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森林大火严重影响生态环境及人民生命财产安全。快速准确的提取过火迹地范围、掌握火灾情况,快速做出应急响应非常重要。本文以2020年3月30日四川凉山州森林大火为例,利用灾前、灾后Sentinel-2数据,采用影像归一化燃烧比（NBR）和土壤调整植被指数（SAVI）对火烧区域进行检测,对差分归一化燃烧比（dNBR）和差分土壤调整植被指数（dSA VI）进行非监督分类,快速提取过火区面积。研究结果表明,利用dSAVI识别的过火区面积更接近官方数据,火烧迹地识别精度达到92.83%,且Sentinel-2数据利用SAVI指数获取实时过火面积的方法简单快捷、所提取的结果更准确,其可以为灾害评估和灾后重建提供参考,为森林火灾应急响应提供技术支撑。