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应用于土地利用和土地覆盖的时间序列指标...
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]
'AW3D30' ALOS 全球数字表面更新 ...
1 日本遥感技术中心，东急 REIT 虎之门大厦 3F，日本东京都港区 3-17-1 – (takaku, fumi_og, dotsu_masanori)@restec.or.jp 2 日本宇宙航空研究开发机构地球观测研究中心，日本茨城县筑波市浅间 2-1-1 – tadono.takeo@jaxa.jp 委员会 IV，工作组 IV/3 关键词：三线、立体、卫星、光学、高分辨率、DEM/DTM 摘要：2016 年，我们首次使用来自先进陆地观测卫星 (ALOS) 上的立体测绘全色遥感仪 (PRISM) 的立体影像整个档案完成了数字表面模型 (DSM) 的全球数据处理。该数据集以 30 米网格间距免费向公众发布，名为“ALOS World 3D - 30m (AW3D30)”，该数据集由其原始版本生成，该版本以 5 米或 2.5 米网格间距处理。此后，该数据集已更新，通过额外的校准提高了绝对/相对高度精度。但是，应应用最重要的更新来提高数据可用性，即填充空白区域，这相当于约全球覆盖率的 10%，主要是由于云层覆盖。本文介绍了 AW3D30 的更新，通过与其他开放获取 DSM（如航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM) 数字高程模型 (DEM)、先进星载热辐射和反射辐射计全球 DEM (ASTER GDEM)、ArcticDEM 等）之间的相互比较，填补了这些数据集的空白。
数字高程模型的空间形态分析...
简介。空间分析是任何 GIS 研究的顶峰。空间分析有四种传统类型：表面分析、空间叠加和邻接分析、线性分析和栅格分析。数字高程模型 (DEM) 的空间分析是一项复杂的科学任务。DEM 是相对于任何参考基准的陆地表面高程的数字表示。DEM 经常用于指代地形表面的任何数字表示。DEM 是地形数字表示的最简单形式。DEM 用于确定地形属性，例如任意点的高程、坡度、坡向。DEM 广泛用于水文和地质分析。DEM 的水文应用包括地下水建模、确定滑坡概率、洪水易发区制图。DEM 是土壤状态、景观和栖息地建模的基础。DEM 的空间结构形态分析可以看作是景观及其地质生态状态信息清单的一种方法。该技术能够综合有关侵蚀-积累过程强度不同的景观位置的信息。此类信息对于组织区域平衡的自然管理系统至关重要。调查方法。许多 GIS 软件应用程序既有商业来源也有开源来源。有两个流行的应用程序：ArcGIS 和 QGIS。本研究使用 ArcGIS 工具和 Topo to Raster 方法进行了研究，以创建特定的 DEM 模型。地形转栅格是一种专门的工具，用于从地形组件（例如高程点、等高线、河流线、湖泊多边形、汇点和研究区域边界多边形）的矢量数据创建符合水文要求的栅格表面。此工具应用于本地级研究。应用 TIN 建模为数据不足的区域生成附加数据，以进行正确的地形转栅格插值。ArcGIS Spatial Analyst Extension Toolkit 中的水文建模工具可以描述表面的物理组成部分。水文工具使我们能够确定流向、计算流量累积、描绘流域并创建河流网络。DEM 的空间分析用于形态景观组织的建模，与 Philosofov (1960) 提出的地形形态研究方法有关。其本质是由对由 DEM 创建的划定流域和流积表面应用数学运算决定的。调查结果。地形地貌测量在过去几十年中得到了广泛的发展，在方法论和研究主题领域取得了重要成果。针对最常见的地形参数 - 测高、坡度、坡向、带状剖面、线纹和排水密度、表面粗糙度、等基线和水力梯度，提出了一种将 GIS 和统计学整合到地形分析中的方法。地貌分析的有效方法是结构地形学和地形测量学，它们以前基于地形图分析，现在基于可靠的 DEM。DEM 是地形的网格化数字表示，每个像素值对应于基准面以上的高度。自 Miller 和 Laflamme (1958) 的开创性工作以来，DEM 已发展成为许多科学应用不可或缺的一部分。DEM 可以通过地面调查、数字化现有硬拷贝地形图或通过遥感技术创建。DEM 现在主要使用遥感技术创建。遥感技术包括摄影测量 (Uysal et al., 2015; Coveney and Roberts, 2017)、机载和星载干涉合成孔径雷达 (InSAR) 和光检测和测距 (LiDAR)。星载 InSAR 是创建全球 DEM 的最常用技术，也是最广泛使用的开放获取全球 DEM 背后的技术；航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM)。与其他全球 DEM 相比，SRTM 具有可访问性、特征分辨率、垂直精度以及更少的伪影和噪声，因此仍然是最受欢迎的全球 DEM（Rexer 和 Hirt，2014；Jarihani 等人，2015；Sampson 等人，2016；Hu 等人，2017）。评估 SRTM 数据的准确性（Farr，T. G.，P. A. Rosen 等人。(2007)，Rodriguez，E.，C. S. Morris 等人。(2005) 允许将其用于区域研究。SRTM 数据被定义为不足以在本地研究中生成可靠的 DEM。