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时谱遥感:突破传统,提升变化检测精度
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更新于2024-06-28
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"《从光谱到时谱——遥感时间序列变化检测研究进展》一文深入探讨了遥感技术在利用光谱信息进行地物识别和土地利用/覆盖变化检测中的重要性。传统遥感技术发展经历了从黑白全色影像到多光谱再到高光谱的演进,高光谱技术由于其丰富的光谱信息,提高了识别精度和细节展现能力。光谱信息的应用广泛,如土地利用/覆盖变化检测,对理解人类活动与生态环境互动以及合理管理土地资源至关重要。 文章指出,遥感时间序列变化检测的核心是从三维空间信息扩展到四维时空信息,即“时谱”。时谱利用时间维度解决了光谱识别中的同谱异物和同物异谱问题,消除了季节和植被物候对变化检测的干扰,能够捕捉地物的长期趋势,提供精确的变化时间和实时事件预警。例如,通过分析时谱序列,可以实时监测森林火灾和非法砍伐等事件。 文中详细回顾了传统时间序列变化检测方法,强调了在光谱基础上引入时谱分析的重要性,同时也提出了时谱分析中所面临的挑战,如如何有效处理大量的时序数据,提高变化检测的自动化程度,以及如何结合机器学习和深度学习等先进技术以增强分析能力。 未来的研究趋势和前景展望部分,论文预示了时谱分析将在以下方面有所突破:一是利用大数据和云计算技术处理海量时序遥感数据,提高分析效率;二是开发更先进的模型和算法,提升变化检测的准确性和鲁棒性;三是将时谱分析与其他地理信息系统(GIS)集成,实现对复杂环境下的动态变化监测;四是探索跨学科合作,如环境科学、生态学和气候变化研究,以深化对地表变化的理解。 《从光谱到时谱》这篇论文揭示了遥感时间序列变化检测研究的最新进展和潜力,为地表变化监测提供了新的理论和技术支持,对于环境保护、资源管理以及灾害预警等领域具有深远影响。"
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图 2 基于阈值的时间序列变化检测框架图
Figure 2. Diagram of Time Series Change Detection Based on Threshold of Index
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在植被变化检测方面,通常计算归一化植被指数(normalized difference vegetation
index,NDVI)
[36]
、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)
[37]
、通用归一化
植被指数(universal normalized vegetation index,UNVI)
[38]
等,根据研究区特征,结合
地物特征,设置阈值进行变化信息的提取
[39-41]
,如 Huang 等
[42]
通过计算北京市 1985-2015
年每年所有可获取的 Landsat 数据,合成年度最大及最小 NDVI 值,构建年度最大、最小
NDVI 时间序列,设置阈值,获取植被增加和减少的空间分布;在城镇建筑物变化检测方
面,周小成等
[43]
和樊勇等
[44]
基于阈值法和多种分类器的方法研究了城镇扩张问题;Liu 等
[45]
通过提出一种新的指数:归一化城镇综合指数(normalized urban areas composite
index,NUACI),用于提取和分析全球典型城市建筑区扩张情况,例如纽约、东京等;
Gong 等
[46-47]
基于长时序 NDVI、改进的归一化差异水体指数(modified normalized
difference water index,MNDWI)、短波红外波段,实现对全球不透水面的绘制;在水资
源变化检测方面,Wang 等
[48]
和 Feng 等
[49]
通过计算 NDVI、EVI、MNDWI、浮藻指数
(floating algae index,FAI),利用时间序列 Landsat 和 MODIS 数据对鄱阳湖水体的时
空动态变化进行了分析;Wang 等
[50]
通过计算 NDVI、EVI 等指数,分析了中国沿海滩涂的
年际时空变化;在农田变化检测方面,Dong 等
[51]
和 Xiao 等
[52]
通过 Landsat 8 数据、
MODIS 数据构建 NDVI、EVI 等指数序列,分析了水稻种植情况。
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