Burnt Area Detection Using Sar Data – A Case Study of May, 2020 Uttarakand Forest Fire

归一化差异植被指数 遥感 合成孔径雷达 基本事实 环境科学 植被指数 植被(病理学) 实地调查 地理 地质学 地图学 计算机科学 气候变化 人工智能 医学 海洋学 病理
作者
V. S. Kalaranjini,S. Dinesh Kumar,Sudha Ramakrishnan,R. Kokila Priya
标识
DOI:10.1109/ingarss48198.2020.9358979
摘要

Uttarakand constitutes 5.43% of Indian Forest cover with extremely and highly fire prone forest areas. The objective of this study is to assess the recent occurrence of forest fires in Uttarakand and to map the burnt areas with Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) and validate it with the Sentinel-2 as CoVID-19 hindered the field assessment and ground truth validation. The data is processed in Sentinel Application Platform (SNAP) and mapped with ArcGIS. Cross-validated with optical indices such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index NDWI, Normalized Burn Ratio (NBR) and the firsthand information from Forest Survey of India (FSI) for an area of 10. 83sq.Km, the results are summarized.
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