基于Sentinel-2影像的SAVI快速过火区面积提取
赵亚红
江培华
李佳慧
郝延锦
华北科技学院 建筑工程学院,北京 东燕郊 065201
摘要：森林大火严重影响生态环境及人民生命财产安全.快速准确的提取过火迹地范围、掌握火灾情况,快速做出应急响应非常重要.本文以2020年3月30日四川凉山州森林大火为例,利用灾前、灾后Sentinel-2数据,采用影像归一化燃烧比(NBR)和土壤调整植被指数(SAVI)对火烧区域进行检测,对差分归一化燃烧比(dNBR)和差分土壤调整植被指数(dSAVI)进行非监督分类,快速提取过火区面积.研究结果表明,利用dSAVI识别的过火区面积更接近官方数据,火烧迹地识别精度达到92.83％,且Sentinel-2数据利用SAVI指数获取实时过火面积的方法简单快捷、所提取的结果更准确,其可以为灾害评估和灾后重建提供参考,为森林火灾应急响应提供技术支撑.
关键词：过火区NBRSAVIdNBRdSAVI
分类号：TD75+2.1(矿山安全与劳动保护)
资助基金：廊坊市科技支撑计划项目(2020011038)廊坊市科技支撑计划项目(2021013088)
论文发表日期：2021-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 27-34 )
英文信息