張文文，王 勁，王秋華*，曹恒茂，王金波，左軍宏，王加慶

(1.西南林業(yè)大學(xué) 土木工程學(xué)院，云南省森林災(zāi)害預(yù)警與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，云南 昆明 650224；2.施甸縣善洲林場(chǎng)，云南 保山 678000)

森林火災(zāi)是嚴(yán)重的自然災(zāi)害，但火也是自然環(huán)境的重要干擾因子之一，影響著全球生態(tài)系統(tǒng)的演替模式和過(guò)程，包括植被分布和結(jié)構(gòu)、碳循環(huán)等[1-2]。森林火災(zāi)的發(fā)生頻率和強(qiáng)度在不斷增加，火災(zāi)防控形勢(shì)更加嚴(yán)峻[3-4]。因此，急需高效實(shí)用的技術(shù)手段支撐火災(zāi)撲救決策[5]。近年來(lái)，空間觀測(cè)、傳感器技術(shù)、信息技術(shù)和計(jì)算能力的不斷優(yōu)化以及遙感數(shù)據(jù)空間分辨率、光譜分辨率和時(shí)相特征的多樣化，有效提升了遙感技術(shù)探測(cè)森林火災(zāi)的效果。相較于傳統(tǒng)森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)方法(如瞭望塔和航空巡護(hù)等)，遙感技術(shù)探測(cè)信息豐富，觀測(cè)范圍廣、周期短，具有覆蓋面廣、采集數(shù)據(jù)快、受限條件少等，能較全面地反映地物動(dòng)態(tài)變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并提供火場(chǎng)信息，是開(kāi)展森林火災(zāi)探測(cè)的有效手段[6]。該技術(shù)已在可燃物調(diào)查、確定火燒面積、過(guò)火區(qū)制圖、評(píng)估火燒程度、估算生物燃燒排放量、了解火后森林受害程度以及指導(dǎo)災(zāi)后植被恢復(fù)工作等方面發(fā)揮了重要作用[7-8]。

將衛(wèi)星遙感技術(shù)應(yīng)用于森林火災(zāi)探測(cè)起源于20世紀(jì)80年代，最早是利用GEOS/VAS傳感器以及NOAA(national oceanic and atmospheric administration)/AVHRR(advanced very high resolution radiometer)進(jìn)行火災(zāi)監(jiān)測(cè)[9](表1)。當(dāng)前用于森林火災(zāi)遙感探測(cè)的衛(wèi)星平臺(tái)包括：MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)/EOS(earth observation system)、AHI(advanced himawari imager)/葵花8號(hào)(himawari-8)[10]、哨兵二號(hào)(sentinel-2)[11]以及國(guó)產(chǎn)系列：風(fēng)云三號(hào)(FY-3)[12]、高分一號(hào)(GF-1)、高分四號(hào)(GF-4)[13]、資源三號(hào)(ZY-3)和環(huán)境系列(HJ)、吉林一號(hào)(JiLin-1)等[14]。此外，機(jī)載遙感技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于森林火災(zāi)的探測(cè)，尤其是應(yīng)用于重大和特別森林火災(zāi)(按照受害森林面積和傷亡人數(shù)，森林火災(zāi)分為一般森林火災(zāi)、較大森林火災(zāi)、重大森林火災(zāi)和特別重大森林火災(zāi))[15]，可獲取火災(zāi)實(shí)時(shí)、高清數(shù)字正射影像，空間分辨率高達(dá)8～10 cm，航拍效率可達(dá)30～40 km2·d-1，時(shí)效性高、地類識(shí)別精度高、區(qū)劃精度性能優(yōu)等[16]。

