卫星极化雷达林火监测研究

Fire is an important disturbance factor for global forest ecosystem. It is of great significance to acquire accurate information on forest fire activity, such as the timing, location, severity, burnt area and frequency of fires, for informative forest management, environment protection and carbon cycling. Satellite remote sensing is recognized the only means to provide such kind of information over large areas. Visible/near infrared and thermal remote sensing has been used for forest fire characterization for over two decades, and many fire products based on optical remote sensing has appeared. In comparison, forest fire characterization with Synthetic Aperture Radar (SAR) is far to be matured. In fact, SAR is very sensitive to the spatial structure of the scatterers, and can provide some unique information about forest fires which can not be observed with optical and thermal sensors. Current researches about forest fire mapping with microwave remote sensing use mainly the magnitude or intensity of SAR images, and have not fully explored the rich information carried by SAR polarization images. This project will study the methods of forest fire characterization with satellite polarized SAR images through analyzing the variation of backscattering mechanism of fire-affected forests. The quad-polarization SAR images acquired by RadarSat-2 will be used as the remotely sensed data source. The project aims to develop the algorithms of burnt area mapping and fire severity estimation based on polarized SAR images, as well as the corresponding software prototype. The output of this project can serve domestic and international researches on forest fire remote sensing and forest management practice.

林火是森林生态系统的重要干扰因子，准确地掌握林火信息对于森林资源的科学管理、环境保护及碳循环研究都有重要意义。卫星遥感是获取大范围林火信息的唯一可行手段。合成孔径雷达（SAR）对散射体的空间结构非常敏感，能提供光学和红外遥感无法获得的关于林火的独特信息。现有SAR林火监测方法绝大多数基于后向散射强度分析，没有充分利用极化测量的优势。本项目以新一代星载极化SAR RadarSat-2影像为主要数据源，从过火林地后向散射机制变化出发，研究基于极化特征分析的卫星SAR林火燃烧面积提取方法，建立极化SAR燃烧强度定量估计模型，开发极化SAR林火监测软件原型系统，为国内外林火遥感和相关生态学研究提供技术和应用基础。

卫星遥感是获取大范围林火信息的重要手段。现有遥感林火监测方法大多数是基于光学影像的。而光学影像的获取强烈依赖于天气和气候条件。林火燃烧常常伴随大量烟雾，导致难以及时获取高质量的光学影像。因此，合成孔径雷达在林火监测中具有不可替代的作用。. 林火通过两种模式改变雷达后向散射，一是通过改变后向散射体的环境参数如湿度、粗糙度等改变后向散射的强度，二是通过改变林木冠层和植被的结构而改变后向散射机制。现有的林火SAR 监测研究基本没有从第二种模式入手，而且在基于第一种模式的燃烧面积监测研究中全部限于对单个极化通道的后向散射强度的分析，没有考虑SAR极化信息的巨大优势。. 针对上述背景，本项目以极化散射机制分析和特征表达为基础，从林火引起后向散射改变的两种模式出发，开展森林燃烧面积和燃烧强度SAR 遥感监测的方法研究，包括：过火林地的后向散射特征表达；极化SAR燃烧面积提取；极化SAR燃烧强度监测。.经过四年的研究，本项目取得的主要研究成果如下：.1.指出表征过火林地散射特性变化的参数有后向散射强度、去极化作用、后向散射机制参数等三种类型。以阿拉斯加林火为对象，提出了林火敏感性SAR特征参数，并对比分析了C波段与L波段数据的林火敏感性。.2. 针对存在林火燃烧前、后时相SAR影像和只有火后时相SAR影像的两种情况，分别提出了多种林火燃烧面积提取方法。在双时相数据的情况下，基于敏感性参数的SVM分类法提取的燃烧面积精度最高。只有火后单时相数据的情况下，基于多个特征参数的决策树分类方法精度最高。L波段数据的提取精度均比C波段提取的精度高。.3. 提出了基于多个林火敏感性参数的火后单一时相及火前火后双时相的燃烧强度估计模型。.4. 分析了燃烧面积提取方法与燃烧强度估计模型的误差原因，提出了消除局部入射角对雷达后向散射影响的方法，指出了L波段极化特征参数的燃烧强度敏感性高于C波段。.综上所述，本项目充分研究了过火林地的散射特性，比较分析了不同波长SAR影像对林火燃烧的敏感性，提出了燃烧前后两时相和火后单一时相SAR影像情况下的燃烧面积提取方法和燃烧强度估计模型。在此基础上，开发了极化SAR林火监测软件原型系统。这些研究成果组成了极化SAR 林火监测的一个完整解决方案，在SAR 林火监测应用中具有一定的科学意义和应用价值。