使用时间序列哨兵2影像和连续变化检测算法估算意大利VAIA风暴损坏的森林面积

映射森林扰动是森林监测系统的重要组成部分，既可以支持地方决策，也可以用于国际报告。在2018年10月28日至29日之间，VAIA风暴袭击了意大利东北地区，风速超过200公里每小时。这些地区的森林遭受了严重损害。在意大利北部的六个行政区中，490多个市登记了由VAIA造成的森林损害，破坏或严重损坏的森林面积达67000平方公里。本研究测试了两种连续变化检测算法的使用，即急剧变化、季节变化和趋势的贝叶斯估计器（BEAST）和连续变化检测与分类（CCDC），以利用计算得出的归一化烧伤比率（NBR）时间序列映射和估计森林风暴损坏面积，该时间序列基于三年的哨兵2（S2）图像集（即2017年1月至2019年10月）。我们使用基于概率的分层估计分析了灾后12个月内的地图精度和损坏森林面积，采用独立验证数据集。结果显示，在风暴发生后1至6个月（即2018年11月至2019年3月），无论使用何种算法，都无法获得准确结果，而在风暴后7至12个月（即2019年5月至2019年10月）所观察到的结果在标准误差（SE）、百分比标准误差（SE%）、总体精度（OA）、生产者精度（PA）、用户精度（UA）和gmean方面均表现出准确性，对于BEAST和CCDC都是如此（SE 89.7，PA和UA > 0.87，gmean > 0.83）。