3种时空融合算法在洪水监测中的适用性研究

• 作者: 刘状 张萌 王旭红 石晨烈 祝新明
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 111-119
• 页数: 9页
• 分类号: TP79
• 字数: 7657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.02.15

摘要

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 reflec-tance 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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王旭红	西北大学城市与环境学院	38	330	10.0	17.0
3	张萌	西北大学城市与环境学院	14	44	2.0	6.0
4	刘状	西北大学城市与环境学院	6	24	2.0	4.0
7	石晨烈	西北大学城市与环境学院	2	0	0.0	0.0
8	祝新明	中国科学院大学资源与环境学院	1	0	0.0	0.0