Forest fire burned area extraction and evaluation of post-fire ecological restoration based on remote sensing technology
Chuan Luo · Xin Su · Haitao Li
结合dNBR与RSEI评估森林火灾过火面积及恢复动态，发现四年未完全恢复。
OTSU优化的dNBR阈值与多时相RSEI模型结合，分析火灾前后生态质量。
过火面积28.26km²，生态质量下降52.2%，恢复分三阶段，高烈度区恢复更快但四年未完全恢复。
可延伸研究不同植被类型和地形下的长期恢复阈值，以及气候因子对恢复速率的影响，建立预测模型。
研究提出集成dNBR与RSEI的评估框架，为山地森林火灾后生态恢复提供科学依据，对农业生态遥感有参考价值。
森林火灾在全球气候变化日益加剧的背景下，对生态系统稳定性构成重大威胁；然而，在地形复杂的山区，火灾后长期恢复的定量评估在方法上仍存在局限。本研究将OTSU优化的差分归一化燃烧指数（dNBR）阈值与多时相遥感生态指数（RSEI）模型相结合，系统研究了代表性野火事件——中国西昌市“3·30”泸山火灾（2020年3月）的过火面积、燃烧严重程度分级及火灾后生态恢复的时空格局。结果表明：过火面积为28.26 km²，基于OTSU的dNBR分级阈值0.18/0.30/0.42能有效区分泸山火灾中的轻度、中度和重度燃烧区域。RSEI从火灾前的0.69降至火灾后的0.33，生态质量总体下降52.2%。恢复轨迹呈现三个阶段：初期快速恢复阶段，2021年平均RSEI达到0.47；第二阶段恢复减速，2022年RSEI略微下降至0.45；第三阶段恢复加速，2023年升至0.56，随后在2024年稳定于0.55。截至2024年，良和优等级面积仅恢复到37.2%（11.26 km²），表明生态恢复尚未完成。不同燃烧严重程度区域的火灾后生态恢复速率存在显著差异。具体而言，燃烧严重程度的增加促进了生态恢复速率。这些发现表明，在高度复杂的山地环境中，生态恢复需要超过四年的观测期才能实现完全恢复，尤其是在重度燃烧区域。本研究证实了dNBR–RSEI综合评估框架的适用性，并为中国西南山区火灾后生态恢复规划提供了科学依据和理论支持。