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主要火灾易发生物群落火灾主动探测的Sentinel-2 MSI数据:多准则方法( Sentinel-2 MSI data for active fire detection in major fire-prone biomes: A multi-criteria approach )
Xikun Hu Yifang Ban Andrea Nascetti
哨兵2号多光谱仪器(MSI)的数据显示了在监测生物质燃烧方面增强空间和时间覆盖范围的巨大潜力,可以补充其他粗略的主动火灾探测产品。本文旨在研究利用反射波长Sentinel-2数据在20 m空间分辨率下将明确的活动火区与非活动火区进行分类。提出了一种基于几个波段(即B4、B11和B12)的反射率的多准则方法来证明几个代表性生物群落中的边界约束。这是一种基于自适应阈值的全自动算法,自适应阈值是从14个地区或国家的相应夏季(2019年6月至2019年9月)获得的1100万个Sentinel-2观测数据统计确定的。基于生物群落的参数化避免了不同景观中小而冷的火灾所造成的高遗漏误差(OE)。它还利用了多个准则的交叉,可以减少由于土壤占优像素或高反光建筑物屋顶造成的潜在委托误差(CE)。由于无法获得地面真相,主动火灾探测性能主要通过对8个说明性子集的目视检查来评估。检测结果表明,CE和OE可以保持在较低的水平,0.14和0.04是可接受的折中值。该算法不需要使用多时相图像,只要获得图像,就可以进行快速主动火灾探测,甚至可以应用于车载处理。
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