基于无人机影像的地质灾害样本库建设研究

发布时间：2017-06-27 05:09

  本文关键词：基于无人机影像的地质灾害样本库建设研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：四川省地处青藏高原和四川盆地过渡带,受地貌、暴雨、地震等诱发因素的影响,成为地质灾害多发区,给当地人民的生命、财产安全带来了极大威胁。无人机低空遥感技术是一种有效的对地观测技术,具有灵活性好、影像分辨率高、成本低廉等特点,被广泛应用于地质灾害监测与应急救援工作中。因此,建设基于无人机影像的地质灾害样本库,能够实现地质灾害信息的快速提取与分析,为地质灾害的快速调查、科学防治及有效地进行应急抢险工作提供数据支撑。利用面向对象分类技术对研究区进行地质灾害信息的提取,在ArcGIS环境下进行Python脚本开发,构建了基于无人机影像的地质灾害样本库。利用构建的地质灾害样本库,引入迁移学习机制,提出了一种基于迁移学习的地质灾害信息提取方法,并对迁移学习方法提取的地质灾害信息与利用面向对象分类技术提取的结果进行了对比分析。本文的主要研究内容及创新性成果如下：1.讨论了研究区无人机影像中地质灾害信息的提取方法,采用面向对象分类技术,分析了影像分割尺度并获取了最佳分割尺度,然后,依据标准最邻近分类与隶属度函数分类相结合的方法,建立各类地物的分类规则,对地质灾害信息进行了特征提取。最后,对分类结果进行精度分析,其结果能够满足实际应用要求。2.利用研究区无人机影像为不同类型的地质灾害采集样本,并基于ArcGIS的二次开发工具ArcPy,设计了一套地质灾害样本库快速构建工具,并利用该工具构建了基于无人机影像的地质灾害样本库。3.利用建立的地质灾害样本库,并引入迁移学习机制,将卷积神经网络特征训练过程中获得的特征提取方法迁移到地质灾害信息提取工作中,能够实现地质灾害信息的自动提取,并将该方法的提取结果与面向对象的地质灾害信息提取结果进行了分析、比较,得到了一些有意义的结论。
【关键词】：无人机影像 地质灾害样本库 面向对象分类 迁移学习 信息提取
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P694;P237
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-16
• 1.1 论文的研究背景及意义12
• 1.2 国内外相关研究现状12-14
• 1.3 主要研究内容14
• 1.4 技术路线14-16
• 第2章 面向对象的信息分类方法16-30
• 2.1 面向对象遥感影像分类方法16-17
• 2.2 影像分割17-23
• 2.2.1 基于边界的影像分割方法17
• 2.2.2 基于区域的影像分割方法17-19
• 2.2.3 基于阈值的影像分割方法19-20
• 2.2.4 多尺度分割算法20-23
• 2.3 影像对象分类技术23-25
• 2.3.1 标准最邻近法23-24
• 2.3.2 模糊数学分类法24-25
• 2.4 影像对象分类特征的选取25-30
• 2.4.1 光谱特征26
• 2.4.2 形状特征26-28
• 2.4.3 纹理特征28-30
• 第3章 无人机影像的地质灾害信息分类与提取30-40
• 3.1 研究区概况30-32
• 3.1.1 自然地理条件30-31
• 3.1.2 区域地质背景31-32
• 3.2 最优分割尺度的选择32-34
• 3.2.1 分割参数的变化对分割结果的影响32
• 3.2.2 最优分割参数的选择32-34
• 3.3 特征选择及分类34-37
• 3.3.1 植被与河流信息的提取34-35
• 3.3.2 道路信息的提取35
• 3.3.3 房屋及地质灾害信息的提取35-37
• 3.4 遥感影像分类精度评价37-40
• 3.4.1 精度评价指标的选取37-38
• 3.4.2 无人机影像分类结果精度评价38-40
• 第4章 地质灾害样本库的构建40-52
• 4.1 地质灾害样本库构建的规范40-44
• 4.1.1 样本数据的基本内容40-43
• 4.1.2 样本数据的格式与命名43-44
• 4.2 地质灾害样本库的建设流程44-47
• 4.2.1 构建基于python的地质灾害样本采集手段44-45
• 4.2.2 地质灾害样本的采集45-47
• 4.3 地质灾害样本库建设的成果47-52
• 4.3.1 地质灾害样本库表格的设计48
• 4.3.2 地质灾害样本库示例48-51
• 4.3.3 地质灾害样本库的检查与更新51-52
• 第5章 基于迁移学习的地质灾害信息提取方法52-65
• 5.1 基于支持向量机的常用特征提取方法52-56
• 5.1.1 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient)特征52-53
• 5.1.2 词袋(Bag of words)特征53-54
• 5.1.3 迁移学习(Transfer Learning)特征54-56
• 5.2 特征选取与建模56-59
• 5.2.1 精度评价体系56-57
• 5.2.2 模型训练过程及结果57-59
• 5.3 基于迁移学习的地质灾害信息提取59-65
• 5.3.1 卷积神经网络剔除线状地类59-60
• 5.3.2 迁移学习法的地质灾害信息提取60-61
• 5.3.3 面向对象分类技术的地质灾害信息提取61-62
• 5.3.4 地质灾害信息提取结果62-63
• 5.3.5 精度分析63-65
• 总结与展望65-66
• 总结65
• 展望65-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-73
• 攻读硕士学位期间发表的论文73

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本文编号：488642