文章信息
- 杨伟, 姜晓丽
- Yang Wei, Jiang Xiaoli
- 森林火灾火烧迹地遥感信息提取及应用
- Review on Remote Sensing Information Extraction and Application of the Burned Forest Areas
- 林业科学, 2018, 54(5): 135-142.
- Scientia Silvae Sinicae, 2018, 54(5): 135-142.
- DOI: 10.11707/j.1001-7488.20180515
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文章历史
- 收稿日期:2017-03-30
- 修回日期:2018-01-05
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2. 太原师范学院城镇与区域发展研究所 晋中 030619
2. Institute of Urban and District Development, Taiyuan Normal University Jinzhong 030619
森林火灾是扰动陆地生态系统的重要因素之一,同时也对大气环境、植被以及全球气候变化产生深远的影响(Marlier et al., 2013)。全球每年发生火灾面积达3.3~4.3亿hm2(Giglio et al., 2009a),由此而产生的碳排放可达2~4 Pg(Bowman et al., 2009),超过每年化石燃料燃烧排放量的50%(van de Werf et al., 2006)。火灾的发生会导致生态系统发生巨大改变,引起地表反照率、温度以及湿度等方面的变化,从而改变植被结构和功能(Pausas et al., 2009),干扰生物群落的自然演替过程。
火烧迹地能够提供火灾发生后的诸多信息,包括火灾发生的时间、频度、位置、面积以及空间范围等,这些信息对于林业管理、植被恢复,碳排放估算等方面至关重要(Ruiz et al., 2014)。传统的火灾数据主要为统计资料,收集困难又费时费力,且难以将数据进行空间化(杨伟等,2015)。特别是对于某些不具有交通可达性的特殊区域,统计资料的搜集难以实现。遥感技术的发展为解决这一问题提供了很好的手段,特别是随着遥感数据时空分辨率的提高,使得遥感数据能够更为准确地对地表过程进行刻画(Mouillot et al., 2014),成为火烧迹地信息提取的重要方式。本文系统总结了近年来国内外基于遥感的火烧迹地提取及其在不同领域内的应用,侧重对比分析,并对未来的研究提出展望。
1 火烧迹地数据产品及提取方法 1.1 火烧迹地数据产品基于遥感的火烧迹地信息提取研究开始于20世纪80年代末期,其目的是为了获取全球范围内的火灾发生数量及面积(Chuvieco et al., 1988;Milne,1986)。在2000年之前,大陆级尺度(Barbosa et al., 1999)以及全球尺度(Dwyer et al., 2000)的火烧迹地信息提取所采用的数据主要基于NOAA-AVHRR(advanced very high resolution radiometer)数据。但利用AVHRR数据进行火烧迹地信息提取存在一定的潜在误差,包括辐射的不稳定性、辐射传输问题等方面(Pereira, 1999;Barbosa et al., 1999)。2000年之后,MODIS(Moderate-resolution imaging spectroradiameter)数据(Padilla et al., 2014b)和SPOT-VEGETATION数据(Gerard et al., 2003)由于其较高的空间分辨率以及更好的辐射稳定性而得到了广泛应用,成为火烧迹地提取的重要数据来源。表 1为全球火烧迹地主要数据产品。
基于火灾发生时的温度异常,可以实现卫星过境时可能发生火灾像元的实时监测,对火点像元进行归并可以产生火烧迹地数据(Giglio et al., 2006)。此外,利用年际最大地表温度合成值与同年的最大植被指数合成值构建火灾扰动指数,也被用于基于遥感的火烧迹地信息提取(尤慧等,2013)。这种方法同时利用了火灾扰动发生时地表温度的显著增高,以及火灾发生前后植被指数的显著下降,通过比值的方式对火灾发生时的扰动特征进行放大,有利于火点信息的提取。以上2种方法对于火烧迹地信息的提取均依赖于火灾发生时的温度变化,但由于卫星过境时间较短,所记录的温度异常信息并不一定能覆盖全部火灾范围,再加上火灾发生时烟雾等的影响,所提取的火烧迹地信息可能存在一定漏判误差(Giglio et al., 2006)。
