本文選題：無(wú)人機(jī)遙感 + 滑坡信息提取��； 參考：《地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：高分辨率的DEM和DOM數(shù)據(jù)是對(duì)地形地貌信息的準(zhǔn)確描述,也是滑坡信息提取的重要數(shù)據(jù)源。首先,針對(duì)滑坡信息提取的要求,本文采用無(wú)人搭載微型單反相機(jī)的影像獲取平臺(tái),結(jié)合野外測(cè)量的GPS數(shù)據(jù),彌補(bǔ)了無(wú)人機(jī)POS信息精度低的劣勢(shì);針對(duì)無(wú)人機(jī)影像的特點(diǎn),運(yùn)用攝影測(cè)量基本原理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法,獲取高精度、高分辨率的DEM與DOM影像,保留了豐富的光譜與紋理信息。其次,借助ESP輔助工具獲取了DOM影像的最佳分割尺度,并結(jié)合研究區(qū)地物特征構(gòu)建了基于模糊分類與SVM算法相結(jié)合的決策樹(shù),運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽?shí)現(xiàn)了對(duì)研究區(qū)內(nèi)植被、道路、疑似滑坡區(qū)域的信息提取。最后,依照研究區(qū)地物分布的空間特征確定了高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)域,并對(duì)該區(qū)域進(jìn)行滑坡的形態(tài)與紋理分析以及精度評(píng)價(jià),其中提取的疑似滑坡區(qū)域用戶精度為91.44%、生產(chǎn)者精度為84.65%,結(jié)果表明無(wú)人機(jī)遙感在滑坡信息提取領(lǐng)域具有較高的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:High resolution DEM and DOM data are not only the accurate description of landform information, but also an important data source for landslide information extraction.First of all, according to the requirements of landslide information extraction, this paper adopts the image acquisition platform of unmanned micro SLR camera, combined with field measurement of GPS data, to make up the disadvantage of low precision of UAV POS information, aiming at the characteristics of UAV image.The basic principles of photogrammetry and computer vision algorithm are used to obtain DEM and DOM images with high accuracy and high resolution, and abundant spectral and texture information are retained.Road, suspected landslide area information extraction.Finally, according to the spatial characteristics of the distribution of ground objects in the study area, the high risk grade area is determined, and the shape and texture analysis and accuracy evaluation of the landslide are carried out.The user accuracy of suspected landslide area is 91.44 and the precision of producer is 84.65. The result shows that UAV remote sensing has high application value in landslide information extraction field.
【作者單位】： 首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院;首都師范大學(xué)
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAC03B04) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41301468)
【分類號(hào)】：P237;P642.22

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 章程;吳俐民;黃亮;;基于最優(yōu)尺度模型的建筑物信息提取[J];貴州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年03期

2 翁勇軍;;高考主觀題有效信息提取策略[J];長(zhǎng)三角(教育);2012年08期

3 喬治;孫希華;;MODIS在我國(guó)陸地科學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)展研究[J];國(guó)土資源遙感;2011年02期

4 張偉;;矢量更新的變化信息提取與統(tǒng)計(jì)方法研究[J];測(cè)繪與空間地理信息;2012年11期

5 詹慶明;梁玉斌;;激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理、信息提取與應(yīng)用[J];地理信息世界;2011年02期

6 于雪英,江南,湯君友;“航天清華一號(hào)”微小衛(wèi)星影像湖泊信息提取——以艾比湖為例[J];國(guó)土資源遙感;2002年03期

7 高珊;侯淑濤;劉義;李鵬偉;;遙感圖像變化信息提取方法研究[J];中國(guó)科技信息;2008年24期

8 鄒卓陽(yáng);楊武年;陳穎;;高光譜遙感技術(shù)在植被信息提取中的應(yīng)用[J];測(cè)繪;2010年02期

9 魏金明;吳闖;仲偉政;;面向?qū)ο笮畔⑻崛〉墓残约夹g(shù)研究[J];城市勘測(cè);2010年05期

10 玉蘇普江·艾麥提;阿里木江·卡斯木;阿布都沙拉木·熱合曼;;基于RS和GIS的艾比湖濕地信息提取及面積動(dòng)態(tài)分析[J];水資源保護(hù);2014年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前3條

1 于新洋;呂昌河;張安定;侯西勇;;基于改進(jìn)VIS-NSMA模型的城市非滲透表面信息提取與應(yīng)用研究[A];自然地理學(xué)與生態(tài)安全學(xué)術(shù)論文摘要集[C];2012年

2 黎小東;楊武年;劉漢湖;彭立;簡(jiǎn)季;曾濤;胡國(guó)超;胡寶榮;;面向?qū)ο蟮母呖臻g分辨率遙感影像城市震害房屋信息提取——以汶川大地震為例[A];《測(cè)繪通報(bào)》測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇摘要集[C];2008年

3 楊潔;王朝輝;;遙感監(jiān)測(cè)中變化信息提取的方法探討[A];江蘇省測(cè)繪學(xué)會(huì)2011年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 徐俊鋒;IKONOS信息提取的尺度效應(yīng)研究[D];浙江大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王國(guó)璽;高分影像在礦山利用現(xiàn)狀信息提取中的應(yīng)用研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

2 朱嬌;基于高分一號(hào)影像的寶興縣滑坡信息提取研究[D];成都理工大學(xué);2015年

3 李靜;基于GF-2的新疆巴州地區(qū)主要地物類型信息提取方法研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2016年

4 凌春麗;面向?qū)ο蟮牧值匦畔⑻崛⊙芯縖D];昆明理工大學(xué);2010年

5 何祺勝;星載雷達(dá)圖像在干旱區(qū)鹽漬地信息提取中的應(yīng)用研究[D];新疆大學(xué);2007年

6 于新洋;城市非滲透表面信息提取與應(yīng)用研究[D];魯東大學(xué);2012年

7 姚麗麗;面向?qū)ο蟮某鞘芯G地信息提取方法研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2008年

8 周春艷;面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像信息提取技術(shù)[D];山東科技大學(xué);2006年

9 張旭;基于多源遙感數(shù)據(jù)的雪蓋信息提取算法及其應(yīng)用研究[D];西南大學(xué);2010年

10 王莉君;面向目標(biāo)的信息提取方法研究[D];成都理工大學(xué);2010年

，

本文編號(hào)：1732503