丛林失火是地中海盆地常见的侵扰要素，而土产货植被已通过进化适应这些失火。然而，跟着征象变化致的失火模式变化，监测失火后的归附变得尤为遑急，尤其是在大面积、强度的失火事件，以及征象变迁和访佛燃的情况下。本敲哄骗Sentinel-2卫星数据中的归化伤比值（NBR）时间序列，分析了四种常见的地中海丛林和灌木群落类型在失火后的植被迫态，涵盖了217年夏日意大利西西里岛发生的六场大火，计约45公顷的毁面积。通过TIMESAT软件索求的物候诡计，跟踪了失火后多76个月（217年8月至223年12月）的归附历程。分辨率的Google Earth影像扶助了植被模式的分类，而迅速丛林（Random Forest, RF）模子则评估了失火严重进程、征象、访佛燃和地形对归附的影响。敲发现，地中海灌木群落进展出快的归附身手，在低、中、失火严重进程下分歧在4、6和8个月内归附到失火前的NBR值。比拟之下，针叶林归附果较差，即使在低严重进程下也难以回到失火前的水平，这模式也通过Google Earth影像分析得到了阐明。敲果强调了监测系统在指地皮措置、识别归附贫困区域和检测生态系统退化面的遑急。本敲布景指出，地中海植物群落还是发展出多种失火后的适应机制，如萌生、种子睡眠和温或燃化学物资激发的萌生。然而，跟着征象变化，地中海地区的失火模式正在发生变化，进展为的失火频率、强度和限制。这些变化可能会使植被难以适应，因为它们还是过了很多地中海生态系统的天然再生身手。从196年代以来，该地区的失火频率和严重进程著飞腾，这与征象要素和社会经济变化筹商，举例农村东谈主口减少、地皮荒漠以及栽培易燃物种。由于访佛燃在地中海地区是常见气象，且当地植被具有失火适应，因此其对植被归附的影响通常被淡漠。跟着失火强度和频率的加多，有要敲访佛燃对这些植被群落的影响。此外，敲还关怀了失火对植被季节的影响河源设备保温，这是畴昔敲中较少触及的域。天然通过植被指数（VIs）的时间序列分析不错评估植被归附河源设备保温，但入地清楚季节动态河源设备保温，如季节长度或季节幅度的变化，关于冒昧征象变化带来的挑战至关遑急。TIMESAT软件和phenofit R包为这敲提供了认的确资源。TIMESAT已被用于监测俄罗斯和北好意思针叶林的失火后NDVI季节，以及巴西的Cerrado地区，但尚未在NBR时间序列和地中海环境中进行此类分析。本敲的主要标的是评估失火后植被归附情况，度是通过NBR指数时间序列数据来监测不同地中海植被类型在失火后的季节动态，并评估访佛燃等要素对这些植被群落的影响。具体的敲标的包括：i）评估失火后过六年的植被归附情况（217年8月至223年12月）；ii）态状失火后的物候周期并量化其归周边程；iii）评估失火严重进程、失火后征象、访佛燃和地形对光谱归附的影响；iv）通过基于样本的视觉分类将光谱归附模式与本植被模式筹商起来。通过这些分析，敲旨在测试NBR时间序列数据是否能灵验于监测失火后的归赞赏季节动态，并评估访佛燃等要素对这些群落的影响。在敲法部分，咱们取舍了四个植被类型进行分析，这些类型共同占总毁丛林面积的9：桉树（Eucalyptus spp.）再造林（RI1，占毁面积的33），地中海针叶林再造林（RI3，占毁面积的32），地中海灌木群落（MM，占毁面积的19）以及Quercus ilex（LE，占毁面积的6）。这些植被类型在失火后的再生政策有所不同。桉树（RI1）平庸引入地中海地区已有15多年，其在失火后进展出中等至强的萌生身手，使其相对耐火。地中海针叶林再造林（RI3）主要包括有种子睡眠的树种如Pinus halepensis和Pinus pinaster，以及非种子睡眠的树种如Pinus pinea。有种子睡眠的针叶林依赖于热量触发的松果开裂开释种子，而非种子睡眠的树种则依赖于未毁区域的种子传播，使其在强猛失火事件中为脆弱。