【摘 要】
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由持续强降水所引发洪涝灾害,在淹没农田的同时对农作物的生长也会产生严重的影响.本文以2017年5月25日发生在斯里兰卡南部马塔勒区的洪灾为研究区域.基于Terra/MODIS、GF-3
【机 构】
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西南科技大学环境与资源学院 四川 绵阳 621010中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室 北京 100094;西南科技大学环境与资源学院 四川 绵阳 621010;中国科学院遥感与数字地球
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由持续强降水所引发洪涝灾害,在淹没农田的同时对农作物的生长也会产生严重的影响.本文以2017年5月25日发生在斯里兰卡南部马塔勒区的洪灾为研究区域.基于Terra/MODIS、GF-3和Sentinel等多源遥感数据,提出了一种根据NDVI数值多时相数据提取研究区域受灾的动态信息的方法.通过GF-3和Sentinel1影像提取的受灾水体信息进行辅助验证,不仅提取到了研究区域受灾的空间分布信息,同时还通过NDVI的变化特征提取到了受灾开始时间、 持续时间以及灾后恢复状况等动态信息.根据不同的受灾特征将区域划分为灾后弃耕、 灾后恢复等四种类型.利用本研究的方法可以有效直观的提取受灾区域农作物灾前、 灾中以及灾后的受灾和恢复随时间变化的动态信息.这些信息能够为灾后农作物的恢复情况以及政府救灾工作以及灾后的损失评估提供科学的决策依据.
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