現(xiàn)階段森林火災(zāi)探測(cè)技術(shù)主要包括：利用遙感影像識(shí)別植被，估算植被面積、載量等，可定量估測(cè)可燃物載量[17]；利用地表輻射能巨大的變化監(jiān)測(cè)火點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)火情的實(shí)時(shí)跟蹤[18]；利用火災(zāi)前后地物光譜特征變化確定火災(zāi)程度與變化，識(shí)別火燒跡地，能較精準(zhǔn)地評(píng)價(jià)火災(zāi)危害程度[19]；利用植被指數(shù)以及光譜混合分析法(spectral mixture analysis; SMA)監(jiān)測(cè)火后植被恢復(fù)，提高了植被的監(jiān)測(cè)精度[20]。但受數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率及其質(zhì)量的影響，監(jiān)測(cè)面積較小的火災(zāi)(受害森林面積<1 hm2)有一定難度。未來(lái)可開(kāi)展植被群落的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)森林火災(zāi)的早期探測(cè)與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，及時(shí)精確評(píng)估火災(zāi)易發(fā)區(qū)的火險(xiǎn)等級(jí)，實(shí)現(xiàn)森林火災(zāi)高效防控；綜合不同尺度的遙感平臺(tái)優(yōu)勢(shì)并結(jié)合遙感數(shù)據(jù)，對(duì)地理信息系統(tǒng)建模，突出遙感森林火災(zāi)探測(cè)產(chǎn)品的預(yù)測(cè)性，滿足森林火災(zāi)探測(cè)的具體需求[21]。

1 森林火災(zāi)災(zāi)前預(yù)測(cè)

1.1 森林可燃物載量評(píng)估及類型識(shí)別

可燃物載量對(duì)于計(jì)算空間火險(xiǎn)等級(jí)以及模擬整個(gè)景觀中的火行為至關(guān)重要。然而，在滿足一定精度條件下，大空間尺度(景觀尺度)可燃物載量數(shù)據(jù)的快速獲取依賴傳統(tǒng)的地面調(diào)查方式難以獲得，但通過(guò)遙感探測(cè)技術(shù)，森林可燃物載量定量估測(cè)可被實(shí)現(xiàn)[15]。非光合植被(non-photosynthetic vegetation,NPV)主要是指凋落物，其大量積累會(huì)導(dǎo)致森林火災(zāi)發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)加大。因此，定量掌握非光合植被覆蓋度(fNPV)有利于可燃物載量的評(píng)估與火災(zāi)監(jiān)測(cè)[22]。目前，遙感技術(shù)憑借其大范圍數(shù)據(jù)獲取和連續(xù)觀測(cè)等優(yōu)勢(shì)，已成為估算fNPV的主要技術(shù)手段[23]。自然狀態(tài)下，林區(qū)可燃物載量取決于植被類型和火周期，利用遙感數(shù)據(jù)和少量地面信息可實(shí)現(xiàn)森林可燃物載量定量估測(cè)[24]。其中，Landsat TM影像結(jié)合火歷史數(shù)據(jù)、林木冠層轉(zhuǎn)換率與林分因子對(duì)可燃物載量進(jìn)行估算，其估測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的決定系數(shù)(R2)高達(dá)0.79[25]。激光雷達(dá)(light detection and ranging,LiDAR)是一種主動(dòng)遙感技術(shù)，雷達(dá)傳感器能獲取高精度的垂直結(jié)構(gòu)信息，提供有關(guān)森林結(jié)構(gòu)和生物量組成等方面的定量信息，可用于可燃物載量評(píng)估，其評(píng)估準(zhǔn)確率和效率較高，可達(dá)90%[26]。

可燃物載量和類型的變化會(huì)導(dǎo)致火災(zāi)模式存在較大差異[27]，而基于遙感影像的時(shí)間序列分析，遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)可燃物類型分類，使得對(duì)象(可燃物)具備大小、形狀、拓?fù)潢P(guān)系、類別層次等諸多信息，其分類的面積精度可達(dá)到89.3%[28]，可更好地進(jìn)行火行為預(yù)測(cè)和空間模擬[29-30]。此外，可燃物分類具有尺度依賴性，這種空間尺度的變化使得遙感影像的使用具有差異性。對(duì)于區(qū)域性乃至全國(guó)性的森林可燃物分類，可采用低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)；在林分尺度上，可采用高分影像來(lái)反映可燃物的細(xì)微變化。美國(guó)最先應(yīng)用NOAA數(shù)據(jù)，研究北美植被分布特點(diǎn)，為全球植被覆蓋狀況的研究提供了借鑒經(jīng)驗(yàn)[31]。Goodenough等[32]利用Hyperion、ALI、ETM 3種遙感數(shù)據(jù)對(duì)加拿大維多利亞區(qū)的5種森林類型進(jìn)行了分類，在結(jié)果對(duì)比中發(fā)現(xiàn)高光譜遙感數(shù)據(jù)可以提供連續(xù)、精細(xì)的光譜信息，能有效地消除大氣散射的影響，具有更強(qiáng)的森林識(shí)別能力。但由于高光譜遙感數(shù)據(jù)成本高、可獲取數(shù)據(jù)有限，不能實(shí)現(xiàn)大范圍長(zhǎng)時(shí)間的監(jiān)測(cè)。Giorgos等[33]通過(guò)對(duì)地中?？扇嘉镱愋瓦M(jìn)行分類與繪圖，進(jìn)而評(píng)估和比較了EO-1 Hyperion、Quickbird和Landsat TM圖像中固有的光譜和空間信息，發(fā)現(xiàn)高空間分辨率在可燃物分類方面比高光譜分辨率更精確。

