東北地理所在黑龍江流域森林火燒跡地精準檢測研究中取得重要進展
林火是森林生態系統的重要干擾因子，精準識別火燒跡地不僅是科學評估火災損失及其生態效應、制定火后管理策略的關鍵環節，也是開展火后生態修復與資源調配的重要基礎。然而，當前基于光學遙感的火燒跡地識別易受云覆蓋、地形陰影與物候變化等因素影響，導致光譜混淆顯著；同時，現有方法在深層特征挖掘、高質量種子像素篩選及時序信息有效利用等方面仍存在不足，難以充分抑制非火干擾引入的誤差。盡管已有多種全球尺度數據產品支撐林火相關研究，但針對火災風險持續加劇、火情態勢復雜的黑龍江流域，仍缺乏高時空分辨率且高精度的火燒跡地數據產品，這一現狀嚴重制約了區域森林資源的可持續利用、火后生態修復以及跨境協同管理工作的有效推進。
針對上述問題，中國科學院東北地理與農業生態研究所任春穎研究員團隊研發了一套融合活躍火數據與Sentinel-2多時序影像的森林火燒跡地精準檢測方法框架。研究人員通過引入火燒導致的反射率突變及火后短期光譜異常信息，構建了增強型火燒跡地指數（EBAI），顯著提升了火燒區與非火燒區的光譜區分能力。基于此方法框架，獲得了黑龍江流域2020-2023年空間分辨率10米、逐月森林火燒跡地產品（ARB_FBA），其錯分誤差介于7.65%—8.46%之間，漏分誤差為9.43%—13.02%，Dice系數高達89.94%—91.21%。分析結果表明，黑龍江流域春季（3-5月）為森林火災高發期，2023年火燒跡地面積激增，這一現象與當年破紀錄的熱浪及森林管理疏漏密切相關。
圖1 融合活躍火數據與Sentinel-2多時序影像的森林火燒跡地精準檢測框架
圖2 2020—2023 年黑龍江流域森林火燒跡地面積變化特征。(A) 不同燃燒斑塊的月度變化特征；(B) 火燒跡地面積的季節分布特征。
本研究提出的優選光譜特征、融合火點數據以及構建EBAI指數的技術路徑，可顯著提升火燒跡地檢測精度；所構建的高精度、長時序火燒跡地數據集，能夠為該區域火后生態影響評估與生態修復提供關鍵數據支撐。同時，研究揭示了氣候極端事件和跨境管理差異對區域火燒格局的影響規律，從而為跨境流域科學制定火險防控策略、優化森林管理資源配置、推進跨境森林協同治理提供了重要科學依據。
研究成果近期發表在遙感領域國際重要期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation（一區top，IF = 8.6），由東北地理所任慧鑫博士生（第一作者）、任春穎研究員（通訊作者）等人共同完成。研究由科技基礎資源調查專項（No.2022FY101902)）和國家自然科學基金（No.42171367）等項目共同資助。
論文信息如下：Ren, H., Ren, C., Li, L., Wang, Y., Jia, M., Wang, Z., Xi, Y., Liu, P., Xia, C., Hou, Q., Ruan, X., 2026. Accurate forest burned area detection by integrating active fire data with enhanced sentinel-2 multi-temporal imagery. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 146, 105163. https://doi.org/10.1016/j.jag.2026.105163
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