关于SAR C波段和L波段双极化数据在热带地区早期森林砍伐检测中的敏感性

《Remote Sensing of Environment》：On the sensitivity of SAR C- and L-band dual-polarized data for detection of early deforestation in the tropics

非洲I.弗洛雷斯-安德森等人研究了C波段（Sentinel-1）和L波段（ALOS-2 PALSAR-2）雷达数据在亚马逊森林砍伐不同阶段检测中的性能。通过分析2018-2020年92个地点的时序数据，发现L波段衍生的RFDI指数对早期砍伐（稳定森林转为 logged forest）敏感，分类准确率达67%，而C波段在该阶段仅34%准确率。C波段对后期阶段（焚烧、植被恢复）检测更有效。研究建议整合L波段（如NISAR）与C波段（Sentinel-1）数据，构建多组件系统实现全周期监测。

　　热带森林的监测对于全球环境管理和可持续发展具有重要意义。然而，由于云层遮挡，光学遥感技术在热带地区的应用面临挑战。因此，雷达遥感技术因其穿透云层的能力而成为一种重要的补充手段。本研究通过分析两种可用的雷达数据集，探讨它们在不同森林变化阶段的敏感性，旨在为未来的森林监测提供科学依据。

研究选择了巴西罗森迪亚地区作为研究区域，该地区拥有丰富的热带森林变化数据。研究时间段为2018年至2020年，覆盖了多个阶段的森林变化过程。通过分析C波段和L波段的雷达数据，研究者们发现L波段数据在早期森林破坏检测中表现出更高的敏感性，而C波段数据在检测后期森林变化时更为有效。这一发现为未来结合不同波段雷达数据的多源监测系统提供了方向。

C波段雷达数据在检测森林变化时，尤其是在森林完全清除的阶段，显示出较高的能力。然而，对于早期的森林破坏，如从稳定森林到砍伐森林的转变，其检测效果有限。L波段雷达数据则因其较长的波长，能够更深入地穿透森林冠层，从而在早期森林破坏中检测到更多的变化信号。这种特性使得L波段在识别砍伐后仍然保留生物质的森林变化方面具有独特的优势。

研究中使用了多种分析方法，包括判别分析和随机森林模型，以评估不同雷达变量在森林变化检测中的重要性。结果表明，L波段的雷达森林退化指数（RFDI）在早期森林破坏检测中表现突出，而C波段的变量则显示出较低的重要性。此外，研究还指出了一些潜在的局限性，例如水淹森林可能被误判为早期森林破坏，以及个别像素的误分类问题。

未来的研究可以进一步探索C波段和L波段在不同森林变化阶段的响应特性，特别是通过结合两种传感器数据来提高整体监测能力。随着即将到来的L波段NISAR任务和P波段BIOMASS任务的实施，雷达数据在森林监测中的应用前景将更加广阔。通过整合不同波段的数据，可以实现对整个森林变化过程的全面跟踪，从而提高监测的准确性和时效性。

总之，本研究为热带森林监测提供了重要的科学支持，特别是在早期森林破坏检测方面。L波段数据的高敏感性使其成为一种有力的工具，可以填补光学监测系统的不足。通过结合L波段和C波段的优势，未来的森林监测系统将能够更有效地应对热带地区复杂的森林变化情况，为环境保护和政策制定提供可靠的数据支持。