秸秆焚烧遥感监测进展分析与展望

秸秆焚烧遥感监测进展分析与展望

王婷,邹滨,邹峥嵘,李沈鑫,郑忠

Analysis and Prospect of Remote Sensing Monitoring of Straw Burning

Ting Wang,Bin Zou,Zhengrong Zou,Shenxin Li,Zhong Zheng

表2 常见焚烧迹地指数

Table 2 Common burned area index

指数名称	公式	特征
归一化植被指数（NDVI）	$N D V I = (ρ_{N I R} + ρ_{r e d}) / (ρ_{N I R} - ρ_{r e d})$	植被覆盖度的最佳指示因子
增强植被指数（EVI）	$E V I = 2.5 \frac{ρ_{N I R} - ρ_{r e d}}{ρ_{N I R} - 6 ρ_{r e d} - 7 ρ_{b l u e} + 1}$	消除大气和土壤背景噪音的影响
土壤调整植被指数（SAVI）	$S A V I = (1 + 0.5) \frac{ρ_{N I R} - ρ_{S W I R 1}}{ρ_{N I R} + ρ_{S W I R 1} + 0.5}$	降低了土壤和植被冠层背景对光谱指数的干扰
修改型土壤调整植被指数（MSAVI）	$M S A V I = (2 ρ_{N I R} + 1 - \sqrt[]{{(2 ρ_{N I R} + 1)}^{2} - 8 (ρ_{N I R} - ρ_{r e d})}) / 2$	将土壤背景的影响降到最低
归一化火烧指数(NBR)	$N B R = \frac{ρ_{N I R} - ρ_{S W I R 1}}{ρ_{N I R} + ρ_{S W I R 1}}$	与林火烈度之间有很高的相关性
全球环境监测指数（GEMI）	$G E M I = γ (1 - 0.25 γ) - \frac{(ρ_{N I R} - 0.125)}{(1 - ρ_{N I R})}$ $γ = \frac{2 ({ρ_{S W I R 1}}^{2} - {ρ_{N I R}}^{2} + 1.5 ρ_{S W I R 1} + 0.5 ρ_{N I R})}{(ρ_{S W I R 1} + ρ_{N I R} + 0.5)}$	具有一定的抗土壤背景值和大气干扰的能力
火迹地指数（GEMI_B）	$G E M I_B = η (1 - 0.25 η) - \frac{(ρ_{5} - 0.125)}{(1 - ρ_{5})}$ $η = \frac{(2 ({ρ_{7}}^{2} - {ρ_{5}}^{2}) + 1.5 ρ_{7})}{(ρ_{7} + ρ_{5} + 0.5)}$ 其中 $ρ_{5}$ 和 $ρ_{7}$ 分别是MODIS第5、7波段反射率	增强对植被变化的敏感度，对同种地物的集中度较好
燃烧面积指数（BAI）	$B A I = \frac{1}{{(0.1 + ρ_{S W I R 1})}^{2} + {(0.06 + ρ_{N I R})}^{2}}$	适合识别过火区的木炭特征
归一化短波红外指数(NDSWIR)	$N D S W I R = \frac{(ρ_{N I R} - ρ_{S W I R 2})}{(ρ_{N I R} + ρ_{S W I R 2})}$	对裸地及火烧迹地均有很好的分离效果
热—归一化燃烧率（NBRT）	$N B R T = \frac{ρ_{N I R} - ρ_{S W I R 2} \times T / 1000}{ρ_{N I R} + ρ_{S W I R 2} \times T / 1000}$	可以提供更多有关火灾燃烧严重程度的信息
MODIS全球扰动指数（MGDI）	$M G D I = \frac{{(L / E)}_{i}}{{(L / E)}_{m e a n (i - 1)}}$ 其中 $L$ 是每8 d合成的LST最大值， $E$ 是该年 $L$ 对应的时间之后EVI最大值， $i$ 代表当前的年份	发生火扰动时，地表温度会出现显著的增高
近红外—温度指数（VIT）	$V I T = \frac{ρ_{N I R} - T / 1000}{ρ_{N I R} + T / 1000}$	加入亮温后对于区分林火迹地具有明显优势
热—土壤调整植被指数（SAVIT）	$S A V I T = (1 + 0.5) \frac{ρ_{N I R} - ρ_{r e d} \times T / 1000}{ρ_{N I R} + ρ_{r e d} \times \frac{T}{1000} + 0.5}$	在稀疏植被下对于迹地和非迹地具有更高的区分度^[64]