【摘 要】
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遥感影像是土地覆盖制图与变化检测的主要数据源。高空间分辨率遥感影像可以获取地物空间细节信息,然而其时间分辨率较低;低空间分辨率遥感影像重访周期短,但其混合像元现象严重。遥感传感器无法获得同时具有高时间分辨率和高空间分辨率的遥感影像,因此需要通过数据融合等方法提取高时空分辨率的地表覆盖变化信息。针对不同时空分辨率遥感影像的土地覆盖变化检测问题,本文提出了一种高时空分辨率土地覆盖变化检测模型,该模型采
【机 构】
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中国科学院测量与地球物理研究所,武汉430077
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遥感影像是土地覆盖制图与变化检测的主要数据源。高空间分辨率遥感影像可以获取地物空间细节信息,然而其时间分辨率较低;低空间分辨率遥感影像重访周期短,但其混合像元现象严重。遥感传感器无法获得同时具有高时间分辨率和高空间分辨率的遥感影像,因此需要通过数据融合等方法提取高时空分辨率的地表覆盖变化信息。针对不同时空分辨率遥感影像的土地覆盖变化检测问题,本文提出了一种高时空分辨率土地覆盖变化检测模型,该模型采用不同时空分辨率遥感影像,通过端元自动估计、混合像元分解、变化阈值估计、超分辨率制图以及分类后比较等过程,获取高时空分辨率土地覆盖变化检测结果。通过MODIS数据以及Landsat数据对新方法进行了验证,结果表明,该方法变化检测的整体精度高于85%。
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