基于高分影像和ASIFT算法的滑坡位移场监测方法

发布时间：2018-04-25 14:57

  本文选题：高分影像 + ASIFT　； 参考：《东北大学学报(自然科学版)》2017年10期

【摘要】：针对利用高分遥感影像和SIFT算法进行大变形滑坡位移场监测时存在的不足,引入了一种具备完全仿射不变性的图像特征匹配算法(ASIFT),对不同时相高分遥感影像进行特征点提取与匹配,并在抚顺西露天矿特大型滑坡的位移场监测中进行了应用.结果表明,与SIFT算法相比,ASIFT算法弥补了特征提取算法在仿射不变性上的不足,增加了特征匹配点,提高了滑坡空间位移矢量场标定精度,且自动化程度高、成本低,非常适合于特大型滑坡的大变形位移场监测.
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of using high score remote sensing image and SIFT algorithm to monitor the displacement field of large deformation landslide, An image feature matching algorithm with complete affine invariance is introduced to extract and match feature points from different phase and high score remote sensing images, and it is applied to monitoring the displacement field of super large landslide in Fushun West Open-pit Mine. The results show that compared with SIFT algorithm, the feature extraction algorithm makes up for the lack of affine invariance, increases the feature matching points, improves the calibration accuracy of landslide spatial displacement vector field, and has a high degree of automation and low cost. It is very suitable for monitoring the large deformation displacement field of super large landslide.
【作者单位】： 东北大学资源与土木工程学院;辽宁省交通高等专科学校测绘系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41440032,41074127) 国家重点基础研究发展计划项目(2011CB707102)
【分类号】：P642.22;TP751

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本文编号：1801811