基于地形因子分割、分类的面向对象滑坡快速识别方法
由地震诱发的滑坡灾害具有数量多、分布面积广、危害大的特点.传统的高精度的专家手动解译不能满足大范围发生的滑坡灾后快速评估的要求,基于计算机的滑坡识别技术具有快速、准确的优势.随着灾后影像数据分辨率的不断提高,面向对象技术比基于像素的技术更具优势.但是在滑坡对象分割、分类中对影像光谱、纹理信息的过度依赖造成了分割不够客观、分类算法复杂等问题.基于震后Worldview 2m分辨率的多光谱数据,提出了一种考虑地形因子的滑坡分割、分类算法.这种算法基于简单的规则集并充分考虑了滑坡发生的机理特点进行分割、分类,具有快速、简便的特点,而且能达到很高的分类精度(98.14%).这种方法较以往仅考虑影像光谱、纹理信息的面向对象滑坡识别技术具有很大的提高,可以在实际灾害发生时用于大面积、大数量的山地滑坡灾害的快速损失评估.
面向对象、基于地形因子的分割、分类方法、简易规则集
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P642.22(水文地质学与工程地质学)
国家重点基础研究发展计划973项目2012CB955403,2012CB955404;国家自然科学基金创新研究群体项目413221001
2015-10-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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