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

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。