基于Landsat时间序列数据的火烧迹地识别与恢复效果评价

“十四五”国家重点研发计划项目（2023YFF1304002）

摘要

为研究大兴安岭地区火烧迹地识别和火后植被恢复状况，基于2006—2020年Landsat TM遥感影像，利用Google Earth Engine编写代码，以2006年大兴安岭地区松岭区那源林场森林火灾为研究背景，以差分归一化燃烧指数（dNBR）为基础数据进行火烧迹地识别，并对火烧烈度进行轻度、中度、重度和极重的等级划分；基于火烧迹地的增强型植被指数（EVI）值，采用一元线性回归分析、用于气候诊断与预测的Mann-Kendall突变检验法和用于做趋势分析的Theil-Sen median趋势分析等方法分析火烧迹地2006—2020年的植被恢复特征，探究大兴安岭地区火烧迹地植被恢复进程。结果表明，1）基于dNBR得到研究区过火面积为2 488.7 hm~2，其中轻度、中度、重度和极重火烧迹地面积占比分别为23.5%、9.6%、35.2%和31.7%，重度和极重过火区分布于火烧迹地西部和东部，过火强度从中部向南部和北部逐渐降低，其EVI值与火烧前相比分别下降了约30%、40%、58%和67%;2）不同烈度林地火烧迹地EVI恢复速率由大到小表现为极重、重度、中度、轻度，植被恢复过程中，迹地EVI值逐渐增加，其中，轻度和中度火烧迹地可在火后6～8 a恢复，而重度火烧迹地的恢复则需14 a;3）火烧迹地恢复过程中，林地EVI突变点较灌草地少，说明森林生态系统较灌草地稳定性强。不同烈度林地火烧迹地的突变情况也存在一定差异，且对照区的突变时间点滞后于火烧迹地。

关键词

大兴安岭 / 遥感 / 谷歌地球引擎 / 火烧迹地 / 增强型植被指数