非洲长时间序列火烧迹地检测及其变化分析研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 段权 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 刘荣高 |
| 关键词 | 火烧迹地 非洲 长时间序列 Landsat 遥感 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 火是地球系统的重要生态过程，显著影响植被演替、气候、地球化学循环、生物多样性和人类健康。非洲大陆是全球火烧最频繁的区域之一，其火烧迹地面积占全球70%以上，对全球碳排放和气候变化研究具有直接影响。长时间序列的火烧迹地产品为研究火灾动态及与气候变化之间的关系提供了必要的数据支撑。针对非洲地区开发的20米空间分辨率火烧迹地产品FireCCISFD11与FireCCSFD20表明，粗分辨率火烧迹地产品显著低估了非洲火烧迹地面积和碳排放，但上述产品仅覆盖2016和2019年。此外，现有覆盖非洲地区的长时间序列10米级的火烧迹地产品还包括GABAM和Fire_GFL产品，前者未能有效改善粗分辨率产品对火烧迹地面积的低估，后者则关注于森林区域的火烧。 本研究构建了适用于非洲稀树草原火灾的长时间序列火烧迹地遥感检测算法，基于Landsat卫星数据生成了一套非洲长时间序列30米分辨率的火烧迹地数据产品，为非洲火灾动态的长期监测和精细分析提供可靠的数据基础。基于该产品分析了非洲火烧迹地的时空格局及变化趋势。本文的主要研究内容及取得的创新性成果如下： （1）构建了一种基于单景影像的火烧迹地遥感检测算法，实现了复杂环境下火烧迹地的自适应提取。针对非洲稀树草原火烧迹地特征不稳定、时空差异大的特点，本研究提出了一种基于局部对比的火烧迹地检测算法，通过为每个火烧迹地斑块设立单独阈值实现了火烧迹地自适应检测。该算法利用Landsat单景影像，基于火烧迹地在近红外波段（NIR）反射率下降和在短波红外波段（SWIR2）反射率上升的特征，通过特征波段反射率排序曲线确定种子，然后通过与周边临近未燃烧像元的局部对比判别火烧迹地。使用火烧迹地参考数据库（BARD），在286个影像单元上进行了算法验证，结果显示算法具备良好的适用性和稳健型，整体精度（OA）为0.94，Dice系数DC为0.73，错分误差（CE）和遗漏误差（OE）分别是0.29和0.22。算法无须先验样本且具有环境自适应性，为火烧迹地样本构建提供了方法支撑。此外，算法以单景影像为输入，还可应用于为火烧迹地近实时监测与快速响应等场景。 （2）构建了一种基于标准差修正的最小NIR合成方法，提升了长时间序列火烧迹地遥感提取效率。针对长时间序列火烧迹地产品开发数据量处理大、单一数据合成方法无法兼顾火烧迹地检测与排除云和云阴影污染的问题，本研究基于Landsat时间序列数据，融合多种数据合成算法构建了一种基于标准差修正的最小NIR合成方法，在保留火烧迹地最小NIR信号的基础上有效减少了云和云阴影。本研究合成了非洲撒哈拉以南地区2019年的火烧迹地，并与已有产品进行了对比分析。结果显示，本研究结果比粗分辨率的MCD64A1和FireCCI51分别多检测到136.08%和95.79%燃烧面积；与20米分辨率FireCCISFD20产品在0.25度格网空间的燃烧比例表现出良好一致性，拟合斜率为0.75，R2为0.74。本研究提出的数据合成算法在保留火烧信号的同时有效抑制了云和云阴影污染，显著降低了长时序数据的处理量，为长时间序列火烧迹地产品的生成提供了方法支撑。 （3）生成了非洲1984年至2023年30米分辨率火烧迹地产品，为非洲火灾的分析提供了更精细的长时间序列数据支撑。使用本文提出的基于标准差修正的最小NIR合成算法和单景影像的火烧迹地检测算法，生成了一套非洲长时序火烧迹地数据产品。与现有产品的比较显示，本产品平均每年检测到586.27 Mha火烧迹地，比MCD64A1产品（294.72 Mha）多98.92%，比FireCCI51产品（305.11 Mha）多92.15%，比GABAM产品（279.94 Mha）多109.43%。本研究基于30个Landsat影像单元，下载了383景Landsat影像，采用自主构建的单景影像火烧迹地检测算法生成了验证样本库。验证结果显示，本产品平均DC为0.81，平均OE和CE分别为0.11和0.24，平均relB值为0.22。 （4）基于生成的长时间序列中高分辨率火烧迹地数据产品，进行非洲火烧迹地时空变化分析。结果显示，2000-2020年非洲火烧迹地面积总体均呈现下降趋势，本产品估算的结果下降趋势显著高于粗分辨率产品估算结果，斜率分别是-7.9 Mha/年（本产品）、-3.35 Mha/年（MCD64A1）和-1.48 Mha/年（FireCCI51）。非洲南北半球、不同生态区、单次燃烧与多次燃烧的火烧迹地面积均呈下降趋势。对燃烧日期的分析显示，非洲43.85%的像元燃烧日期呈现推后趋势，平均值为3.04天；56.15%的像元燃烧日期呈现提前趋势，平均值为4.72天。 本研究使用Landsat卫星系列数据，分别构建了基于单景影像的火烧迹地遥感检测算法和基于时间序列数据合成的火烧迹地信息合成算法，并基于此生产了非洲撒哈拉以南地区1984-2023年长时间序列30米分辨率火烧迹地遥感数据产品，为非洲火灾动态研究、气候变化与火灾响应等研究提供了数据支撑。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 138 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217360]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 段权. 非洲长时间序列火烧迹地检测及其变化分析研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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