Page 147 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第10期

2082 武 汉 大 学 学 报 （信 息 科 学 版） 2025 年 10 月

图 9 卢萨卡附近火点产品对农田火像素的检测情况
Fig. 9 Detection of Fire Point Products on Farmland Fire Pixels Near Lusaka

图 10 万博附近火点产品对农田火像素的检测情况
Fig. 10 Detection of Fire Point Products on Farmland Fire Pixels Near Huambo

盖 数 据 为 农 田 的 区 域 掩 膜 剔 除 掉 农 田 火 像 素 。 像素一年内的辐亮度变化特点来构建多元特征。
因此，本文利用农田火像素和城镇灯光像素在时 虽然夜光辐亮度均经过大气校正和质量筛选，但
间序列夜光影像上的辐亮度特征差异，通过机器 云层对月光反射和云层对地面光源遮挡的影响
学习的方法对夜光影像进行分类，进而更精准地 并未被完全消除，传感器噪声信号和像元“溢出”
识别出农田火像素。 效应也会对像素的特征值产生影响，从而影响农
4.3 农田火像素识别误差 田火像素的识别结果。同时，农田火时间窗口的
本文基于 Black Marble 日级夜光影像，利用 选择也会影响像素的特征值，本文仅考虑主要农