火灾后植被的再生对于在森林以及灌丛和其他地区产生健康的植物群落非常重要。监视此进度可能很棘手，尤其是在多云或数据仅取决于光学测量的情况下。
但是，现在将雷达数据用作更好地了解植物群落如何从大火中反弹的一种手段。由于植被吸收碳的能力，这种测量对气候变化的预测将非常重要，同时还可以预测未来的大火。
合成孔径雷达（SAR）仪器搭载在各种卫星上，包括欧洲航天局的Sentinel-1卫星以及其他机载仪器。实际上，NASA一直在使用重复的飞机天桥来部署其无人飞行器合成孔径雷达（UAVSAR）。
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实际上，美国宇航局和印度太空研究组织将发射一枚使用类似技术的新的SAR卫星，发射计划于2022年进行，数据可能用于监测植被的生长。
UAVSAR飞机自2009年以来一直在飞行，有关2010年，2017年和2020年南加州野火的数据来自不同的灌木丛或森林大火燃烧的地区。
可以根据贫瘠的土地，未燃烧的地形，灌木丛覆盖的山坡以及有新的或新鲜的植被生长的地区来区分雷达信号。雷达信号数据可以根据植被进行颜色编码，收集的数据会随时间推移而堆叠，以确定植被的变化方式。
JPL/NASA的研究人员分析了来自多个SAR飞行的数据，并开发了一种制图技术，以显示植被清除和再生的不同阶段 结果表明，在过去的十年中，洛杉矶附近的安吉利斯国家森林的补给和火灾影响地区各不相同。最近的一篇论文利用雷达数据检查了UAVSAR飞机的27趟航班，并以50 m的比例成像。总体而言，结果表明，与南加利福尼亚州的数据相比，美国不同地区的经济复苏过程错综复杂，这表明该地区的增长不平衡。有趣的是，作者们还认为这种再生会给新的火灾造成潜在的脆弱性，特别是在干旱情况再次回到美国西部的情况下。
其他研究表明，SAR影像具有可比的实用性。除了从飞机上获取的植被数据外，利用欧洲遥感-2号卫星和雷达卫星-2号卫星的SAR数据，获得了用于创建图像的跨越C波段（VV/HV极化）和L波段（HH极化）的数据范围。在2002年至2016年阿拉斯加北极苔原地区火灾前后。在这种情况下，来自C波段图像的数据表明，与使用光学数据从归一化植被指数 （NDVI）得出的数据相比，植被的恢复速度较慢。
NDVI是观察植被生长的传统 *** 。从 C 波段获得的数据证明更准确，并且表明恢复到火灾前水平需要比 NDVI 中明显的时间稍长一些。结果表明，SAR在苔原地区的大火后制图潜力很大。
尽管对于绘制火后植被生长图的SAR数据而言，结果通常令人鼓舞，但结果显示出一些潜在的局限性。例如，使用“高级陆地观测卫星2”（ALOS-2），L波段SAR数据显示局部入射角和地形可能对结果产生更大的影响，从而可能发生阴影和误识别。这可以进一步支持使用C波段数据的好处。总体而言，结果可能是由于雷达信号在崎岖不平的地面 上弹跳而造成的干扰和更多的嘈杂数据，导致一些错误的理解。
来源：开源地理空间基金会中文分会
来源链接：https://www.osgeo.cn/post/19503
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