典型文献
基于多源遥感数据的森林虫害监测及驱动力分析
文献摘要：
遥感监测可以及时、准确地监测森林虫害扰动的时空格局,并预测其暴发状况,为区域尺度的森林管理和政策提供指导.文章以加拿大不列颠哥伦比亚省为研究区,基于多源遥感数据,将LandTrendr算法(基于Landsat的干扰和恢复趋势检测算法)和随机森林(RF)分类器相融合识别了1999～2015年森林虫害的暴发区域与严重程度,分析其时空格局,解析了驱动虫害暴发蔓延的关键因子,以及森林生态系统对虫害暴发的响应机制.研究结果表明:1)通过样本点独立验证,提出的森林虫害扰动遥感方法识别准确率达87.1％,与航空调查数据识别准确率接近,森林虫害暴发具有明显时空分异特征;2)原生的虫害暴发地区,其前期的扰动历史或地形因素比其他因素更易造成虫害扰动;3)森林生态系统对虫害暴发的生理性响应早于结构性响应,未来可以利用森林的叶绿素荧光等生理指数来提早监测和预警森林虫害扰动发生.
文献关键词：
森林虫害扰动;陆地卫星;干扰恢复趋势检测算法;随机森林;遥感监测
中图分类号：
作者姓名：
罗先轶;张永光
作者机构：
南京大学国际地球系统科学研究所,江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;南京大学地理与海洋科学学院,自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室,江苏省地理信息技术重点实验室,南京210023;南通智能感知研究院,南通226000
文献出处：
引用格式：
[1]罗先轶;张永光-.基于多源遥感数据的森林虫害监测及驱动力分析)[J].航天返回与遥感,2022(06):129-140
A类：
森林虫害监测,森林虫害扰动,干扰恢复趋势检测算法
B类：
多源遥感数据,驱动力分析,遥感监测,时空格局,发状,区域尺度,森林管理,加拿大,大不列颠,哥伦比亚省,LandTrendr,Landsat,RF,分类器,融合识别,关键因子,森林生态系统,响应机制,样本点,方法识别,识别准确率,空调,数据识别,时空分异特征,地形因素,成虫,生理性,早于,叶绿素荧光,提早,陆地卫星
AB值：
0.287657
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