分形理论和LiDAR数据的滑坡识别

摘要：

针对传统山区滑坡地质灾害人工调查工作难度大而光学遥感难以实现植被覆盖区滑坡调查的问题,该文提出了一种基于高分辨率数字地形模型和分形理论的滑坡识别算法.采用LiDAR技术构建意大利多洛米蒂山的高分辨率数字地形模型,运用数字地形分析和C-A分形提取研究区异常地形特征,并与四分位距法进行对比,解决了山区地表滑坡快速提取与识别的问题.实验表明,研究区内滑坡具有统计上的分形特征,基于分形理论和LiDAR数据确定的滑坡地形异常比四分位距法选取阈值更为客观准确,其识别的滑坡区域与实际滑坡位置一致,弥补了可见光遥感技术在植被覆盖区的不足,降低了传统野外实地调查的工作量和作业成本.

关键词：分形、高分辨率数字地形模型、数字地形分析、滑坡

所属期刊栏目：43

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：北京市教委项目2015282-49

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：112-117