地中海灌木群落（MM）以灌木为主，包含强制萌生者、强制播撒者和兼萌生者，通常被觉得对失火具有度的归附身手。Q. ilex（LE）是种地中海盆地善良干燥地区的常绿硬叶橡树，是该地区的主要天然丛林类型，通常通过萌生进行再生。敲中使用了Sentinel-2 Level 2A地表反射率时间序列复图像，通过EarthBlox平台获得。为了计较dNBR，咱们使用了1天的中位数成图像，以避单日图像中可能的端值影响。扫数S2波段均通过隔邻算法重采样至1米的空间分辨率，以充分哄骗S2数据可能提供的空间分辨率。失火后的时间序列分析使用了每月的中位数成图像，从217年8月至223年12月，取舍了双月频率（8月、1月、12月、2月、4月、6月）。这决定基于对失火昨年每月NDVI值的初步分析，使用Level 2 Landsat-8数据在Google Earth Engine平台上进行。由于S2数据在217年4月之前有限，且敲的植被主要为常绿类型，其NDVI在各月份变化不大，因此双月频率被觉得足以捕捉植被绿度的季节和年际趋势。咱们分歧计较了失火前和失火后的NBR值，哄骗1天成图像和S2波段8（近红外）和12（短波红外）进行dNBR计较。然后，咱们把柄好意思国地质拜谒局（USGS）阈值将dNBR值再行分类为四个严重进程等：未燃（dNBR -.1至.99）、低严重进程（.1至.269）、中等严重进程（.27至.659）和严重进程（>.66）。终的失火严重进程舆图与失火前的植被舆图相交，生成了十二个档次（三个失火严重进程等×四个植被类型），用于分析六个敲区域的失火前和失火后植被绿度轨迹。为了分析感意思意思区域的归附趋势，咱们使用了十二个档次的平均值手脚六个所在的概括平均值，这有助于敲NBR值的座变化和不同档次的比较，同期避了单个像素值的影响。咱们朝上分析了失火后的NBR时间序列，使用TIMESAT软件（版块3.3）索求季节和年际植被迫态。通过将NBR信号拟到数学函数，咱们粗略分歧对每栽培被类型进行分析，假定失火后的NBR轨迹不错捕捉植被助长模式并保留环节的物候特征，如绿度飞腾、助长峰和枯黄。基于文件综述和TIMESAT拟正当的比较，咱们取舍了不称斯函数进行分析，其树立包括次迭代、适应强度=1、季节驱动和杀青界说为季节大值的2，以及不进行峰过滤。咱们关怀了几个季节参数，包括季节驱动（SOS）、季节杀青（EOS）、季节长度（LOS）和季节幅度（AOS），后者界说为季节大值与基础值之间的各异。为了探讨影响植被归附的要素，咱们取舍了迅速丛林（RF）算法，管道保温施工使用R版块4.3.2进行分析。RF是种监督式机器学习算法，常用于讲究任务。咱们获得了征象数据时间序列，包括温度和降水，使用五代欧洲中期天气预告中心（ECMWF）再分析数据集（ERA5）。为了提空间分辨率，咱们使用了ClimateDT降按序器用，该器用通过评估征象数据与周围区域程之间的关系进行空间插值。输入数据包括每个失火区域的中心坐标和平均程，从数字程模子（DEM）中获得。然后，咱们索求了222年和223年4月的征象数据，对应LF-NBR（大型失火-NBR）。DEM由意大利国地球物理和火山学敲所（INGV，比萨分部）提供，设施为GeoTIFF，参考系统为WGS 84，空间分辨率为1米。坡度和位图通过ArcGIS从DEM中得出。关于每个RF模子，咱们论说了两个环节输出：施展的差百分比（R2）和变量遑急。变量遑急反馈了每个变量对模子的孝顺，基于其频率和在分割点的影响。咱们使用了randomForest包的默许参数。为了扶助施展，咱们计较了相对变量遑急，暗意为著筹商变量（设为）的百分比，未使用的变量赋值为。此外，咱们分析了变量之间的关联络数，使用rcorr函数从Hmisc包中索求，并使用vif函数从car包入网算差彭胀因子（VIF）得分。该分析查验了LF-NBR与征象、地形、光谱变量和访佛燃变量之间的关系，使用关联络数和p值来识别特意思意思意思意思的关联。