1.2 森林火險(xiǎn)發(fā)生預(yù)報(bào)

森林火險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)是利用氣象、可燃物、火源來(lái)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)森林火災(zāi)發(fā)生的可能性[34]。中國(guó)最早利用森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)模型進(jìn)行火險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)，隨著遙感(remote sensing)、地理信息系統(tǒng)(geographic information system)等新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，衛(wèi)星遙感探測(cè)技術(shù)憑借其監(jiān)測(cè)范圍廣，能及時(shí)準(zhǔn)確地反饋地面信息，可獲取全球氣象及地表等相關(guān)參數(shù)的特點(diǎn)，為開(kāi)展每日森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生等級(jí)預(yù)報(bào)和及時(shí)獲取火險(xiǎn)預(yù)報(bào)參數(shù)提供了可行的技術(shù)手段[20]。彭光雄等[35]基于MODIS數(shù)據(jù)探測(cè)的火險(xiǎn)數(shù)據(jù)(可燃物類型及濕度)，構(gòu)建了火災(zāi)敏感性指數(shù)(FSI)，結(jié)果表明該指數(shù)能夠很好表征森林火災(zāi)險(xiǎn)的實(shí)況。

遙感主要利用電磁波所攜帶的信息來(lái)反演被探測(cè)目標(biāo)的各種屬性，最廣泛利用的電磁波譜主要是：可見(jiàn)近紅外、熱紅外、微波波段[36]。其中，微波遙感可提取地表含水量(干燥程度)；熱紅外遙感可提供地表溫度；可見(jiàn)光遙感反演的植被指數(shù)等生態(tài)指標(biāo)可以更新可燃物分布地圖。遙感探測(cè)技術(shù)可對(duì)火災(zāi)危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[37]。森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警還需要結(jié)合氣象、歷史火點(diǎn)數(shù)據(jù)、植被類型、林分結(jié)構(gòu)等，通過(guò)建模估測(cè)森林火災(zāi)發(fā)生概率，發(fā)布風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，有利于對(duì)高火險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行重點(diǎn)防控。

2 森林火災(zāi)災(zāi)時(shí)監(jiān)測(cè)

2.1 森林火點(diǎn)識(shí)別

森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)作為發(fā)現(xiàn)森林火災(zāi)火點(diǎn)的重要手段，是防災(zāi)減災(zāi)的基礎(chǔ)，通過(guò)及時(shí)精準(zhǔn)地識(shí)別森林火災(zāi)，精準(zhǔn)定位火點(diǎn)，有利于早發(fā)現(xiàn)早撲救[38]。傳統(tǒng)的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)需大量人力、物力、財(cái)力，有一定的局限性，但衛(wèi)星遙感探測(cè)技術(shù)憑借其技術(shù)優(yōu)勢(shì)，節(jié)省了相應(yīng)的成本，在火災(zāi)監(jiān)測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用，如GEOS/VAS、NOAA/AVHRR、MODIS/EOS、TM、DMSP等衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及中國(guó)的FY系列氣象衛(wèi)星和環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星等[39]。目前學(xué)術(shù)界主要將NOAA/AVHRR、MODIS/EOS影像作為火點(diǎn)監(jiān)測(cè)的遙感數(shù)據(jù)源，其森林火災(zāi)識(shí)別精度達(dá)到90%以上[9]?；谶b感技術(shù)的火點(diǎn)識(shí)別方法研究也在不斷地發(fā)展與改進(jìn)。Yuan等[40]將火的顏色特征和運(yùn)動(dòng)特征融入遙感森林火災(zāi)探測(cè)方案，提出了一種基于視覺(jué)傳感器的無(wú)人機(jī)森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)與檢測(cè)方法，提高了森林火災(zāi)探測(cè)性能并降低了誤報(bào)率。Dozier[41]提出一種亞像素的地表溫度場(chǎng)衛(wèi)星識(shí)別方法，為其他衛(wèi)星數(shù)據(jù)火點(diǎn)識(shí)別方法的發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)。

