，利用公式2獲得歸一化燃燒指數差值。

dNBR=pre_NBR-after_NBR （2）[6]

式中：pre_NBR表示火災前遙感影像的NBR值;after_NBR表示火災后遙感影像的NBR值。dNBR取值（-2～2），過火區與周圍形成鮮明對比，火災位置為高亮區。

3 結果與分析

圖1為研究區火災前后NBR差值圖，黑色高亮區及周邊灰度區域為過火區，與淺灰色區域差異顯著，通過谷歌影像對比，淺灰色低值區多為林間空地。而黑色高亮區為受災林地、有防護林和用材林。本研究通過NBR提取得到的過火區像元數747個，利用像元數與分辨率計算過火區面積，計算得到提取精度達75.26%。由于過火區燃燒程度不同以及混合像元的問題，在像元數量統計過程中存在誤差。在無樣本點存在的情況下，以NBR指數作為唯一參量的基礎上，精度達70%以上，該參量的提取精度可作為有效參考依數據。在有效參量的基礎上，對火燒跡地面積作進一步的調查與評估。馬建行等研究表明，NBR指數的分類精度達91.9%，利用監督分類方法，對焚燒區和未焚燒區進行分類。孫桂芬等[9]利用Landsat8數據，采用NBR識別火燒跡地，其識別精度達88.33%。鐘映霞[10]等采用無人機獲取火燒跡地面積，結合監督分類與非監督分類，精度可達94.44%。達到以上精度水平，均是在實地采集樣本點，進行監督分類實現。

4 討論

NBR指數在無任何樣本點的基礎上，可有效提取過火區，本研究精度達75.26%。在確定火災區域的前提下實現對火燒跡地的初步提取，該方法適用于短時間內大尺度范圍內的火燒跡地識別，而進一步地精確調查應建立在分類的基礎上;且研究使用的Landsat8數據，分辨率為30m，具有短波紅外波段（SWIR2），在使用該指數時，應注意遙感數據是否具有此波段。為進一步提高火燒跡地提取的精度，在現有研究的基礎上，建立多樣化的火燒產品數據集[11]，高時間分辨率必定是低空間分辨率，融合多源遙感數據，時空結合，逐步實現高精度的目標。

參考文獻

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[9]孫桂芬，覃先林，劉樹超，等.典型植被指數識別火燒跡地潛力分析[J].國土資源遙感，2019，31（01）：204-211.

[10]鐘映霞，周宇飛，陳世清，等.基于無人機遙感的森林火燒跡地面積調查應用[J].林業與環境科學，2019，35（02）：89-94.

[11]楊偉，姜曉麗.森林火災火燒跡地遙感信息提取及應用[J].林業科學，2018，54（05）：135-142.

（責編：張宏民）