另一种基于遥感的火烧迹地提取方法则不考虑火灾发生时的温度异常,提取过程主要依赖于火灾发生前后的不同波段反射率的变化特征,包括绿光波段(0.5~0.6 μm)、红光波段(0.6~0.7 μm)、近红外波段(0.75~0.9 μm)以及中红外波段(1.5~2.0 μm)等在火灾发生前后的突变(Núñez-Casillas et al., 2013)。采用的方法包括双向反射率分布函数(Roy et al., 2008)、多元Logistic回归模型(Tansey et al., 2004)、设定突变阈值(Riano et al., 2007)、以及贝叶斯网络分类模型(Ruiz et al., 2012)等。此外,不同波段间相互组合构成的光谱指数在火烧前后也会发生显著变化,如NDVI(Normalized difference vegetation index)、GEMI(Global environmental monitoring index)在火灾发生之后显著下降,BAI(Burned area index)在火灾发生之后显著升高。因此,通过比较火烧前后的光谱指数变化范围,设定阈值,也可以实现火烧迹地信息的提取(Chuvieco et al., 2008)。以上方法对于火烧迹地信息的提取主要依赖于火烧所造成的反射率及光谱指数的突变,对于受火灾影响的边缘区域,由于变化特征较小,采用设定阈值的方式可能会带来一定的漏判误差。此外,这类方法主要缺陷在于难以区分具有类似光谱变化特征的其他非火灾事件,如洪水、森林砍伐等。
针对以上2类方法的不足,人们开始研究将2类方法进行结合的火烧迹地混合提取方法。这种方法的提取过程一般可以分为3个阶段:1)检测火灾发生前后植被指数的突变特征,并以此作为主要的火烧迹地识别依据;2)以MODIS火灾数据产品所提供的实时火点作为依据,对发生植被指数突变区域进行热反常检测;3)符合以上2条件的像元作为火烧迹地的种子像元,对种子像元一定范围之内的邻近像元进行再次判定以最终确定火烧迹地范围(Giglio et al., 2009b)。改进之后的算法,在提取精度上有了一定程度的提高。
综上所述,火灾发生时具有明显的温度异常特征,而火灾发生前后植被特征会发生显著的变化,这些特征成为基于遥感提取火烧迹地信息相关算法的基础。利用这些特征,学者们采用了不同的方法对火烧迹地进行了提取,如构建指数法(王乾坤等,2017;肖潇等,2016;李明泽等,2017)、支持向量机(包玉龙等,2013)、决策树分类(祖笑峰等,2015)等。但由于火烧迹地信息提取对于遥感数据时间分辨率的要求较高,因此现有的研究都采用时间分辨率较高的数据,而这些数据往往空间分辨率较低,这就带来了对一些小型火灾提取精度较低以及火烧迹地提取面积统计数据或目视解译数据较小等方面的漏判误差(Sa et al., 2007)。如何进一步减小误差,成为未来火烧迹地信息提取算法所要攻克的主要问题。
1.3 火烧迹地数据产品精度验证如前所述,针对不同的应用需求,研究人员开发了许多火烧迹地数据产品,如何对其提取精度进行评价以及合理分析不同火烧迹地数据产品之间的差异也成为火烧迹地研究的重要内容(Padilla et al., 2015)。基于地表真实数据对火烧迹地数据产品进行统计分析,是火烧迹地精度验证的重要方式。Ruiz等(2014)采用加拿大北方森林地区的地表真实数据对比分析了4种火烧迹地数据产品,结果表明MCD64A1具有最高的整体精度。但地表真实数据的收集需要消耗大量的人力及时间,而且在大的区域范围内难以获取(Cardoso et al., 2005)。现有的火烧迹地数据产品多为全球尺度,基于地表真实数据对其进行验证难以实现。因此,非同源且空间分辨率更高的遥感数据成为火烧迹地数据产品验证的重要参考数据(Boschetti et al., 2004)。Roy等(2009)使用11幜Landsat ETM影像对非洲南部地区的L3JRC、MODIS以及GlobGarbon火烧迹地数据产品集进行了验证,对3种数据集在漏判误差、错判误差以及总体精度方面的差异进行了比较。Padilla等(2014a)采用204期Landsat数据对全球尺度下2008年的MCD45数据产品进行了验证,结果表明错判误差以及漏判误差分别达到46%和72%。之后,他同样利用Landsat数据对6种不同的火烧迹地数据产品进行了对比分析,结果表明虽然所有6种数据产品的总体精度都超过了90%,但错判误差均超过40%,而且漏判误差均超过65%(Padilla et al., 2015)。
