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光学多传感器时间序列数据的稳健自动图像配准：用于多时相滑坡检测的数据库生成

DOI：10.3390/rs6032572 期刊：Remote Sensing 出版年份：2014 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 要在较长时间内实现可靠的多时相滑坡检测，需要具有高内部几何稳定性以及高相对与绝对精度的多传感器时间序列数据。为此，本研究开发了一种全自动配准新方法，可高效稳健地对源自多种空间分辨率光学卫星遥感数据的标准正射校正产品进行空间对齐?；谙喙匦缘呐渥家匀蚩捎玫牡匦涡Ｕ齃andsat Level 1T时间序列数据作为空间参考，确保了全球适用性。该方法已应用于覆盖吉尔吉斯斯坦南部（中亚）约12,000平方公里滑坡高发区的592组多传感器时间序列遥感数据集，该数据库包含过去26年间Landsat (ETM+)、ASTER、SPOT和RapidEye传感器获取的影像。配准所得空间偏移分析显示，各传感器的对齐差异介于5米至400余米之间。整体精度评估表明，整个配准数据库具有17米（均方根误差）的高影像间相对精度和23米（均方根误差）的高绝对精度，适用于吉尔吉斯斯坦南部的区域尺度多时相滑坡检测。
作者： Robert Behling，Sigrid Roessner，Karl Segl，Birgit Kleinschmit，Hermann Kaufmann
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

本研究总体目标是开发并应用一种自动化图像配准方法，以建立一个适用于中亚吉尔吉斯斯坦南部（受滑坡影响严重）12,000平方公里研究区域内长期自动化滑坡检测的图像数据库。

研究成果

所开发的方法适用于对长时间采集的多传感器标准正射校正数据产品进行稳健且高效的配准。由此获得的高、中空间分辨率配准数据集，可用于区域尺度的滑坡自动检测。因此，这些数据集有望用于长期时空分析以及正在发生的滑坡活动监测，从而有助于建立更完整的滑坡编目。

研究不足

所开发的配准方法的方法学局限性在于所采用的基于区域的互相关技术——该方法仅适用于匹配具有轻微仿射畸变的图像，同时所实现的几何变换也仅支持基于图像特定二维位移的配准。

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