用无人机激光雷达预测火灾风险

利用无人机捕获的高分辨率激光雷达和卫星光学图像对森林火场进行了评估，以评估这种方法在未来的潜力。毕竟，由于气候变化，森林火灾变得越来越普遍，并造成生态和经济损失。研究结果表明，无人机激光雷达数据提供了有生态意义的指标，可用于预测火灾风险，开发更精确的、特定地点的火灾影响研究，并创建火灾后管理计划。

野火在森林中燃烧不均匀，一些地区可能几乎没有被触及，而在其他地区，大部分树木和树叶将受到严重破坏。了解森林火灾的严重程度和分布可以帮助估计和建模未来的森林火灾，以帮助预防和遏制。

卫星光学图像无法穿透树冠直达下层植被和下面的地面。低空无人机激光雷达克服了这一限制。激光可以穿透树叶的缝隙，生成的三维点云显示出冠层、较低的植被和下面的地面。可以检测到单个树木，并可以查看冠层和植被的垂直轮廓。

树冠高度模型

在本研究中，托莱多大学的研究团队调查了西班牙东南部阿尔巴塞特省2017年Yeste森林火灾现场。调查采用Routescene无人机激光雷达系统通过Routescene的LidarViewer Pro软件进行数据分析，从非地面点建立地面，然后创建数字地形模型（DTM）和树冠高度模型。

相对较少的研究使用激光雷达无人机数据来描述火灾后单个树的树冠损害。研究小组通过林下叶面积指数、林下和中层植被的变化来区分树冠火和地表火。他们发现，与中度和高度烧伤的地区相比，未烧伤和轻度烧伤地区的树木结构更加多样化。

利用无人机激光雷达数据识别火灾后厂房结构

来自西班牙卡斯蒂利亚拉曼查大学环境科学系的Olga Viedma评论说：“无人机激光雷达测量及其详细程度，显然是下一个技术选择，也是进一步检查个别树木受损程度的自然演变。我很高兴地说，Routescene无人机激光雷达系统运行良好，证明非常有用。自那以后，我们使用该系统对森林火灾进行了进一步的研究n西班牙中部和加那利群岛。”

该项目展示了利用无人机激光雷达数据详细区分火灾后植物结构的潜力。当与基于卫星的火灾严重性指标相结合时，高分辨率的结果允许研究人员使用具有生态意义的指标来估计火灾对单棵树的影响，而不仅仅是整个森林区域单个树级别。

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