遠隔センシングデータと証拠融合を用いた変化検出の性能：3つの適用ケースの比較

大陸の表面に影響を与える変化の検出は、水文学、気象学、気候モデリングにおいて重要な応用があります。リモートセンシングデータを用いて、すでに多数の変化指数が提案されています。以前の研究では、複数の変化指数を組み合わせることで、変化検出の性能を改善できることが示されており、デンプスター・シェーファーの証拠理論フレームワークを使用しています。この研究では、異なる適用ケースにおけるさまざまな変化指数およびその組み合わせの性能を分析します：松林または混合林における森林伐採、そして集中的な農業地域の冬季植生被覆と、以前の研究で示された森林火災のケースと比較します。情報理論から派生した指数の重要性が示され、その中にはオリジナルのものもあります。