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本文以大兴安岭地区呼中林区为研究区域,以2010年9月火后Landsat TM影像以及2007年9月火前landsat TM影像为基础数据,以DEM影像、林相图为辅助数据,提出一种识别火烧迹地与林火烈度分析的新方法,利用TM影像第4波段及TMNDVI、NDSWIR、MNDWI和dNBR等遥感指数构建决策树分类模型,并结合坡度、坡向、海拔等地形因子对过火区域火烈度的空间分布进行科学系统的分析研究,为大兴安岭地区森林防火和林火管理提供一定的理论依据和数据支持。对呼中林区2010年10片火烧迹地进行识别,根据dNBR阈值法将过火区域林火烈度分为4级,并利用SuperMap软件将林火烈度图,分别与坡度、坡向、海拔图进行叠加分析。利用决策树分类模型所提取火烧迹地面积的分类总体精度和Kappa系数分别为97.97%和0.9432,与平行六面体法和ISODATA法的分类的精度相比分别提高了7.56%和17.32%,kappa系数也相应提高。决策树模型提取火烧迹地的制图精度和用户精度分别为97.51%和97.54%,而平行六面体分类法分别为90.43%和96.52%,ISODATA法分别为94.35%和95.68%。利用dNBR阈值法将已提取的过火区林火烈度分为:未过火、轻度火烧、中度火烧、重度火烧4个级别级,其中中度火烧和重度火烧分别占总过火面积的46.6%和33.2%。叠加分析后,海拔在1000-1500m的地区过火面积共4177ha,占总过火面积的64.4%。Ⅲ级坡(15°~24°)过火面积最大,占总过火面积的45.9%。南坡过火面积最大,为1391ha,约占总过火面积的21.4%。本文所使用的决策树分类模型能够准确的识别过火区域,在精度上相较平行六面体法与ISODATA法有显著提高,且过火面积也更接近目视解译判读所得到的过火面积,精度均达到82%以上。dNBR阈值法可将过火区域火烈度分为4个等级,结果表明过火区域中度火烧和重度火烧占总过火面积的比重较大,林火烈度与海拔、坡度、坡向之间存在一定相关关系。