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基于FY4遥感数据的森林火灾判别研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Forest fire discrimination research based on FY4 remote sensing data
作者:
熊得祥;谭三清;张贵;吴鑫;杨志高
作者机构:
中南林业科技大学林学院,湖南 长沙 410004
[张贵; 吴鑫; 熊得祥; 谭三清; 杨志高] 中南林业科技大学
语种:
中文
关键词:
风云四号;森林火灾判别;决策树模型;支持向量机;光谱指数
关键词(英文):
FY4;forest fire discrimination;decision tree;support vector machine;spectral index
期刊:
中南林业科技大学学报
ISSN:
1673-923X
年:
2020
卷:
40
期:
10
页码:
42-50
基金类别:
2017TP1022:湖南省科技创新平台与人才计划项目 2016SK2025:湖南省重点研发项目 18C0283:教育厅项目
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
林学院
摘要:
【目的】为提高森林火灾监测的时效性,利用我国新一代静止气象卫星FY4的遥感数据,研究对森林火灾监测的技术和方法。【方法】以贵州省为研究区,利用FY4遥感数据,对FY4的14个波段进行火点样本的波段特征、波段间相关系数、波段组合OIF指数计算,并对判别森林火灾相关的云、水体、林地、火点4类地物进行光谱特征分析,采用支持向量机对OIF指数排名前10的波段组合进行地物分类精度验证,筛选出最适合进行森林火灾判别的波段组合。构建最小距离模型、马氏距离模型、支持向量机以及决策树模型进行森林火灾判别,利用中国森林防火网森林火灾数据,以判别精度(D)、多分误差(M)、漏分误差(O)为模型的评价指标...
摘要(英文):
【Objective】In order to improve the timeliness of forest fire monitoring, the remote sensing data of Chinese new-generation stationary meteorological satellite FY4 was applied to researching on forest fire monitoring techniques and methods.【Method】In the research area Guizhou province, the band characteristics, inter-band correlation coefficients, and band combination OIF index of the 14 bands of FY4 were calculated by using FY4 remote sensing data. And the spectral characteristics analysis of the four ground objects (Cloud, water body, wood...

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