【摘 要】
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植被覆盖指数（NDVI）的变化广泛应用于滑坡检测,通过检测滑坡后时间序列NDVI的恢复速率可以有效区分与滑坡光谱特征变化相似的区域。但时间序列检测需要较多遥感影像数据,单一传
【机 构】
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中国科学院光电研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室,中国科学院大学,中华人民共和国科学技术部高技术研究发展中心
【基金项目】
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中科院国际合作项目“时间序列遥感大数据异常信息分析技术”(181811KYSB20160001)
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植被覆盖指数（NDVI）的变化广泛应用于滑坡检测,通过检测滑坡后时间序列NDVI的恢复速率可以有效区分与滑坡光谱特征变化相似的区域。但时间序列检测需要较多遥感影像数据,单一传感器的数据难以满足需求,因此多源遥感影像成为一种可供选择的解决方案。由于滑坡区域植被恢复缓慢而非滑坡区域植被恢复较快的差异,基于此特点利用高时间分辨率的时间序列遥感影像对滑坡区域的植被恢复速率进行多次检测的方法,可以有效排除非滑坡区域,得到更加准确的滑坡检测结果。文章以云南省鲁甸地区为试验区,对该地区2013年5月-2015年4月发生
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