VIF得分用于敲筹商变量之间的多重共线。所灵验于RF模子的输入变量列在表2中，包括2个光谱变量、3个地形变量、4个征象变量和访佛燃（共1个变量）。为了基于样本的视觉分类植被模式，咱们创建了个1米分辨率的网格，隐蔽了六个毁区域，总面积为35公顷。从该网格中，咱们迅速选取了约1的面积，属于四种丛林类型，终的采样面积约为292公顷。失火后植被模式的视觉分类使用了近的Google Earth影像，这些影像在222年至223年本事获得，空间分辨率为约2厘米。咱们对四栽培被类型进行了分类，分为八个类别，反馈了失火后再生或退化气象。这些分类果与NBR信号的变化相吻，为清楚植被模式提供了突出的视角。敲果部分标明，失火严重进程、丛林类型、访佛燃和征象对NBR归附有著影响。通过分析失火后的NBR时间序列，咱们发现大无数毁区域在失火后过六年的归附历程中，达到了6至8的失火前NBR水平。然而，在访佛燃事件发生时，不雅察到了明的下跌趋势。关于地中海灌木群落（MM），其归附速率快，在低、中、失火严重进程下分歧在4、6和8个月内归附到失火前的NBR值。比拟之下，地中海针叶林再造林（RI3）的归附速率较慢，很少能归附到失火前的水平，即使在低严重进程下亦然如斯。这些果与之前在地中海地区进行的敲致，标明灌木群落具有较强的归附身手，而桉树和针叶林再造林的归附身手则较低。在失火后的物候分析中，咱们发现NBR时间序列在双月按序上进展出明的季节模式，扫数植被类型在冬季达到峰，夏日达到低点。关于MM和LE，TIMESAT分析标明，它们在低和中等失火严重进程下进展出六个季节，而失火严重进程下则为两个到五个季节。这些季节变化反馈了植被对失火后环境的适应身手。在访佛燃区域，NBR时间序列和归附模式与中等严重进程的失火不异，标明这些区域的归附受到失火频率和强度的著影响。通过这些分析，咱们粗略地清楚不同植被类型在失火后的归附轨迹和物候动态。敲还发现，征象变量在RI1和RI3中对NBR归附具有遑急影响，而地形和访佛燃的影响相对较小。这些果标明，不同植被类型对失火后归附的驱动要素存在各异，回去附身手与植被的适应密切关连。敲强调了在不同生态环境中测试该法的遑急，以确保其平庸适用。此外，敲还指出，天然TIMESAT索求的季节诡计粗略提供有价值的成见，但它们的施展需要团强健地数据和分辨率影像，以确保准确。在接头部分，咱们探讨了失火严重进程、植被类型、访佛燃和征象对光谱归附的影响。敲发现，植被归附主要受到失火前植被条目和失火严重进程的影响，而非访佛燃和地形的作用著。这发现与之前的敲果致，标明某些植被类型对失火后归附的外部要素为敏锐。敲还指出，访佛燃对某些植被类型（如Q. ilex丛林和地中海针叶林）的归附具有遑急影响，而对其他类型（如MM和RI1）的影响较小。这种各异可能与植被类型在失火后的再生身手筹商，举例Q. ilex丛林由于面积较小，其访佛燃的影响为连。敲还探讨了地形和征象变量之间的关系，以及它们若何影响失火后的植被归附。天然地形变量（如坡度和位）在不同植被类型中的影响存在各异，但程与温度之间存在著的负关连关系。这种关连反馈了地形和征象在失火后植被归附中的复杂相互作用。敲指出，尽管地形对失火归附的影响在不同敲中存在分歧，但其与征象变量的内在关连标明，它们在失火后植被归附中饰演着遑急角。后，敲总结了通过NBR时间序列数据进行失火后植被归附分析的法，强调了其在地中海地区的遑急和适用。尽管存在穷乏实地数据、丛林结构和泥土条目等限度，但NBR同一多变量分析框架为识别归附蔓延或缓缓退化的区域提供了种可靠且可扩展的器用。这种法不错为失火后的措置政策提供扶助，促进地中海生态系统受影响区域的针对生态归附，通过评估失火后条目来制定适应措置政策。
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