TY -的A2 Mishra Ranjeet Kumar盟——Arisanty Deasy AU - Feindhi Ramadhan,默罕默德盟——Angriani Parida AU - Muhaimin,默罕默德盟-努尔Saputra Aswin AU -说法Hastuti, Karunia盟——Rosadi Dedi PY - 2022 DA - 2022/10/07 TI -利用Sentinel-2数据映射烧毁Banjarbaru湿地地区,南加里曼丹省SP - 7936392六世- 2022 AB - Sentinel-2意象可以识别地下部分,森林火灾和土地表面火灾、火灾和皇冠。规则与基于事例相结合的dNBR光谱指数Sentinel-2图片证明是准确识别。本研究分析了燃烧区域的索引值映射在湿地地区使用Sentinel-2图像数据和2019年热点数据MODIS数据。指数用于识别燃烧区和火灾的严重性是差归一化燃烧率(dNBR)和身上的燃烧率(RBR)。视觉验证测试执行通过比较RGB合成图像检查规则与基于事例相结合与dNBR燃烧前后的外观效果。dNBR值精度为91.5%,卡帕,精度为89.58%。RBR的准确性为92.9%,kappa精度为0.91。结果证实Banjarbaru地区,RBR在识别更准确比dNBR燃烧区域;这两个指标可以用于燃烧区域映射在湿地地区。SN - 1687 - 9368你2022/7936392 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2022/7936392——摩根富林明林业研究的国际杂志PB - Hindawi KW - ER