本文選題：面向對象 + 遙感影像��； 參考：《遙感技術與應用》2017年05期

【摘要】：地震經常誘發(fā)數(shù)量眾多,覆蓋范圍廣的滑坡并造成極大危害,因此,需要對大范圍的滑坡災害進行快速評估。隨著遙感影像分辨率的提高,面向對象分類方法在這方面的應用比傳統(tǒng)的目視解譯和基于像素的方法更具優(yōu)勢。但是,目前基于面向對象方法的滑坡識別研究還相對較少,而且通常針對小范圍的研究區(qū)�；赟POT5 2.5m多光譜影像,提出一種綜合光譜、空間、地形和形態(tài)特征的面向對象滑坡自動識別方法,并應用于較大范圍研究區(qū)。結果表明:面向對象滑坡自動識別方法能將研究區(qū)內95%的滑坡識別出來,綜合考慮滑坡的過度提取與遺漏提取情況,滑坡提取質量為74.04%,效果較好,能夠快速、有效地識別大范圍的滑坡。該方法可以應用于對地震或強降雨引起的大范圍滑坡災害進行快速評估,為災后應急救援和恢復重建工作提供參考。
[Abstract]:Earthquakes often induce a large number of landslides with wide coverage and cause great harm. Therefore, it is necessary to evaluate landslide disasters quickly. With the improvement of the resolution of remote sensing image, the application of object oriented classification is more advantageous than the traditional visual interpretation and pixel based method. However, the research of landslide recognition based on object-oriented method is relatively few, and usually for small research areas. Based on SPOT5 2.5m multispectral image, an object-oriented automatic landslide recognition method is proposed, which integrates spectral, spatial, terrain and morphological features, and is applied to a wide range of research areas. The results show that the object-oriented automatic identification method can identify 95% of landslides in the study area. Considering the over-extraction and omission of landslide, the quality of landslide extraction is 74.04, the effect is good and the landslide can be quickly extracted. Identify large areas of landslides effectively. This method can be applied to the rapid assessment of large-scale landslide disasters caused by earthquakes or heavy rainfall, and provide a reference for emergency rescue and recovery and reconstruction after disasters.
【作者單位】： 北京師范大學環(huán)境演變與自然災害教育部重點實驗室;民政部—教育部減災與應急管理研究院;
【基金】：“十二五”科技支撐計劃項目(2012BAK10B03) 國家自然科學基金項目(41271544)
【分類號】：P642.22

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本文編號：1789779