总体而言,现有的火烧迹地数据产品精度参差不齐,其整体精度范围介于70%到80%(Diagne et al., 2010;Kushida,2010;Schroeder et al., 2008),而对于某些特殊的生物群落(Giglio et al., 2009a)或者使用低空间分辨率的遥感数据(Mouillot et al., 2014)(如NOAA-AVHRR)时精度只有40%。虽然使用NOAA-AVHRR数据进行火烧迹地信息提取效果并不太好,但NOAA-AVHRR是1982至1991年这一时间段内提取火烧迹地信息的唯一遥感数据源,如果想要构建长时间序列火烧迹地信息数据则必须选择该数据。因此如何在时间序列长度以及数据精度之间的进行取舍成为火烧迹地信息提取所面临的一个艰难抉择。
2 火烧迹地数据产品应用研究近年来,火烧迹地数据产品经发展迅速,同时也推动了数据应用的不断进步。虽然大多数的数据集都为全球尺度的数据产品,但这些数据产品的应用却并不仅仅局限于全球尺度,在区域尺度下也得到了广泛的应用。尤其是在受火灾干扰频繁但却缺乏火灾统计数据的区域,火烧迹地数据产品往往被用于区域尺度下的火灾机制分析(Andela et al., 2016;Spessa et al., 2015)。
2.1 火灾风险评估火灾的发生受诸多因素的影响,包括自然因素及人为因素(Vasilakos et al., 2009)。虽然火灾的发生具有正负2方面的影响,但其负面影响往往大于正面影响。火灾风险评价成为火灾管理及其预防的重要手段(田晓瑞等,2016)。火灾风险评价可以明确火灾发生可能性最高的区域,从而减少生命、财产及自然资源等的损失。火灾风险评价结果是否准确,需要相应的火灾数据来进行验证,包括起火点位置以及火烧范围等信息(Robbins et al., 2015)。传统火灾统计数据可以提供火灾发生的位置信息,但不能对火烧范围进行空间化的表达,因而作为火灾风险评价验证数据存在一定的不足。高精度的火烧迹地信息则可以弥补这一不足,成为火灾风险评价有效的验证数据。
2.2 火灾燃烧排放估算火灾对于陆地生态系统碳循环有着重要的影响,按作用过程可以分为直接影响与间接影响。间接影响持续时间较长,主要原因是火灾的发生改变了原有的植被及碳汇结构,从而造成了火烧区碳的持续损失(Amiro et al., 2010)。直接影响则更为明显且易于观测,来源于燃烧过程中的碳排放,持续时间较短,仅发生于火灾发生期间(van der Werf et al., 2010)。火灾的发生会带来众多温室气体的排放,包括二氧化碳、一氧化碳、氮氧化物等。此外,研究表明,随着全球变化的影响,火灾的发生频度增加,由火灾导致的温室气体排放量进一步增加(Kaiser et al., 2012)。
由于空间上的宏观性以及时间上的不确定性,使用遥感数据能够更好地实现对火灾及其燃烧排放的监测与预测。目前,许多全球尺度或者区域尺度下的空气质量预测模型中均包含了火灾燃烧排放的计算模块,而且其计算过程都是以遥感提取的火烧迹地数据为基础(Reid et al., 2009;Sofiev et al., 2009)。
火灾排放物的计算方法大致可以分为2种:自下而上和自上而下。前者通过对生物燃烧时影响排放的各主要因子(如燃烧面积、燃烧效率等)进行量化评价来计算排放总量;后者则是对火灾发生造成的某种气体的实际排放量进行估算(如通过计算该气体大气浓度的变化进行总量估算)。其中,自下而上的方法应用更为广泛,计算框架可以表示为:
$ {M_i} = A \times {\rm{AFL}} \times \beta \times {\rm{E}}{{\rm{F}}_i}。$ |
式中,Mi为第i种气体的排放总量(g),A为火烧面积(m2),AFL为可燃物负荷(g·m-2),β为燃烧效率,EFi为气体i的排放因子。这一估算方法是全球火灾排放数据库(global fire emissions database 4,GFED4)采用的基本方法(Guido et al., 2016)。火灾排放物的计算需要火灾发生面积及空间范围等信息,而基于遥感数据获取的火烧迹地数据能够较好地提供这方面信息,从而成为火灾排放物估算的基本数据之一(Sandra et al., 2017;Huijnen et al., 2016;Yi et al., 2016)。
