当前位置:主页 > 管理论文 > 工程管理论文 >

无人机遥感数据处理与滑坡信息提取

发布时间:2018-04-10 19:02

  本文选题:无人机遥感 + 滑坡信息提取 ; 参考:《地球信息科学学报》2017年05期


【摘要】:高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。
[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.
【作者单位】: 首都师范大学资源环境与旅游学院;首都师范大学
【基金】:国家科技支撑计划项目(2013BAC03B04) 国家自然科学基金项目(41301468)
【分类号】:P237;P642.22

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 章程;吴俐民;黄亮;;基于最优尺度模型的建筑物信息提取[J];贵州大学学报(自然科学版);2011年03期

2 翁勇军;;高考主观题有效信息提取策略[J];长三角(教育);2012年08期

3 乔治;孙希华;;MODIS在我国陆地科学中的应用进展研究[J];国土资源遥感;2011年02期

4 张伟;;矢量更新的变化信息提取与统计方法研究[J];测绘与空间地理信息;2012年11期

5 詹庆明;梁玉斌;;激光雷达数据处理、信息提取与应用[J];地理信息世界;2011年02期

6 于雪英,江南,汤君友;“航天清华一号”微小卫星影像湖泊信息提取——以艾比湖为例[J];国土资源遥感;2002年03期

7 高珊;侯淑涛;刘义;李鹏伟;;遥感图像变化信息提取方法研究[J];中国科技信息;2008年24期

8 邹卓阳;杨武年;陈颖;;高光谱遥感技术在植被信息提取中的应用[J];测绘;2010年02期

9 魏金明;吴闯;仲伟政;;面向对象信息提取的共性技术研究[J];城市勘测;2010年05期

10 玉苏普江·艾麦提;阿里木江·卡斯木;阿布都沙拉木·热合曼;;基于RS和GIS的艾比湖湿地信息提取及面积动态分析[J];水资源保护;2014年02期

相关会议论文 前3条

1 于新洋;吕昌河;张安定;侯西勇;;基于改进VIS-NSMA模型的城市非渗透表面信息提取与应用研究[A];自然地理学与生态安全学术论文摘要集[C];2012年

2 黎小东;杨武年;刘汉湖;彭立;简季;曾涛;胡国超;胡宝荣;;面向对象的高空间分辨率遥感影像城市震害房屋信息提取——以汶川大地震为例[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年

3 杨洁;王朝辉;;遥感监测中变化信息提取的方法探讨[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年

相关博士学位论文 前1条

1 徐俊锋;IKONOS信息提取的尺度效应研究[D];浙江大学;2006年

相关硕士学位论文 前10条

1 王国玺;高分影像在矿山利用现状信息提取中的应用研究[D];中国地质大学(北京);2015年

2 朱娇;基于高分一号影像的宝兴县滑坡信息提取研究[D];成都理工大学;2015年

3 李静;基于GF-2的新疆巴州地区主要地物类型信息提取方法研究[D];北京林业大学;2016年

4 凌春丽;面向对象的林地信息提取研究[D];昆明理工大学;2010年

5 何祺胜;星载雷达图像在干旱区盐渍地信息提取中的应用研究[D];新疆大学;2007年

6 于新洋;城市非渗透表面信息提取与应用研究[D];鲁东大学;2012年

7 姚丽丽;面向对象的城市绿地信息提取方法研究[D];辽宁工程技术大学;2008年

8 周春艳;面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术[D];山东科技大学;2006年

9 张旭;基于多源遥感数据的雪盖信息提取算法及其应用研究[D];西南大学;2010年

10 王莉君;面向目标的信息提取方法研究[D];成都理工大学;2010年



本文编号:1732503

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/gongchengguanli/1732503.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户48c55***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com