优化SAR数据处理与阈值化用于森林变化检测：以东亚马逊早期毁林预警应用为例
应用统计
2020-05-18 v1 图像与视频处理
摘要
本研究提出一种用于多云热带雨林早期毁林检测的业务化方法原型。所提方法利用在Google Earth Engine平台上处理的Sentinel-1 SAR数据，标记出近期毁林概率较高的区域。在亚马逊盆地东部一区域上的结果评估表明，同极化数据（VV波段）在生产者精度方面提供最佳结果（5%显著性水平下为95.4%，1%显著性水平下为88.9%），而交叉极化数据（VH波段）在用户精度方面提供优异结果（5%显著性水平下为86%，1%显著性水平下为100%）。
引用
@article{arxiv.2005.07334,
title = {Optimizing SAR data processing and thresholding for forest change detection: an application for early deforestation warnings on eastern Amazonia},
author = {Juan Doblas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.07334},
year = {2020}
}
备注
To be published on the XX SBSR (2021)