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植被指数法是利用卫星遥感影像识别火烧迹地的常用方法之一。植被因受火的干扰会形成火烧迹地,其光谱特征易与裸地、水体、道路、阴影和耕地等地物光谱混淆,使用遥感影像采用合适的植被指数提高过火区遥感监测精度仍是亟待解决的问题。以四川省2014年和内蒙古自治区2017年发生的4次森林火灾形成的火烧迹地作为研究区,利用高分一号16 m宽幅(GF-1 WFV)数据和Landsat8数据的波谱特性,选取归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、全球环境监测植被指数(global environment monitoring index,GEMI)、过火区识别指数(burned area index,BAI)和归一化火烧指数(normalized burn ration,NBR)等5种典型植被指数,通过构建不同植被指数的分离指数M来定量评价这些植被指数识别火烧迹地的潜力。研究结果表明,基于近红外—短波红外波段的NBR和基于可见光—近红外波段的BAI对过火区的分离性较好,NDVI的分离性次之,EVI和GEMI的分离效果较差;基于GF-1 WFV和Landsat8数据采用BAI和NBR指数对内蒙古鄂伦春自治旗火烧迹地进行了识别(其中GF-1 WFV数据只用于BAI识别),并利用高分二号(GF-2)数据进行了精度验证,两者火烧迹地识别总体精度均大于87%,Kappa系数均大于0. 7。 相似文献
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为了研究利用高分一号宽幅影像(GF-1 WFV)监测森林覆盖变化的方法,选取四川省甘孜州雅江县为研究区,利用2014年和2016年2期GF-1WFV数据,采用迭代加权多元变化检测(iteration re-weight multivariate alteration detection,IR-MAD)法对数据进行辐射归一化;分别对2期影像进行核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法变换,采用最大类间方差法(OTSU)确定自动识别阈值,对2期GF-1WFV影像中的森林覆盖变化区域进行检测和精度验证;并与变化矢量分析(change vector analysis,CVA)法检测结果进行对比分析。研究结果表明:所用2种变化检测算法的总体检测精度都超过了80%,其中,KPCA法的总体精度为89.27%,未变化区用户精度达93.88%,变化区用户精度为80.28%;基于KPCA法的精度均较优于传统CVA检测算法,说明KPCA算法通过数据变换后,可减少变量间的相关性、增强影像信噪比,从而提高了对变化区域的识别精度。 相似文献
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