基于多源遥感时空谱特征融合的滑坡灾害检测方法

针对多源遥感图像中滑坡时空谱特征融合利用模式单一、检测识别性能差等问题,提出了一种基于多源遥感时空谱特征融合的滑坡灾害检测方法,以滑坡发生地区灾前灾后多源遥感图像为基础,通过对多波段遥感图像进行光谱空间和尺度空间配准,构建融合时序变化特征、光谱特征和空间形状特征遥感影像数据集,将多维多谱变化信息转化为光谱表征模型.利用支持向量机模型对滑坡目标和背景地物进行识别,在此基础上根据滑坡基础形状模型的轴向长宽比、面积参数和不变矩等典型形状特征指标对滑坡区域进行目标精确分类与识别.实际实验表明,该方法能够达到95%的识别率,优于多种常见滑坡遥感检测方法.

基于滑坡区域颜色特征模型的SVM遥感检测

滑坡区域遥感检测与识别在灾情提取、救援决策和防灾减灾等方面都有着巨大的应用前景。针对滑坡遥感检测中目标颜色特征化模型不准确,对滑坡区域检测识别效果不够理想等问题,提出一种基于滑坡区域颜色特征模型的支持向量机(support vector machine,SVM)遥感检测方法。根据光谱学和色度学的基本理论,建立滑坡区域红绿蓝特征获取方法,以多光谱图像为基础,通过典型样本分析,确立目标/背景颜色特征化数字模型和有效边界。将该模型生成训练样本用于滑坡区域SVM检测模型训练,再将训练好的分类器用于滑坡区域的检测识别,在此基础上根据滑坡基础形状模型的轴向长宽比、面积参数和不变矩等典型形状特征指标对滑坡区域进行目标精确分类与识别。利用九寨沟地震后获取多光谱遥感图像进行了滑坡区域检测识别效果对比试验,试验结果表明,该方法能有效识别遥感图像中的滑坡样本点,对滑坡区域的识别精度由传统方法的90%左右提高到97.03%。