Sammanfattning av denna webbsida: Tillförlitlig flertemporär jordskredsdetektering under längre tidsperioder kräver tidsseriedata med flera sensorer som kännetecknas av hög inre geometrisk stabilitet, samt hög relativ och absolut noggrannhet. För detta ändamål har en ny metod för fullt automatiserad samregistrering utvecklats som möjliggör effektiv och robust rumslig anpassning av standard ortorekterade dataprodukter med ursprung i en mängd optiska fjärranalysdata från satelliter med varierande rumslig upplösning. Korrelationsbaserad samregistrering använder världsomspännande tillgängliga terrängkorrigerade Landsat nivå 1T tidsseriedata som rumslig referens, vilket säkerställer global tillämplighet. Det utvecklade tillvägagångssättet har tillämpats på en tidsserie med 592 fjärranalysdata som omfattar ett område på cirka 12000 km 2 i södra Kirgizistan (Centralasien) som är starkt påverkat av jordskred. Databasen innehåller bilder tagna under de senaste 26 åren av Landsat (E)TM, ASTER, SPOT och RapidEye sensorer. Analys av de rumsliga skiften som erhålls från samregistreringen har avslöjat sensorspecifika anpassningar mellan 5 m och mer än 400 m. Total noggrannhetsbedömning av dessa justeringar har resulterat i en hög relativ bild-till-bild noggrannhet på 17 m (RMSE) och en hög absolut noggrannhet på 23 m (RMSE) för hela den samregistrerade databasen, vilket gör den lämplig för multi-temporal jordskred upptäckt på regional skala i södra Kirgizistan.
Använda justering av ortorektifierade data från optiska satelliter fjärranalysbilder, Behling et al. REF upptäckta jordskred.
Robust Automated Image Co-Registration of Optical Multi-Sensor Time Series Data: Database Generation for Multi-Temporal Landslide Detection
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}