Европейские ученые оценили потенциала бортового LiDAR для прямой оценки объемной плотности топлива и распределения нагрузки для картирования опасности лесных пожаров

Дайджест исследований

Крупномасштабное картирование топливной нагрузки и вертикального распределения топлива необходимо для оценки пожарной опасности, определения стратегических целей и действий, а также долгосрочных потребностей в ресурсах. Система Airborne LiDAR может решить эту задачу, точно отображая трехмерное расположение растительности в региональном и национальном масштабах. Мы разработали новый метод оценки нескольких показателей топливной нагрузки и вертикального распределения насыпной плотности для любого типа растительности. Метод использует закон Бира-Ламберта для инвертирования облака точек ALS в вертикальные профили плотности растительной площади, которые преобразуются в вертикальные профили распределения насыпной плотности с использованием видовых характеристик растений. Подход оценивается путем сравнения профилей растительности на основе ALS и показателей топлива с полевыми данными, полученными в юго-восточной Франции, Испании и Португалии для различных типов растительности. Вертикальные профили растительности на основе ALS и полевых данных совпадают. Диапазон значений показателей топливной нагрузки также соответствовал полевым данным. Хорошие корреляции и низкая погрешность были достигнуты для простой стратифицированной структуры с R2 0,6, 0,42 и 0,68 и погрешностью -5 %, -2 % и -3,3 % для высоты основания полога, топливной нагрузки на полог и насыпной плотности полога соответственно. Однако корреляции были низкими для сложных вертикальных структур. Использование видовых признаков растений оказалось полезным, поскольку для большинства видов уменьшилось отклонение между полевыми показателями и показателями, полученными с помощью ALS. Наша независимая от поля оценка метрики топлива показала сопоставимую производительность с результатами, полученными в литературе на основе классификационных подходов, обученных на полевых метриках, что подчеркивает общность нашего прямого подхода. Мы продемонстрировали, что наш подход является более релевантным, чем полевые данные, для определения вертикальных растительных страт в сложных лесных структурах. Мы продемонстрировали применение методов на примере картирования множества метрик в региональном масштабе (6343 км²), таких как высота основания полога, разрыв между топливными стратами, а также топливная нагрузка на полог и подстилку. Наш подход подходит для создания моделей следующего поколения для систем оценки риска лесных пожаров, которые будут дополнены более гибкими и точными данными о топливе, чем существующие типологии топлива.

Исследование опубликовано в журнале Agricultural and Forest Meteorology.