最优分割尺度的滑坡信息提取

发布时间：2018-09-18 06:51

【摘要】：针对面向对象的遥感影像分析技术这一热点问题,通过研究滑坡的地学特征和影像特征,基于QuickBird多光谱影像,提出了一种先对Quickbird影像进行多尺度分割,然后利用改进的分割质量评价函数来选择滑坡最优分割尺度,最后在最优分割尺度上构建滑坡提取规则集并进行滑坡信息提取的方法。该方法通过对提取的滑坡信息进行精度验证与分析,能使对象内部异质性和对象之间异质性达到综合效果最好。结果表明:滑坡体的正确提取率为75.86%,本文方法具有一定的可靠性和准确性。
[Abstract]:Aiming at the hot problem of object oriented remote sensing image analysis technology, a multi-scale segmentation of Quickbird image based on QuickBird multispectral image is proposed by studying the geological features and image features of landslide. Then the improved segmentation quality evaluation function is used to select the optimal landslide segmentation scale. Finally, the landslide extraction rule set is constructed on the optimal segmentation scale and the landslide information extraction method is proposed. Through the accuracy verification and analysis of the extracted landslide information, this method can achieve the best comprehensive effect on the internal heterogeneity of the object and the heterogeneity between the objects. The results show that the correct extraction rate of the landslide is 75.866.The method in this paper has certain reliability and accuracy.
【作者单位】： 兰州交通大学测绘与地理信息学院/甘肃省地理国情监测工程实验室;
【基金】：中国博士后科学基金资助项目(2014M552558XB) 甘肃省科技计划资助项目(148RJZA028) 中国水利水电科学研究院科研专项(514310) 面向对象的高分辨率遥感影像滑坡自动提取方法研究(1506RJZA070)
【分类号】：P237;P642.22

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本文编号：2247115