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基于FSDAF模型的红树林月尺度动态变化监测被引量：6: 1; 作者邓维熙尤号田 +2 位作者雷鹏李卯森陈建军《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期27-39,共13页; 【目的】红树林是一种生长在海陆过渡地带的特殊珍稀木本植物群落,具有较高的经济价值,同时还能提供多种生态服务功能。然而,由于自然和人为干扰的双重影响,使红树林资源受到严重威胁,红树林资源保护工作迫在眉睫。红树林空间分布的准... 展开更多; 关键词 fsdaf模型月尺度时间序列红树林随机森林分类动态变化监测; 在线阅读下载PDF 职称材料

五种典型遥感时空信息融合算法在湿地区域植被指数重建中的适用性比较被引量：3: 2; 作者罗佳欢严翼 +3 位作者肖飞刘欢胡铮铮王宙《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第2期60-69,共10页; 为探讨不同遥感时空信息融合算法在水陆转换频繁、地物类型多样的湿地区域的适用性问题,该文以鄱阳湖样区为研究区,选取5种典型的时空信息融合算法(STARFM,ESTARFM,FSDAF,Fit-FC和STNLFFM)。根据不同时期地物差异状况,选取Landsat和MODI... 展开更多; 关键词时空信息融合鄱阳湖湿地 fsdaf模型 STNLFFM模型 ESTARFM模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合Sentinel-2和GF-6时序影像的工程动态监管: 3; 作者谢玄尹莉莉 +2 位作者徐云凤陈开俊蔡林杰《人民长江》北大核心 2024年第S2期283-287,共5页; 面对长江大保护相关工程项目在复杂环境下的高时效性和高分辨率监管需求,提出了一种多源遥感数据影像时空融合技术,旨在突破单一数据源在时效性和分辨率上的局限。基于FSDAF模型,对GF-6影像(2 m分辨率)与哨兵2号影像(15 m分辨率)进行时... 展开更多; 关键词工程监管时空融合 fsdaf模型 Sentinel-2 GF-6 长江大保护; 在线阅读下载PDF 职称材料

3种时空融合算法在洪水监测中的适用性研究被引量：7: 4; 作者石晨烈王旭红 +2 位作者张萌刘状祝新明《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第2期111-119,共9页; 洪水灾害的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但目前中高空间分辨率的遥感影像受卫星回访周期及天气的影响,限制了在洪水监测中的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来监测洪水灾害。以Gwydir和New Orleans 2地... 展开更多; 关键词时空融合洪水监测高时空分辨率 STARFM模型 STRUM模型 fsdaf模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FSDAF模型的红树林月尺度动态变化监测被引量：6: 1; 作者邓维熙尤号田雷鹏李卯森陈建军; 机构桂林理工大学测绘地理信息学院; 出处《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期27-39,共13页; 基金国家自然科学基金项目(41901370) 广西科技基地和人才专项(桂科AD19110064) +2 种基金广西八桂学者专项项目(何宏昌)。; 文摘【目的】红树林是一种生长在海陆过渡地带的特殊珍稀木本植物群落,具有较高的经济价值,同时还能提供多种生态服务功能。然而,由于自然和人为干扰的双重影响,使红树林资源受到严重威胁,红树林资源保护工作迫在眉睫。红树林空间分布的准确获取及动态变化监测是红树林科学保护工作顺利开展的前提。目前光学卫星影像仍是大区域研究最常用的遥感数据源,但由于红树林所处海陆过渡地带多云雨,而常用中高分辨率光学卫星影像则受云雨影响较大,导致不易获取连续的高质量影像数据,致使现有变化监测频率多为年际变化,监测结果难以为红树林资源保护提供及时有效的数据支撑。【方法】时空融合模型通过将低空间分辨率影像与高空间分辨率影像融合从而预测某一时期影像,为基于离散光学影像重建连续高质量光学影像提供了可能,而FSDAF模型作为常用的时空融合模型,不仅模型所需影像数量较少,且对异质性较高区域有较强适用性。因此,本研究拟采用FSDAF模型,将Sentinel-2、Landsat-8与MODIS进行融合,从而构建以月为时间尺度的连续时间序列影像,并采用优选特征的面向对象随机森林分类方法提取月尺度时间序列红树林空间分布,进而实现红树林资源月尺度动态变化监测。