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摘要。山体滑坡是巴西经常发生的现象，造成了许多社会经济损失和人员伤亡。为了监测山体滑坡，土地利用和土地覆盖 (LULC) 以及山体滑坡清单图对于识别高易发区域至关重要。从这个意义上讲，本研究的主要目的是通过半自动方法，使用遥感时间序列图像的数据挖掘技术，对以山体滑坡检测为重点的 LULC 进行分类。为此，从 Sentinel-2 图像中提取了不同的指数，例如归一化差异植被指数、归一化差异建筑指数 (NDBI) 和土壤调整植被指数。从时间序列中提取了基本、极坐标和分形指标。从航天飞机雷达地形任务数字高程模型中提取了六个地貌特征。然后，使用四种不同方法的随机森林进行分类：单时间、双时间、度量和全部。在每种方法中，NDBI 指数或从中得出的度量都具有最高重要性，而斜率则排在前六个预测因子之中。全部方法显示出最高的总体准确率 (OA) (88.96%)，其次是度量 (87.90%)、双时间 (82.59%) 和单时间 (74.95%)。简而言之，度量方法呈现出最有益的结果，呈现出高 OA 和低水平的犯错和遗漏错误。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全注明原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.16.034518]
应用于土地利用和土地覆盖的时间序列指标...
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