基于NOAA/AVHRR衛(wèi)星數(shù)據(jù)發(fā)展出圖像增強(qiáng)方法、閾值法(單閾值法、多閾值法、動(dòng)態(tài)閾值法)、NDVI指數(shù)法等火點(diǎn)識(shí)別方法[42]，如，劉良明等[43]提出一種時(shí)空動(dòng)態(tài)閾值火點(diǎn)檢測(cè)算法，發(fā)現(xiàn)該算法能有效改善火點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果，具有時(shí)空尺度的自適應(yīng)性。隨后，在完整的MODIS火點(diǎn)識(shí)別算法體系及其火產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，發(fā)展出絕對(duì)閾值法、上下文算法(Contextual)和多通道合成法等MODIS火點(diǎn)識(shí)別方法[44-45]。目前，在AVHRR和MODIS火點(diǎn)識(shí)別方法基礎(chǔ)上，又提出一系列修正、改進(jìn)算法，如，覃先林等[46]基于MODIS各波段特性，利用地面信息，采用亮溫-植被指數(shù)法建立了森林火災(zāi)識(shí)別模型，提高了火點(diǎn)判別精度。殷針針等[38]基于FY-3D MERSI影像數(shù)據(jù)，改進(jìn)了潛在火點(diǎn)像元的識(shí)別算法，并結(jié)合動(dòng)態(tài)閾值法和Contextual進(jìn)行了火點(diǎn)識(shí)別實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示，改進(jìn)后的算法能快速有效地提取出火點(diǎn)信息，尤其是對(duì)較小火點(diǎn)有較好識(shí)別效果。此外有學(xué)者開(kāi)始基于環(huán)境小衛(wèi)星進(jìn)行火點(diǎn)探測(cè)，李家國(guó)等[47]提出一種能較好應(yīng)用于HJ-1B森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)的歸一化火點(diǎn)指數(shù)(Ku)算法。覃先林等[48]提出了一種利用HJ-1B衛(wèi)星紅外相機(jī)數(shù)據(jù)的火點(diǎn)自動(dòng)識(shí)別算法，火點(diǎn)漏分率低于10%，錯(cuò)分率為0，能滿足森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)的精度要求。

2.2 森林火災(zāi)燃燒動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

火災(zāi)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)需要對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星在時(shí)間和空間分辨率上須同時(shí)滿足監(jiān)測(cè)需求，因而，在森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)任務(wù)中多以極軌或靜止軌道衛(wèi)星為主，如風(fēng)云系列(FY)、EOS/MODIS、NOAA/AVHRR、S-NPP/VIIRS、Himawari-8/9、COMS-1等。極軌衛(wèi)星已形成廣泛的火點(diǎn)監(jiān)測(cè)能力。如NOAA/AVHRR對(duì)溫度極為敏感且具有夜間成像與動(dòng)態(tài)獲取無(wú)云狀態(tài)下遙感影像的能力，能識(shí)別出比衛(wèi)星空間分辨率遠(yuǎn)小的火點(diǎn)，具有獨(dú)特的監(jiān)測(cè)效果[49]；EOS/MODIS一天過(guò)境4次，在時(shí)間分辨率上可實(shí)現(xiàn)對(duì)森林火災(zāi)的監(jiān)測(cè)需求。此外，其火產(chǎn)品包含了能夠獨(dú)立理解火災(zāi)的時(shí)間和空間分布規(guī)律及特性的信息[50]；VIIRS具有更高的空間分辨率(375 m)，能夠監(jiān)測(cè)到比MODIS更小的火點(diǎn)。但極軌衛(wèi)星觀測(cè)頻次較低，且集中于相對(duì)固定的幾個(gè)時(shí)段，對(duì)于火災(zāi)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)來(lái)說(shuō)，時(shí)間分辨率無(wú)法達(dá)到要求[51]。靜止衛(wèi)星可通過(guò)重復(fù)凝視拍攝，對(duì)火災(zāi)進(jìn)行高時(shí)空分辨率的監(jiān)測(cè)。如，日本Himawari-8/9靜止氣象衛(wèi)星和韓國(guó)COMS-1(通信-海洋-氣象衛(wèi)星-1)地球靜止軌道衛(wèi)星具有觀測(cè)頻次高(10 min·次-1)，能對(duì)單一的森林火災(zāi)事件形成連續(xù)觀測(cè)，可進(jìn)行火情實(shí)時(shí)跟蹤，此外，其覆蓋范圍廣，適用于監(jiān)測(cè)過(guò)火面積較小的火災(zāi)，能監(jiān)測(cè)到林下陰燃階段的火[52]。我國(guó)的風(fēng)云四號(hào)(FY-4)靜止氣象衛(wèi)星可對(duì)地球環(huán)境參數(shù)、天氣、氣候?qū)崿F(xiàn)高精度、高時(shí)效的定量觀測(cè)，每15 min返回1次火場(chǎng)信息，可滿足森林火災(zāi)領(lǐng)域研究分析、模式計(jì)算、監(jiān)測(cè)的需求[53]。此外，國(guó)產(chǎn)高分系列適合連續(xù)監(jiān)測(cè)我國(guó)突發(fā)性森林火災(zāi)，動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)著火點(diǎn)[11]。