【结果】基于FSDAF模型所得融合影像与原始影像高度相似,在无云区域两影像相关系数R^(2)为0.92,有云区域相对较低,R^(2)为0.73。同时,基于优选特征组合的面向对象随机森林分类方法能够实现红树林空间分布的精确提取,总体精度为96.84%,Kappa系数为0.88。基于月尺度时间序列红树林空间分布提取结果可知,2018年、2019年、2020年9—12月红树林面积分别增加了0.61、0.37和0.33 km^(2),而2018—2020年8—12月各月红树林面积分别增加了0.15、0.52、0.41、0.24、0.02 km^(2),由此可知2018—2020年不同月份红树林面积变化差异不同,最大差异为0.52 km^(2),而最小差异仅为0.02 km^(2)。【结论】1)基于FSDAF模型不仅可生成所需月份的影像数据,而且生成的融合影像与原始影像相关系数较高,可用于红树林月尺度动态变化监测。2)基于优选特征组合的面向对象随机森林分类方法能够实现红树林空间分布的精确提取。3)基于FSDAF模型生成的月尺度时序影像数据可实现红树林月尺度动态变化监测,提高了监测的时间频率,有利于发现红树林的变化并及时采取措施,可为红树林资源保护与恢复提供更加及时的数据支持。; 关键词 fsdaf模型月尺度时间序列红树林随机森林分类动态变化监测; Keywords fsdaf model monthly time series mangrove random forest classification dynamic change monitoring; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程] P237 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名五种典型遥感时空信息融合算法在湿地区域植被指数重建中的适用性比较被引量：3: 2; 作者罗佳欢严翼肖飞刘欢胡铮铮王宙; 机构资源转化与污染控制国家民委重点实验室中南民族大学资源与环境学院中国科学院精密测量科学与技术创新研究院中国科学院大学; 出处《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第2期60-69,共10页; 基金中国科学院战略性先导科技专项(A类)“长江经济带干流典型湖泊水生态修复与综合调控”(编号:XDA23040201) 湖北省重点研发计划项目“长江中游流域生态环境监测关键技术与装备研发”(编号:2020BCA074) 国家自然科学基金项目“汉江中下游河谷平原土地沙化空间格局动态监测及防治区划研究”(编号:41901235)共同资助。; 文摘为探讨不同遥感时空信息融合算法在水陆转换频繁、地物类型多样的湿地区域的适用性问题,该文以鄱阳湖样区为研究区,选取5种典型的时空信息融合算法(STARFM,ESTARFM,FSDAF,Fit-FC和STNLFFM)。根据不同时期地物差异状况,选取Landsat和MODIS遥感数据分别开展枯水期、平水期2个时段的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)影像融合实验,并在空间和光谱2个维度进行算法精度评估。结果表明,仅一对粗细分辨率影像输入时,FSDAF算法在枯水期的融合预测效果最好,总体误差为0.4335;STNLFFM算法在平水期的融合预测效果最好,总体误差为0.5147;同时应用枯水期、平水期2对粗细分辨率影像时,ESTARFM算法融合预测效果最好,总体误差为0.4670。不同时空信息融合算法在湿地地区的适用性与研究区域内水体面积的占比情况有关,STNLFFM算法在水体区域的融合预测效果最好。; 关键词时空信息融合鄱阳湖湿地 fsdaf模型 STNLFFM模型 ESTARFM模型; Keywords spatio-temporal information fusion Poyang Lake wetland fsdaf STNLFFM ESTARFM; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合Sentinel-2和GF-6时序影像的工程动态监管: 3; 作者谢玄尹莉莉徐云凤陈开俊蔡林杰; 机构长江三峡技术经济发展有限公司长江空间信息技术工程有限公司(武汉) 长江勘测规划设计研究有限责任公司; 出处《人民长江》北大核心 2024年第S2期283-287,共5页; 基金中国长江三峡集团有限公司科研项目“知识驱动的长江大保护智慧EPC管控关键技术与应用”(202103551)。; 文摘面对长江大保护相关工程项目在复杂环境下的高时效性和高分辨率监管需求,提出了一种多源遥感数据影像时空融合技术,旨在突破单一数据源在时效性和分辨率上的局限。