Announcement | 智能遥感信息工程与应用课题组（IRIS）

何国金研究团队研发的30米全球火烧迹地产品支撑Nature论文成果

Tue, 13 Jan 2026 00:00:00 +0000

1月7日，《自然》（Nature）期刊在线发表了题为“小规模持续的湿润森林损失主导了热带森林生物量损失”（Small persistent humid forest clearings drive tropical forest biomass losses）的论文。该成果基于高分辨率的森林扰动和生物量数据，构建了格点尺度的森林扰动植被恢复数据库，并在此基础上开发了一个集成高分辨率遥感数据和森林扰动恢复数据库的森林碳簿记模型。利用该模型估算了1990－2020年间森林扰动导致的植被碳储量时空变化动态，明确了不同干扰类型和扰动斑块大小对森林植被碳储量及碳密度变化的具体贡献。该模型突破了传统簿记模型长期依赖区域尺度响应曲线的方法瓶颈，通过引入空间明确的碳库恢复曲线，显著提升了对森林空间异质性和扰动响应过程的刻画能力。法国气候与环境科学实验室（LSCE）博士后徐伊迪为论文第一作者，清华大学地球系统科学系副教授李伟与法国气候与环境科学实验室教授菲利普·西亚斯（Philippe Ciais）为论文共同通讯作者，中国科学院空天信息创新研究院研究员何国金为论文的合作作者之一。

何国金研究团队（研究员张兆明、副研究员龙腾飞等）研发的30米分辨率长时序全球火烧迹地产品（GABAM）作为该论文的重要支撑数据，用以精确表征过去30年热带森林火烧（尤其是小面积火烧）的干扰历史，进而助力热带森林碳损失的精确量化。

自2016年起，在国家重点研发计划课题等支持下，何国金研究团队研发共享了国际首套/唯一30米分辨率全球火烧迹地产品（1990-2024），该产品是目前空间分辨率最高的全球火烧迹地产品。研究成果在《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》《Earth’s Future》《Geo-spatial Information Science》《Photogrammetric Engineering & Remote Sensing》《Remote Sensing》《Remote Sensing Letters》《遥感学报》等国内外期刊发表论文11篇，论文被《Nature》《Science》《PNAS》等顶级期刊引用，单篇论文最高引用达到287次。

小尺度热带森林损失造成显著碳损失

1985–2024 年 30 米分辨率全球年度火烧迹地数据集 (GABAM) 正式发布，提供免费下载

Tue, 16 Sep 2025 00:00:00 +0000

数据集描述

年度火烧迹地面积（Annual burned area）被定义为全年度内发生的火灾空间范围，不包括往年发生的火灾。

GABAM 数据集是基于 Google Earth Engine (GEE) 平台的自动化处理流水线，利用 GEE 上所有可用的 Landsat 卫星影像生成的。该产品采用地理坐标系（经纬度投影），分辨率为 0.00025°（约 30 , with the WGS84 horizontal datum and the EGM96 vertical datum，使用 WGS84 水平基准和 EGM96 大地水准面。数据集由 10°×10°的分幅组成，覆盖范围为西经 180°–东经180° and 北纬80°–南纬60°。

下图展示了 GABAM 2015 全球火烧迹地面积（BA）密度的分布情况。火烧迹地面积密度定义为 0.25°×0.25°网格中被烧毁像素所占的比例。

GABAM 2015 火烧迹地面积（BA）密度分布

以下是与近期发布的 Fire_cci 5.0 版¹ 全球 BA 产品（分辨率为 250 米，是 GABAM 发布前分辨率最高的全球产品）的对比：

Fire_cci 2015 火烧迹地面积（BA）密度分布

下载方式

GABAM 数据集可从 Zenodo.

引用信息

如需使用该数据集，请引用以下论文：

@article{Long_2019,
doi = {10.3390/rs11050489},
url = {https://doi.org/10.3390%2Frs11050489},
year = 2019,
month = {feb},
publisher = {{MDPI} {AG}},
volume = {11},
number = {5},
pages = {489},
author = {Tengfei Long and Zhaoming Zhang and Guojin He and Weili Jiao and Chao Tang and Bingfang Wu and Xiaomei Zhang and Guizhou Wang and Ranyu Yin},
title = {30 m Resolution Global Annual Burned Area Mapping Based on Landsat Images and Google Earth Engine},
journal = {Remote Sensing}
}

Long, T.; Zhang, Z.; He, G.; Jiao, W.; Tang, C.; Wu, B.; Zhang, X.; Wang, G.; Yin, R. 30 m Resolution Global Annual Burned Area Mapping Based on Landsat Images and Google Earth Engine. Remote Sens. 2019, 11, 489.

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Chuvieco, E., Lizundia-Loiola, J., Pettinari, M.L., Ramo, R., Padilla, M., Tansey, K., Mouillot, F., Laurent, P., Storm, T., Heil, A., & Plummer, S. (2018). Generation and analysis of a new global burned area product based on MODIS 250 m reflectance bands and thermal anomalies. Earth Systems Science Data, 10, 2015-2031. ↩︎