利用消费级相机重建的点云进行三维路面损坏分割的长尾学习方法 程鹏健、 易俊彦、 裴中仕、 刘增新、 江大勇、 Abduhaibir Abdukadir

《Remote Sensing》：Long-Tail Learning for Three-Dimensional Pavement Distress Segmentation Using Point Clouds Reconstructed from a Consumer Camera Pengjian Cheng, Junyan Yi, Zhongshi Pei, Zengxin Liu, Dayong Jiang and Abduhaibir Abdukadir

　　

摘要

野火是一种主要的自然灾害，会对生态系统造成严重破坏，并危及人类生存。以往关于中国野火的研究大多集中在特定地区或个别诱发因素上，缺乏在长期和国家尺度上的系统评估。在中国多样的气候条件下，野火的时空分布模式及其多种驱动机制仍不为人所充分理解。为填补这一空白，我们结合了MCD64A1火灾面积数据（2001–2023年）以及多源自然（气象、植被和地形）和人为因素，利用随机森林模型在国家和区域尺度上分析了中国野火的时空分布模式、主要驱动因素及其响应机制。研究结果表明：

• 在空间分布上，野火主要集中在中国东北部和南部，这两地区占总火灾面积的86.20%。在时间上，北部的野火以春季为主，高峰期出现在3月和4月；而南部的野火则以冬季为主，高峰期在2月。
• 在国家级尺度上，海拔是影响野火发生的关键地形因素（相对重要性=0.49），低海拔和缓坡地区更容易发生火灾。在区域尺度上，驱动因素存在空间差异，形成了以地形和气候为主导的野火分布模式。
• 部分依赖性图分析显示，当土壤湿度低于20毫米时，火灾发生概率迅速增加；而在干旱地区，极高的地表温度由于燃料限制而抑制了火灾的发生。