基于FSDAF模型,对GF-6影像(2 m分辨率)与哨兵2号影像(15 m分辨率)进行时空融合,有效整合高空间分辨率与宽覆盖、高频次观测优势,构建了一套高时空分辨率的监测时序影像集。在长江大保护EPC项目典型工程——东山水质净化厂建设应用中,该技术弥补了GF-6时间序列上的空白,实现了工程进展的月频次动态跟踪,显著提升了施工过程的监管能力。研究成果不仅可为长江大保护EPC系列工程提供有力技术支持,也可为大范围建设工程监管提供创新方法与实践参考。; 关键词工程监管时空融合 fsdaf模型 Sentinel-2 GF-6 长江大保护; 分类号 P23 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名3种时空融合算法在洪水监测中的适用性研究被引量：7: 4; 作者石晨烈王旭红张萌刘状祝新明; 机构西北大学城市与环境学院陕西省地表系统与环境承载力重点实验室中国科学院大学资源与环境学院; 出处《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第2期111-119,共9页; 基金中国科学院战略性先导科技专项资助项目“泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设子课题”(编号:XDA 2004030201) 国家自然科学基金面上项目“不同地貌类型区的遥感图像信息容量的差异性研究”(编号:41071271) 陕西省自然基金面上项目“基于遥感图像信息容量的城市热岛效应研究”(编号:2015JM4132)共同资助。; 文摘洪水灾害的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但目前中高空间分辨率的遥感影像受卫星回访周期及天气的影响,限制了在洪水监测中的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来监测洪水灾害。以Gwydir和New Orleans 2地区为研究区,利用时空自适应反射率融合模型(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,STARFM)、时空反射率解混模型(spatial and temporal reflectance unmixing model,STRUM)和灵活的时空融合模型(flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF)3种流行算法融合MODIS和Landsat影像,获得Landsat融合影像,采用支持向量机(support vector machine,SVM)对融合影像分类来提取洪水信息,并对其结果进行精度评估。实验结果表明,3种时空融合算法能够有效应用到洪水监测中,且FSDAF算法融合结果在2个研究区都优于STARFM和STRUM。在Gwydir研究区,STARFM,STRUM和FSDAF 3种算法洪水分类总体精度分别为0.89,0.90和0.91,Kappa系数分别为0.63,0.64和0.67;在New Orleans研究区,3种融合算法洪水分类精度为0.90,0.89和0.91,Kappa系数分别为0.77,0.76和0.81。此研究表明时空融合算法能够有效应用到洪水监测中。; 关键词时空融合洪水监测高时空分辨率 STARFM模型 STRUM模型 fsdaf模型; Keywords spatiotemporal fusion flood monitoring high spatiotemporal resolution STARFM STRUM fsdaf; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于FSDAF模型的红树林月尺度动态变化监测	邓维熙尤号田雷鹏李卯森陈建军	《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	五种典型遥感时空信息融合算法在湿地区域植被指数重建中的适用性比较	罗佳欢严翼肖飞刘欢胡铮铮王宙	《自然资源遥感》 CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合Sentinel-2和GF-6时序影像的工程动态监管	谢玄尹莉莉徐云凤陈开俊蔡林杰	《人民长江》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	3种时空融合算法在洪水监测中的适用性研究	石晨烈王旭红张萌刘状祝新明	《国土资源遥感》 CSCD 北大核心	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料