3种时空融合算法在洪水监测中的适用性研究

发布时间：2024-02-03 12:46

　　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,...

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【文章目录】：
0 引言
1 研究区概况与数据源
    1.1 研究区概况
    1.2 数据源与预处理
2 研究方法
    2.1 时空融合算法
        2.1.1 STARFM模型
        2.1.2 STRUM模型
        2.1.3 FSDAF模型
    2.2洪水提取
    2.3 精度评估
        2.3.1 时空融合算法的精度评估
        2.3.2 洪水提取的精度评估
3 融合结果与洪水提取
    3.1 基于3种算法的MODIS和Landsat影像融合
        3.1.1 MODIS和Landsat影像融合结果
        3.1.2 时空融合结果精度评估
    3.2 基于MODIS和Landsat融合影像的洪水信息提取
        3.2.1 3种算法融合影像的洪水信息提取
        3.2.2 洪水提取精度评估
4 分析与讨论
5 结论



本文编号：3894213