火場(chǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)常利用中高分辨率的衛(wèi)星影像提取火災(zāi)的發(fā)展趨勢(shì)、云煙走向和火燒強(qiáng)度等火場(chǎng)信息，這是由于多數(shù)森林火災(zāi)在低空間分辨率熱紅外通道衛(wèi)星影像(NOAA、MODIS、FY等)上通常僅表現(xiàn)為點(diǎn)特征，而在Landsat TM/ETM+/OLI、GF系列、Sentinel-2A/B等中高空間分辨率衛(wèi)星影像上可較好地表征出火線具有的線面特征，分辨出正在燃燒的火場(chǎng)輪廓[54]。如，中國(guó)目前已在軌運(yùn)行高分六號(hào)(GF-6)，其(尤其是藍(lán)光波段) 影像可較好反映植被燃燒形成的煙區(qū)(包括煙羽和煙團(tuán))的分布狀況如位置、范圍和形狀)，從而判定火場(chǎng)的位置和火蔓延趨勢(shì)[7]。Ononye等[55]基于梯度法，從多光譜紅外圖像中提取火場(chǎng)參數(shù)(火場(chǎng)周界、活躍火線和火勢(shì)蔓延方向)， 提高了火蔓延預(yù)測(cè)能力。受火場(chǎng)地形、植被、風(fēng)向等影響，火場(chǎng)時(shí)常出現(xiàn)多條火線、多個(gè)方向蔓延的現(xiàn)象，需要在衛(wèi)星影像上定量提取出多個(gè)分散的燃燒區(qū)域。

3 森林火災(zāi)災(zāi)后評(píng)估

3.1 森林火災(zāi)受害程度評(píng)價(jià)

森林火災(zāi)受害程度可反映火后森林生態(tài)系統(tǒng)變化程度，即它與植被死亡率成正比，與植被修復(fù)能力成反比，是了解火后森林受害程度、開(kāi)展森林火災(zāi)恢復(fù)重建工作極為重要的參數(shù)。國(guó)內(nèi)外多用火燒烈度(burn severity)來(lái)定量評(píng)價(jià)森林受害程度[56]，尤其是借助激光雷達(dá)(LiDAR)在森林垂直結(jié)構(gòu)測(cè)量方面的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)植被垂直高度在森林火災(zāi)發(fā)生前后的變化來(lái)確定火燒烈度。不同類型遙感數(shù)據(jù)及光譜波段間組合指數(shù)，如NBR(normalized burn ratio)、NDVI(normalized difference vegetation index)、EVI(normalized difference vegetation index)等，已被廣泛運(yùn)用于火后森林受害程度評(píng)價(jià)[57]。如，Victor[58]提出了一種新的光譜指數(shù)dNBR-EVI，能更精確地確定植被燒損嚴(yán)重程度及判斷土壤燒傷程度?；谥脖恢笖?shù)并結(jié)合地面調(diào)查組合指數(shù)CBI(composite burn index)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)，也是評(píng)估森林受災(zāi)程度的方法。如，Ri[59]對(duì)美國(guó)地質(zhì)勘探局(USGS)提供的遙感陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，調(diào)查了森林火災(zāi)的空間特征，確定火點(diǎn)位置，并通過(guò)NBR和dNBR來(lái)計(jì)算燒傷面積和調(diào)查燒傷嚴(yán)重程度(BS)，估計(jì)火災(zāi)受損面積。此外，通過(guò)研究火災(zāi)前后遙感計(jì)算的值變化或通過(guò)目視判讀選取不同程度的訓(xùn)練樣本，借助分類方法可將森林受害程度進(jìn)行分級(jí)。

