東北地理所在黑龍江流域森林火燒跡地精準(zhǔn)檢測(cè)研究中取得重要進(jìn)展
林火是森林生態(tài)系統(tǒng)的重要干擾因子，精準(zhǔn)識(shí)別火燒跡地不僅是科學(xué)評(píng)估火災(zāi)損失及其生態(tài)效應(yīng)、制定火后管理策略的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是開展火后生態(tài)修復(fù)與資源調(diào)配的重要基礎(chǔ)。然而，當(dāng)前基于光學(xué)遙感的火燒跡地識(shí)別易受云覆蓋、地形陰影與物候變化等因素影響，導(dǎo)致光譜混淆顯著；同時(shí)，現(xiàn)有方法在深層特征挖掘、高質(zhì)量種子像素篩選及時(shí)序信息有效利用等方面仍存在不足，難以充分抑制非火干擾引入的誤差。盡管已有多種全球尺度數(shù)據(jù)產(chǎn)品支撐林火相關(guān)研究，但針對(duì)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)加劇、火情態(tài)勢(shì)復(fù)雜的黑龍江流域，仍缺乏高時(shí)空分辨率且高精度的火燒跡地?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品，這一現(xiàn)狀嚴(yán)重制約了區(qū)域森林資源的可持續(xù)利用、火后生態(tài)修復(fù)以及跨境協(xié)同管理工作的有效推進(jìn)。
針對(duì)上述問(wèn)題，中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所任春穎研究員團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一套融合活躍火數(shù)據(jù)與Sentinel-2多時(shí)序影像的森林火燒跡地精準(zhǔn)檢測(cè)方法框架。研究人員通過(guò)引入火燒導(dǎo)致的反射率突變及火后短期光譜異常信息，構(gòu)建了增強(qiáng)型火燒跡地指數(shù)（EBAI），顯著提升了火燒區(qū)與非火燒區(qū)的光譜區(qū)分能力。基于此方法框架，獲得了黑龍江流域2020-2023年空間分辨率10米、逐月森林火燒跡地產(chǎn)品（ARB_FBA），其錯(cuò)分誤差介于7.65%—8.46%之間，漏分誤差為9.43%—13.02%，Dice系數(shù)高達(dá)89.94%—91.21%。分析結(jié)果表明，黑龍江流域春季（3-5月）為森林火災(zāi)高發(fā)期，2023年火燒跡地面積激增，這一現(xiàn)象與當(dāng)年破紀(jì)錄的熱浪及森林管理疏漏密切相關(guān)。
圖1 融合活躍火數(shù)據(jù)與Sentinel-2多時(shí)序影像的森林火燒跡地精準(zhǔn)檢測(cè)框架
圖2 2020—2023 年黑龍江流域森林火燒跡地面積變化特征。(A) 不同燃燒斑塊的月度變化特征；(B) 火燒跡地面積的季節(jié)分布特征。
本研究提出的優(yōu)選光譜特征、融合火點(diǎn)數(shù)據(jù)以及構(gòu)建EBAI指數(shù)的技術(shù)路徑，可顯著提升火燒跡地檢測(cè)精度；所構(gòu)建的高精度、長(zhǎng)時(shí)序火燒跡地?cái)?shù)據(jù)集，能夠?yàn)樵搮^(qū)域火后生態(tài)影響評(píng)估與生態(tài)修復(fù)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，研究揭示了氣候極端事件和跨境管理差異對(duì)區(qū)域火燒格局的影響規(guī)律，從而為跨境流域科學(xué)制定火險(xiǎn)防控策略、優(yōu)化森林管理資源配置、推進(jìn)跨境森林協(xié)同治理提供了重要科學(xué)依據(jù)。
研究成果近期發(fā)表在遙感領(lǐng)域國(guó)際重要期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation（一區(qū)top，IF = 8.6），由東北地理所任慧鑫博士生（第一作者）、任春穎研究員（通訊作者）等人共同完成。研究由科技基礎(chǔ)資源調(diào)查專項(xiàng)（No.2022FY101902)）和國(guó)家自然科學(xué)基金（No.42171367）等項(xiàng)目共同資助。
論文信息如下：Ren, H., Ren, C., Li, L., Wang, Y., Jia, M., Wang, Z., Xi, Y., Liu, P., Xia, C., Hou, Q., Ruan, X., 2026. Accurate forest burned area detection by integrating active fire data with enhanced sentinel-2 multi-temporal imagery. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 146, 105163. https://doi.org/10.1016/j.jag.2026.105163
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