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题名基于DEM和遥感影像的区域黄土滑坡体识别方法研究
被引量:15
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作者
李勋
杨环
殷宗敏
马金辉
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机构
兰州大学资源环境学院
西安测绘总站
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出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2017年第4期86-92,共7页
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基金
国际科技合作专项项目(2013DFE23030)
甘肃省民生计划项目(1503FCME006)
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文摘
应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑坡的特征差异指标建立滑坡有效识别指标体系;最后,基于滑坡有效识别指标特征集进行面向对象分割,通过建立多层感知器的滑坡自动识别模型对分割后的对象进行识别,并作精度评价。结果表明:1)针对该研究区的已有黄土滑坡,粗糙度、高程变异、切割度、起伏度、坡度、可视性6种地形指标具有识别价值;2)该模型对滑坡的识别精度达71.03%,非滑坡的识别精度达92.02%,较好地识别出了该区域的滑坡范围。
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关键词
黄土滑坡
可视性
seath算法
人工神经网络
多层感知器
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Keywords
loess landslides
visibility
seat h algorithm
Artificial Neural Networks
multi-layer perceptron
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分类号
P642.22
[天文地球—工程地质学]
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