利用实地调查和NASA的机载遥感技术评估气候与野火对阿拉斯加北方森林的影响

《Journal of Vegetation Science》：Assessing Climate–Wildfire Effects on Alaskan Boreal Forest Using Ground-Truth Surveys and NASA Airborne Remote Sensing

本研究利用高光谱遥感数据及地面验证，分析阿拉斯加 boreal 森林应对火灾变化的能力。结果表明，光谱特征可预测火灾风险，但植被分类受局部和时变光谱差异影响，需结合地面数据优化模型，并指出恢复中可能存在松树幼苗不足的问题。

　　

摘要

研究目的

阿拉斯加的北方森林正面临日益严重的火灾、干旱和虫害侵袭，这些因素可能会破坏碳封存能力。我们的目标是利用经过实地验证（GT）的遥感数据集来了解北方森林对野火变化机制的适应能力。

研究地点

研究地点为阿拉斯加费尔班克斯附近的五个最近发生火灾的北方森林区域（2010–2019年）。

研究方法

我们使用了NASA在2017–2018年北极-北方森林脆弱性实验（ABoVE）期间拍摄的四个AVIRIS-NG高光谱图像数据集（包含425个光谱波段，波段间隔为5纳米；平均扫描范围为3.5 × 43公里）。光谱分析内容包括火灾燃料负荷，以及利用关键波段构建的随机森林（RF）模型，用于描述火灾前后常见的植被类型。这些模型通过AVIRIS图像中的89个实地验证样地（GT）进行了验证。实地验证数据包括树干密度、下层植被覆盖情况、土壤特性、51棵云杉树的径向生长情况，以及对668棵针叶树和阔叶树的视觉损伤评估。

研究结果

2017年的光谱数据显示该地区存在较高的燃料负荷，这早于2019年的野火发生时间。使用实地验证数据建立的局部模型能够更准确地描述火灾后的植被状况，但当扩大光谱分析范围以提高分类精度时，准确性有所下降。土壤温度、基面积、坡度、海拔和树木密度存在较大差异；解冻深度、土壤湿度、苔藓覆盖度和林冠高度主要受植被类型影响。入侵物种和热喀斯特现象在研究中影响不大。火灾后的区域阔叶树幼苗数量较多；然而，针叶树幼苗的密度与未受火灾影响的森林相似。高山地区的云杉对干旱的敏感性高于低地地区的云杉。

结论

光谱分析揭示了某些地区的火灾脆弱性；然而，局部和随时间变化的光谱特征给准确分类AVIRIS图像中的植被类型带来了挑战。实地验证结果表明，费尔班克斯附近的恢复中的森林可能缺乏足够的针叶树更新来替代原有的植被群落。在季节性解冻稳定的地区，全球变暖带来的干旱压力可能会得到缓解。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

原始数据由美国国家航空航天局（NASA）生成。支持本研究结论的衍生数据可在橡树岭国家实验室分布式活动档案中心（ORNL DAAC）获取：https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2390。