什麼！我也能監測評估森林大火？ 20200510 南投森林火災多波段光學衛星影像燃燒指標計算
楓之谷是現在許多 20~30 歲年輕人的童年回憶，神木村為其中一經典遊戲地圖，就在這周，台灣的神木村發生了一場森林火警。在2020年5月10日南投縣神木國小後方林班地冒起了濃煙，在漫地易燃物的森林中，火勢延燒相當迅速，所幸發現得早，在火勢尚未擴大至難以控制的情況前，這場森林火災即被消防隊撲滅。然而，如果這場大火發生在杳無人煙的深山中，我們又該如何及早發現、即時處理呢？
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| 圖 1：農委會水土保持局巨量空間資訊系統 BigGIS 提供多波段影像頻譜分析功能，本圖為針對20200510南投森林火災以 20200505、20200510、20200515 三期衛星影像所計算之燃燒指標地圖。 |
隨著氣候變遷加劇，森林火災日趨頻繁，大火不僅危機山林生態，更加劇溫室效應，形成惡性循環。相對於都市火警，森林大火較難預防及灌救。除了森林中遍布可燃物之外，山林中陡峭的山勢與狹隘的道路往往造成消防人員、設備難以進入救災，滅火作業相當不易。而森林火警若不在火勢蔓延前加以控制，對環境造成的傷害與影響甚鉅。
身在台灣的我們可能感受不大，但在森林面積遼闊的大陸型國家，數百甚至數千平方公里的林地若發生火警，往往無人發覺。這時，太空中的人造衛星便起了相當作用，透過多波段的衛星影像，我們可以持續監測森林中發生的變化。針對本次5月10日發生的神木村火警，從圖 2 Sentinel-2 於 5 月 5 號、5 月 10 號拍攝的影像中，可以清楚看到原本長滿綠色植被的黑、紅方框處，冒出了陣陣白煙。
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| 圖 2：BigGIS 網站中提供 Sentinel-2 於5月5號(左)、5月10號(右)所拍攝之南投縣神木村真實自然色遙測影像，紅框處可清楚看到原本長滿綠色植被的黑、紅方框處，冒出了陣陣白煙。 |
燃燒地區的頻譜特性與健康植被地區的並不相同。如圖 3所示，燃燒地能反射大量的短波紅外線(SWIR)，而對近紅外線(NIR)反射能力則較弱，與健康的植被正好相反；茂盛的樹林與灌木中的葉綠素對近紅外線的反射能力較強，短波紅外線的反射能則較弱。
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| 圖 3：植被與燃燒地的吸收光譜。紅線為燃燒地區的反射頻譜曲線，綠線為健康植被的反射頻譜曲線，在近紅外線波段與短波紅外線波段，兩者的反射強度正好相反。（資料來源連結） |
專業的遙測影像處理人員會計算所謂的燃燒指標 Normalize Burn Ratio (NBR) 來偵測可能發生火災的區域。其計算式如下式(1)，NBR負值越負（值越小）代表火災的可能性越大，但正值越正（值越大）則表示植被良好。圖 4 為 Sentinel-2 於 5 月 5 號、5 月 10 號拍攝之衛星影像所計算之燃燒指標分布圖，相對於其他覆蓋植被的地區，森林火警發生處的NBR值非常的低（負值越負）。
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| 圖 4：Sentinel-2 於5月5號、5月10號拍攝之衛星影像所計算之燃燒指標分布圖，相對於其他覆蓋植被的地區，森林火警發生處的NBR值非常的低（負值越負）。 |
雖說上圖真實自然色影像、燃燒指標圖能幫我們檢視大面積的林地中可能燃燒的區域，但是面對上千平方公里林地的衛星影像，若要以人眼快速完成火災區域的辨識仍然相當不易，尤其是在雲霧或地表裸露地的干擾下，往往會大幅降低判釋準確度與速度。因此，我們更進一步計算同區域前一期衛星影像的燃燒指標圖，並將兩期燃燒指標圖相減，便可獲得差異燃燒指標圖。由圖 5 中可見整張影像僅有森林火警區顯現出明顯的異常點，如此即可迅速地辨識出所有可能發生森林火警的地方。
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| 圖5：由兩期燃燒指標圖相減，所計算出之差異燃燒指標圖，可見整張影像僅有森林火警區顯現出明顯異常點。 |
看到這裡可能有人會覺得很神奇，想要嘗試計算不同影像的燃燒指標，卻又不知從何開始。這時，只要打開 BigGIS 網頁，利用圖資搜尋功能，在搜尋條件輸入感興趣的時間、地區，即能找到對應的 Sentinel-2 衛星影像。
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| 圖 5：BigGIS 提供大量衛星影像，透過圖資搜尋功能，使用者可設定時間、地區挑件來篩選欲查找的影像。 |
找到影像後，接著就是要計算燃燒指標。首先打開地圖輔助工具，點選加值應用與分析工具頁籤，選擇 Sentinel-2 頻譜指標分析，接著依序框選感興趣的地區，並挑選欲計算的頻譜指標，最後就可以獲得想計算的燃燒指標。
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