一种轻量级的、基于上下文感知的自适应融合网络，用于自动识别活跃的滑坡事件

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》：A lightweight Context-aware adaptive fusion network for automatic identification of active landslides

全球火灾烧毁面积验证网格S2BAVG基于Sentinel-2影像，构建了19,263个非重叠地理单元，解决传统网格覆盖不全问题，提供火灾季节、云覆盖等分层抽样参数，并开源统计推断工具。

　　全球野火监测和评估对于理解生态系统变化以及其对气候的影响至关重要。随着遥感技术的进步，高分辨率卫星数据的出现为野火面积（Burned Area, BA）的精确制图提供了新的可能性。然而，传统的野火面积产品主要依赖于低分辨率传感器，如中分辨率成像光谱仪（MODIS）和可见光红外成像辐射计套件（VIIRS），这些产品的分辨率通常在250至500米之间，难以准确捕捉小规模或夜间发生的火灾。因此，研究者们正在寻求改进的验证方法，以确保高分辨率数据如哨兵-2（Sentinel-2）的野火面积产品能够得到充分评估。本文介绍了一种名为哨兵-2野火面积验证网格（Sentinel-2 Burned Area Validation Grid, S2BAVG）的新方法，旨在提供一种适用于高分辨率数据的全球验证框架。

S2BAVG是基于哨兵-2的图像分块系统（tile grid）设计的，通过调整几何结构，确保所有验证单元（S2SAs）都由单一轨道完全覆盖，并且消除相邻区域之间的重叠。这种设计不仅提升了图像获取的一致性，也简化了数据处理流程。传统上，哨兵-2的分块系统存在覆盖不全和重叠的问题，特别是在UTM投影区域的边界处，这限制了其在野火面积验证中的应用。S2BAVG通过分割部分未被单一轨道完全覆盖的分块，以及调整重叠区域，使得每个单元都能获得完整的数据支持，从而保证了统计推断的有效性。

为了提高验证的准确性和可比性，S2BAVG引入了多种关键属性，包括火灾活动指标和云层覆盖情况。这些属性有助于实施分层抽样设计，使得研究者可以根据不同区域的火灾频率和图像可用性进行针对性的抽样。例如，热带草原（Tropical Savanna）由于火灾活动频繁，被划分为大量验证单元，而苔原（Tundra）则因火灾活动较少，单元数量相对较少。这种分层设计不仅提高了样本的代表性，也使得不同生态系统之间的比较更加直观和科学。

在数据获取方面，研究者们利用了Google Earth Engine（GEE）平台，结合哨兵-2的Level-1C产品和云层概率数据，对图像进行筛选和处理。Level-1C产品提供了顶部大气反射率（Top-Of-Atmosphere, TOA）数据，而云层概率产品则帮助识别无云覆盖的图像，这对于构建准确的参考边界至关重要。研究团队还开发了一套开源工具，允许用户根据特定需求自定义抽样参数，并通过分层抽样方法计算准确率指标及其标准误差。这些工具的提供不仅提高了研究的透明度，也增强了方法的可重复性，为全球范围内的野火监测和评估提供了统一的框架。

S2BAVG的设计还考虑了不同地区的火灾季节特征。通过分析VIIRS的主动火灾（Active Fire, AF）数据，研究团队能够确定每个验证单元的火灾季节起止时间。这一信息对于选择合适的参考图像对至关重要，因为它有助于减少由于烧毁日期估算不准确而导致的误差。在某些地区，如热带森林和北方针叶林，云层覆盖对图像可用性的影响较大，因此需要更严格的筛选条件。而在干旱沙漠和热带草原等地区，由于云层较少，可以更轻松地获取无云图像，从而提升验证效率。

从结果来看，S2BAVG在2016年至2023年间显著提升了全球范围内的野火面积验证覆盖率。特别是在哨兵-2B卫星投入使用后，图像获取的频率和一致性得到了明显改善。这使得研究者能够更准确地捕捉火灾发生的时间和空间分布，从而提高野火面积产品的评估精度。此外，S2BAVG还支持不同分辨率和时间尺度的分析，为研究者提供了灵活的工具，以适应不同生态系统的监测需求。

S2BAVG不仅适用于野火面积的验证，其结构和属性也具有广泛的适用性。例如，它能够支持土地利用和植被覆盖变化的监测，特别是在需要高分辨率和高时间分辨率的区域。由于其非重叠、全球一致的结构，S2BAVG为多学科研究提供了统一的基准，使得不同领域的科学家可以基于同一数据框架进行分析和比较。这不仅有助于提高研究的效率，也促进了全球范围内的数据共享和合作。

研究团队还强调了S2BAVG在方法学上的创新性。相比于传统的基于Landsat的验证方法，S2BAVG在不牺牲覆盖率的前提下，解决了哨兵-2分块系统带来的问题。通过合理设计验证单元的几何结构和属性，S2BAVG确保了样本的代表性和统计推断的可靠性。同时，其开源性质使得研究者可以自由访问和使用相关工具，推动了野火监测和评估技术的发展。

总的来说，S2BAVG为全球野火面积产品的验证提供了一种新的解决方案，不仅提升了数据的可用性和准确性，还促进了方法的标准化和可重复性。随着哨兵-2卫星数据的持续更新和改进，S2BAVG有望成为未来野火研究的重要工具，帮助科学家更全面地理解和应对全球范围内的火灾风险和影响。