基于modis數(shù)據(jù)的火災跡地(留存版)
【正文】 2） GEMI介紹 ?GEMI指數(shù)非常適于檢測植被在火災前后的變化（ Stroppiana, Pinnock, Pereira, Gregoire, 2021）。 ?研究區(qū)域是位于中國和蒙古境內的蒙古草原，屬大陸性溫帶草原氣候，年平均溫度 2℃ ~2℃ ，年降水量約 300mm。 討論 ?引入火點作為初始種子，判斷火點產(chǎn)生的誤差可能會直接引入跡地識別的精度中去； ?當厚云將整個跡地分割成幾個獨立的部分時，種子點不能越過厚云進行增長； ?本文方法僅在草原區(qū)試驗成功，森林區(qū)？ 討論 ?火災之后的植被恢復的時間因素對合成數(shù)據(jù)造成的影響？ ?基于 GEMIB指數(shù)的新的合成方法仍存在部分云的陰影。 國內外研究進展 ? 基于遙感的火災監(jiān)測方法可以分為火點 （ hotspot） 檢測和火災后跡地（ burn scar） 識別兩類； ? 火點檢測技術已經(jīng)比成熟 ； ? 跡地識別常用的指數(shù)包括 NDVI、 NBR、 NDWI等，方法包括目視提取、閾值法、 NDVI差值法、 NDVI回歸分析法等； ? 常用的合成方法包括 DNVI最大值合成法、 NIR最小值合成法、溫度最大值合成法等。 ?MODIS圖像－－ 2021年 5月 31上午 10點。 精度驗證 總體精度 = ％ Kappa = 內容簡介 ?引言 ?GEMIB指數(shù) ?基于火點和 GEMIB的火災跡地自動閾值識別方法 ?火災跡地的時間序列數(shù)據(jù)合成方法 ?結論與討論 四、火災跡地的時間序列數(shù)據(jù)合成方法 已有合成方法 基于 GEMIB的合成方法 合成效果圖 合成方法評價指標 合成方法評價結果 基于合成圖像的火災跡地自動識別 已有的合成方法 ? N
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