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题名时空融合技术在城市精细变化检测中的应用研究
被引量：1
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作者
古春霞
李大成
赫华颖
杨毅
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机构
太原理工大学矿业工程学院
高分辨率对地观测系统山西数据与应用中心
中国资源卫星应用中心
太原理工大学物理与光电工程学院
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出处
《无线电工程》
北大核心
2021年第8期725-731,共7页
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基金
国家重点研发计划资助(2018YF0504800)
山西省软科学项目(2018041064-6)。
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文摘
高时空分辨率卫星遥感影像能够为变化检测研究提供更加精细的空谱变化信息以及更高频次的时谱变化信息。时空融合技术虽然能够用于高时空分辨率数据的重建研究,但其在变化检测研究中的应用精度尚未得到有效验证。以覆盖山西省太原市城区的GF-2和GF-1 WFV多光谱影像为实验数据,利用2种典型单数据对时空融合模型(STARFM和FSDAF)重建出不同年份4个时相的GF-2多光谱影像,将4景重建影像分成2组,采用迭代加权多元变化检测算法对2组重建影像进行变化检测和质量评价,将其变化检测结果与真实GF-2变化检测结果进行对比,探索时空融合技术在变化检测中的可行性。实验结果表明,利用时空融合模型重建的GF-2遥感影像可以用于变化检测研究,其变化检测结果总精度可达87%,Kappa系数可达0.75以上。FSDAF模型重建影像精度及变化检测精度都略高于STARFM,证明变化检测精度随融合精度的增大而增大。
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关键词
时空融合
数据重建
变化检测
迭代加权多元变化检测算法
精度评定
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Keywords
spatio-temporal fusion
data reconstruction
change detection
IR-MAD
accuracy evaluation
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名应用植被变化与火烧迹地对森林火灾反演
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作者
王金鑫
桑学锋
刘鑫
常家轩
郑阳
李子恒
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机构
中国水利水电科学研究院水资源所
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出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期71-75,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51679253)
中国长江三峡集团有限公司科研项目(20210344)。
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文摘
火灾后的植被变化与火烧迹地面积是森林火灾反演的重要指标。以2020年3月28日四川省凉山州木里藏族自治县项脚乡火烧迹地为研究对象,依据Sentinel-2卫星影像数据,采用归一化差分植被指数、差分归一化燃烧比、迭代加权多元变化检测算法和追踪识别提取算法,分析该地区火灾前后的植被变化和受灾面积。结果表明:实验检测的植被变化判别精度为91.95%;提取火烧迹地像元面积精度为90.77%,Kappa系数为0.87。
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关键词
森林火灾
归一化差分植被指数
迭代加权多元变化检测算法
差分归一化燃烧比
追踪识别提取算法
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Keywords
Forest fire inversion
Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)
Iteratively regularized multivariate alteration detection(IR-MAD)
Differenced normalized burn ratio(dNBR)
Tracking area extraction recognition algorithm
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分类号
S762.1
[农业科学—森林保护学]
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