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基于"星-机-地"技术的缙云山林火分析

WANG Zhuoxun,WANG Yunqi, WANG Yujie, LIU Xiaodong, WANG Zhen, LI Danqing,YAN Zhiyi, CHANG Renfang, GUO Yujing

Science of Soil and Water Conservation(2023)

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摘要
森林林火调查分析是现代林火管理的重要环节.以2022年8月的重庆缙云山大火地点为试验区,实地选取轻度、中度、重度火烧样地,进行每木检尺处理和制图.基于调查区域的卫星遥感和无人机遥感影像,分别计算NDVI,并与实测样地的树高、胸径、熏黑高度、冠幅进行空间匹配,并进行灰色关联分析,分析不同火烧程度样地各项指标与NDVI值的相关性,进而通过NDVI值延伸到卫星影像.结果表明:1)根据地面调查数据,各火烧样地树木的熏黑高度随火烧程度的增加呈明显增加趋势,树高、胸径平均值的变化具有一致性,表现为中度火烧最大,轻度火烧其次,重度火烧最小.冠幅的均值变化趋势不同,表现为中度火烧最大,重度火烧次之,轻度火烧最小,大火主要发生在森林的下层区域.2)3块样地的4项指标与其NDVI的关系均超过0.55,中度火烧样地的熏黑高度、冠幅和重度火烧样地的冠幅指标与其NDVI为中等关联;轻度火烧样地的树高、胸径、熏黑高度与其NDVI的关联度均超过0.8,为极强关联;其余指标关联度在0.6-0.8之间,为较强关联.说明要素间相关性较强,NDVI能够作为林火火烧等级划分的依据.3)以无人机多光谱影像NDV1阈值为标准,确定重度、中度、轻度火烧的NDVI范围依次为0~0.245 6、>0.245 6~0.347 1、>0.347 1~0.690 0,对卫星遥感影像的NDVI进行重分类,实现该区域的火烧程度等级划分.为较大范围的林火调查提供了新的思路.
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关键词
UAV remote sensing,satellite remote sensing,multispectral image,normalized difference vegetation index,burned degree grading
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