基于光谱、空间和形态特征的面向对象滑坡识别

编号 zgly0001592353

文献类型 期刊论文

文献题名 基于光谱、空间和形态特征的面向对象滑坡识别

作者 林齐根  邹振华  祝瑛琦  王瑛 

作者单位 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室  民政部—教育部减灾与应急管理研究院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2017年05期

年份 2017 

分类号 P642.22 

关键词 面向对象  遥感影像  滑坡  识别  规则集 

文摘内容 地震经常诱发数量众多,覆盖范围广的滑坡并造成极大危害,因此,需要对大范围的滑坡灾害进行快速评估。随着遥感影像分辨率的提高,面向对象分类方法在这方面的应用比传统的目视解译和基于像素的方法更具优势。但是,目前基于面向对象方法的滑坡识别研究还相对较少,而且通常针对小范围的研究区。基于SPOT5 2.5m多光谱影像,提出一种综合光谱、空间、地形和形态特征的面向对象滑坡自动识别方法,并应用于较大范围研究区。结果表明:面向对象滑坡自动识别方法能将研究区内95%的滑坡识别出来,综合考虑滑坡的过度提取与遗漏提取情况,滑坡提取质量为74.04%,效果较好,能够快速、有效地识别大范围的滑坡。该方法可以应用于对地震或强降雨引起的大范围滑坡灾害进行快速评估,为灾后应急救援和恢复重建工作提供参考。