Method and progress of forest multi-category fuel information retrieval

HE Binbin ,  

FAN Chunquan ,  

LI Yanxi ,  

QUAN Xingwen ,  

CHEN Rui ,  

YANG Shuai ,  

摘要

Der Einfluss brennbarer Materialien in Wäldern ist ein Schlüsselfaktor für Entstehung und Entwicklung von Waldbränden, und Informationen über brennbares Material, die umfassend, genau und dynamisch überwacht werden können, sind entscheidend für eine präzise Vorhersage von Waldbrandgefahr. Informationen über brennbares Material in Wäldern umfassen die Feuchtigkeit im lebenden Material (LFMC), die Last des lebenden Materials (LFL), die Feuchtigkeit im toten Material (DFMC) und die Last des toten Materials (DFL). Traditionelle Bodenprobemethoden sind zeitaufwändig und mühsam und schwer in großem Maßstab anzuwenden, die rasante Entwicklung der Fernerkundungstechnologie bietet einen neuen Ansatz, um Informationen über brennbares Material dynamisch zu überwachen. Es bestehen jedoch immer noch Probleme mit der rückwärtigen Überlagerung in der Fernerkundungstechnologie, Unsicherheiten in Parametern, die empfindliche Parameter beeinträchtigen, und Schwierigkeiten bei der genauen Erfassung von Informationen über brennbares Material auf dem Boden aufgrund der Maskierung der Blattbedeckung. Vor diesem Hintergrund schlägt dieser Artikel erstmals eine Theorie und Methode zum ferngesteuerten Umkehren von Informationen zu brennbaren Materialien in vielfältigen Waldumgebungen vor. Dies erfolgt durch die Kopplung mehrerer Strahlungsübertragungsmodelle, die Integration von Mechanismen des Wasser- und Wärmegleichgewichts und die Berücksichtigung von Zersetzungs- und ökologischen Abbauvorgängen, die zu einer hochpräzisen Umkehrung von Informationen zu lebendigen und oberflächlichen brennbaren Materialien führen. Dies bietet ein wichtiges Datenmaterial zur Bewertung der Brandgefahr und zur Vorhersage der Ausbreitung von Waldbränden und ist von wesentlicher Bedeutung für eine präzise Waldbrandbekämpfung.

关键词

multi-category fuels;fuel moisture content;fuel load;remote sensing retrieval;forest fire risk

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