2.3 全球植被动力学模型全球植被动力学模型(dynamic global vegetation model,DGVM)可以实现气候条件变化影响下的植被动态模拟(如叶面积指数、植被覆盖度等),同时也可以实现相关能量交换和物质变化的模拟(如碳通量、感热通量、潜热通量)(车明亮等,2014)。典型的DGVM输入数据中均包含CO2数据,而如前所述,火灾是温室气体排放的重要影响因素,这就使得许多DGVM当中均包含了火灾模块。此外,一些动态植被模型(dynamic global vegetation model, DGVM)[如LPJ(Lund-Potsdam-Jena)]还可以实现火灾干扰对陆地生态系统影响的模拟,分析火灾干扰下的全球植被动态特征(Thonicke et al., 2001)。火烧迹地数据一般作为DGVM中火灾模块的校正数据,或者作为验证数据集对其模拟结果进行验证。随着DGVM的不断发展,对火烧迹地数据的需求也不断增加,从而进一步推动了基于遥感的火烧迹地数据集的开发及其相应算法的研究。
2.4 火灾后生态系统监测火灾的发生会对生态系统产生严重的破坏,评价火灾对于生态环境的破坏程度成为火灾后生态系统监测的首要问题。在多数的研究案例中,火烧严重度(Fire Severity)成为评价火灾对于生态系统影响的主要方式(Antonio et al., 2014)。野外调查的耗时费力,使得遥感成为火烧严重度评价不可缺少的手段之一。基于遥感的火烧严重度评价主要通过利用光谱指数来实现,如差分归一化燃烧指数(difference narmalized burn ratio, dNBR) (Sean et al., 2014)、CBI(Composite burn index)(Gang et al., 2015)等。在此基础之上,学者们从不同的角度对火烧后生态系统的变化特征进行了分析,包括火烧后栖息地特征变化(Vogeler et al., 2016)、火灾后植被恢复(Marcos et al., 2016)、火灾后碳循环(Sparks et al., 2016)等。而火烧迹地数据中所包含的位置、火烧范围等信息是进行以上研究最基础的数据之一。
3 结论与展望本文对近年来基于遥感的火烧迹地相关研究进行了系统的回顾,首先从现有的火烧迹地数据产品来看,虽然发展历史较短,但发展迅速,已经开发11种数据产品,各数据产品在时间、空间分辨率等方面均存在一定差异。从提取算法来看,火灾发生时的热异常以及火烧前后植被突变所带来的光谱特征变化成为基于遥感提取火烧迹地信息的主要特征。从现有数据产品精度来看,整体精度介于70%到80%之间,存在较大提升空间。此外,从火灾风险评估、火灾燃烧排放以及全球植被动力学模型等方面,对火烧迹地数据产品的应用进行了论述。可以看出,火烧迹地数据产品具有非常广泛的应用价值,但现有的火烧迹地数据产品还存在一定的不足,限制了其应用领域的扩展。火烧迹地数据产品的改进可从以下3方面展开:
1) 构建长时间序列火烧迹地数据产品集。火灾的发生为随机事件,长时间序列数据能够更好的刻画火灾机制(Moreira et al., 2011),分析火灾发生频率与气候变化的相关性(Achard et al., 2008)以及评价火灾对于全球碳循环的影响(Jing et al., 2000)。而现有的火烧迹地数据产品时间序列均较短,如时间序列较长的MODIS火灾数据产品只能提供2000年以来的数据,并未涉及2000年之前,而GBS数据提供了1982至1999年的火灾迹地数据产品。如何对不同的数据产品进行整合,或者开发适用于不同遥感数据源的火烧迹地信息提取算法,建立长时间序列火烧迹地数据产品将成为未来火烧迹地研究的一个重要方向。
2) 开发高精度的火烧迹地数据产品集。如前所述,现有的火烧迹地数据产品虽然数量较多,但整体而言精度较低。充分考虑火灾发生时以及火灾发生前后的各种异常特性,真实反映火灾发生所带来的地表特征变化,才能建立更加精确、稳定的提取算法,提高火烧迹地数据产品精度。此外,从目前使用的数据来看,多为时间分辨率较高而空间分辨率较低的遥感数据。而现有的数据如高分2号,时间分辨率为5天,比MODIS、AVHRR等数据低,但其多光谱数据空间分辨率可达到4 m,开发针对此类卫星遥感数据或者综合利用2类卫星遥感数据的火烧迹地提取方法,将大大提高火烧迹地数据产品精度。
3) 建立多样化的火烧迹地数据产品集。现有的火烧迹地数据产品集均只包含了火烧像元的时间、空间位置以及面积等信息,但对于火灾发生时的其他特征却并未涉及,如火烧能量(fire energy)(Luigi et al., 2009;Ellicott et al., 2009)、火焰温度(Fire temperature)以及火灾规模(fire size)(Eckmann et al., 2008)等,而这些特征在相关研究中均有着重要的应用。此外,现有的火烧迹地数据集对于热带地区的火灾(彭光雄等,2008)以及秸秆焚烧(Kant et al., 2008)的探测能力有限。改良现有火烧迹地数据产品集,增加新的监测内容,将进一步扩大火烧迹地数据产品集的应用范围。
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