遙感是大尺度動(dòng)態(tài)的一種監(jiān)測(cè)手段，被有效地用于監(jiān)測(cè)森林火災(zāi)造成的陸地生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力和生物多樣性的總體損失。Sannigrahi等[60]采用2種光能利用率(LUE)模型及MODIS遙感數(shù)據(jù)，對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)陸地凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)進(jìn)行了定量分析，提出一種新方法(delta-NPP/delta-burn指數(shù))來(lái)量化森林火災(zāi)對(duì)陸地碳排放和生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)的影響。長(zhǎng)時(shí)序衛(wèi)星遙感產(chǎn)品的廣泛應(yīng)用為利用遙感探測(cè)技術(shù)進(jìn)行森林火災(zāi)燒毀生物量估算提供了有效的工具，利用MODIS火產(chǎn)品中的火輻射功率數(shù)據(jù)(fire radiative power；FRP)得到火輻射能(fire radiative energy；FRE)，進(jìn)而估算森林火災(zāi)消耗的生物量[61]。靜止衛(wèi)星超高的時(shí)間分辨率可以通過(guò)FRP時(shí)間積分等方法對(duì)森林火災(zāi)燃燒總量進(jìn)行計(jì)算[53]。

3.2 火燒跡地生態(tài)修復(fù)狀況

衛(wèi)星傳感器可提供地物在火燒跡地各波段的輻射能量差異，用于地物識(shí)別和區(qū)分，并具有很強(qiáng)的時(shí)效性和周期性，為衛(wèi)星影像研究火燒跡地植被恢復(fù)提供了新的技術(shù)手段[62]。目前火燒跡地植被研究仍廣泛使用中低空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)，具有高時(shí)間分辨率。高空間分辨率數(shù)據(jù)能夠識(shí)別植物個(gè)體，而高光譜分辨率數(shù)據(jù)能夠更好區(qū)分不同植被物種[63]。除光學(xué)影像外，雷達(dá)數(shù)據(jù)在火后植被恢復(fù)研究方面也發(fā)揮了作用。Meng等[20]聯(lián)合激光雷達(dá)與高分衛(wèi)星影像(WorldView-2)研究了不同程度火燒跡地植被的短期恢復(fù)速率。

現(xiàn)階段，火燒跡地植被恢復(fù)衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)方法可概括為圖像分類法[64]、植被指數(shù)法[65]、光譜混合分析法(SAM)[66]。其中SAM得到的地物識(shí)別與區(qū)分結(jié)果更加精細(xì)、準(zhǔn)確，能提高植被的監(jiān)測(cè)精度，但此方法也常因空間異質(zhì)性、地表復(fù)雜性以及像元組成差異性而受到限制?；鸷笾脖换謴?fù)評(píng)價(jià)模型常用植被指數(shù)(NDVI、EVI、SAVI、MSAVI、NBR和NBR2等)作為災(zāi)后生態(tài)恢復(fù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。此外，葉面積指數(shù)(LAI)[67]、植被覆蓋度(VCF)、凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)和光合作用有效輻射吸收率(FAPAR)等生態(tài)參數(shù)也常用于植被恢復(fù)的研究中[68]。

表1 各種不同空間分辨率的遙感影像信息提取

4 結(jié)論與展望

隨著氣候變化，尤其是變暖趨勢(shì)增強(qiáng)，人為干擾活動(dòng)增加，全球森林火災(zāi)更具暴發(fā)性和危害性。人類也將面對(duì)更多大面積、高強(qiáng)度且影響大的森林火災(zāi)?，F(xiàn)有滅火技術(shù)和方法將面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。更需要大空間、大尺度和大時(shí)間跨度的森林火災(zāi)實(shí)時(shí)探測(cè)和及時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)。遙感技術(shù)的發(fā)展、數(shù)據(jù)源的多樣化以及方法模型的改進(jìn)，為森林火災(zāi)探測(cè)提供了支撐。遙感技術(shù)能較全面地反映地物動(dòng)態(tài)變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并提供火場(chǎng)信息；形成了適用于不同衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的火情監(jiān)測(cè)應(yīng)用方法與技術(shù)系統(tǒng)，實(shí)用性好。已用于繪制可燃物載量火險(xiǎn)圖、主動(dòng)或?qū)崟r(shí)森林火災(zāi)探測(cè)和監(jiān)測(cè)、火燒后損失評(píng)估和火燒跡地生態(tài)修復(fù)治理等方面，可靠性強(qiáng)。但遙感在森林火災(zāi)探測(cè)方面的應(yīng)用還需拓展和深入，向多尺度模擬和多指標(biāo)量化、功能拓寬化和性能精細(xì)化、航空遙感與航天遙感相結(jié)合發(fā)展。

及時(shí)、精確提供火場(chǎng)信息，為精準(zhǔn)滅火服務(wù)。隨著極端火事件頻發(fā)，出于對(duì)火險(xiǎn)的及時(shí)處置響應(yīng)，現(xiàn)階段對(duì)火點(diǎn)位置的精確度以及對(duì)目標(biāo)探測(cè)時(shí)效性需求也要求更高。迅速向火管理者提供高清圖像產(chǎn)品和衍生信息，及時(shí)評(píng)估森林火災(zāi)形勢(shì)、提出滅火規(guī)劃建議。特別是中國(guó)西南高山峽谷區(qū)，山高坡陡谷深，缺乏及時(shí)準(zhǔn)確的火災(zāi)實(shí)時(shí)遙感信息，很容易在滅火行動(dòng)中造成人員傷亡。要優(yōu)化配置遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可將光譜采樣限制在單個(gè)波段，完成直觀的圖像解譯，以靜態(tài)地圖的形式向防滅火指揮員提供森林火災(zāi)的位置信息[69]。系統(tǒng)處理大量不同光譜和空間分辨率的地球觀測(cè)圖像，得到從森林火災(zāi)探測(cè)、火線監(jiān)測(cè)到受影響區(qū)域的損害評(píng)估、災(zāi)后恢復(fù)評(píng)估期間精細(xì)化的專題產(chǎn)品。

自動(dòng)解譯、多方位評(píng)估，提高精準(zhǔn)度和可信度。要形成高效準(zhǔn)確的自動(dòng)監(jiān)測(cè)及分析能力，建立穩(wěn)定和模塊化的計(jì)算技術(shù)平臺(tái)，促進(jìn)多個(gè)火應(yīng)用程序(如實(shí)時(shí)火災(zāi)探測(cè)、火鋒動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、快速火區(qū)測(cè)繪和燒毀區(qū)域的時(shí)間序列分析)高效運(yùn)行。借助遙感圖像，對(duì)生物防火林帶、箐溝、火場(chǎng)緊急開(kāi)辟的防火隔離帶以及天然河流、湖泊等進(jìn)行隔火效能評(píng)估。

協(xié)同使用多源數(shù)據(jù)、信息互補(bǔ)和尺度轉(zhuǎn)換。協(xié)同使用更多的數(shù)據(jù)源，進(jìn)一步融合時(shí)間、空間、光譜信息，實(shí)現(xiàn)多尺度、多平臺(tái)影像間的信息互補(bǔ)和尺度轉(zhuǎn)換，不斷提升多星源對(duì)火點(diǎn)的響應(yīng)和監(jiān)測(cè)能力。如航天與航空遙感相結(jié)合，無(wú)人機(jī)技術(shù)對(duì)火場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與指揮，利用遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)對(duì)高火險(xiǎn)區(qū)的評(píng)估預(yù)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)、定位、指揮撲火。實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)火燒跡地植被演替的更新?tīng)顩r，預(yù)測(cè)其恢復(fù)時(shí)間、評(píng)估火的生態(tài)效益等。