基于SAR图像的快速大面积滑坡信息提取方法研究

发布时间：2017-06-07 19:19

  本文关键词：基于SAR图像的快速大面积滑坡信息提取方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：滑坡是世界十大自然灾害之一,而且滑坡灾害发生的同时大多伴随着其他的灾害,如何快速的得到滑坡灾害情况是能够及时抢险救灾的关键。随着合成孔径雷达技术的不断发展,SAR图像数据在滑坡灾害信息提取方面的应用得到关注并取得了一些成果。本文首先分析了滑坡在SAR图像数据的特点。原始的SAR数据会包含一定的变形,所以需要对SAR图像进行辐射校正和几何校正。SAR图像是地物对雷达波散射特性的反映,容易产生斑点噪声,图像滤波技术在一定程度上抑制了斑点噪声的影响。由于在对滑坡结果进行判断时需要提取滑坡灾害前后的图像信息的变化,所以需要对两时相的图像进行配准处理,并保证一定的配准精度。根据SAR图像具有杂波统计分布的特性,采用Edgeworth逼近方法得到SAR数据的密度分布函数,并根据交叉熵计算SAR图像数据之间差异,并利用星载SAR图像进行试验确定该方法的可行性。从而得到研究区域的变化检测信息,并通过和航拍光学图像进行对比,分析结果的准确性。文中利用滑坡灾害发生后SAR图像的灰度纹理信息特征结合期望极大化算法进行滑坡信息的提取。滑坡灾害发生后SAR图像中灰度纹理信息发生很大的变化,提取八种灰度纹理信息特征,得到特征图像,根据巴氏距离判断出适合滑坡信息提取的三种灰度纹理特征,然后再利用期望极大化算法计算出最佳阈值,将图像分为滑坡区域和非滑坡区域。这样就初步得到了SAR图像中的滑坡信息,由于图像中有些地物和滑坡信息反映的灰度纹理特征极为相似,所以需要结合变化检测的信息来判定最终的滑坡结果信息。本文将该方法用到汶川地震后映秀地区岷江流域研究区Radarsat-2 SAR数据得到滑坡结果分布,并利用航拍的光学图像进行验证,证明该方法是可以行的且具有一定的准确性。该方法还应用到其他地区图像进行滑坡提取,通过和实地测量数据以及光学图像分析对比,判断结果的正确性。
【关键词】：滑坡信息 灰度纹理特征 变化检测 SAR
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P642.22;TN957.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 选题背景及意义10-11
• 1.1.1 选题背景10
• 1.1.2 利用SAR图像提取滑坡信息的研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13
• 1.3 主要研究内容13-14
• 1.4 论文结构14-16
• 第二章 合成孔径雷达图像原理和预处理16-26
• 2.1 SAR成像基本原理16-20
• 2.2 SAR图像的主要特性20-21
• 2.3 SAR图像预处理21-25
• 2.3.1 SAR图像校正21-22
• 2.3.2 SAR图像滤波22-23
• 2.3.3 SAR图像配准23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 SAR图像变化信息检测算法研究26-46
• 3.1 研究区域概括及数据获取26-28
• 3.2 SAR图像变化检测概述28-35
• 3.2.1 SAR图像变化检测原理29-31
• 3.2.2 SAR图像变化检测的基本方法31-35
• 3.3 SAR图像变化信息提取35-40
• 3.4 试验结果分析40-45
• 3.4.1 变化区域的提取40-44
• 3.4.2 检测结果分析44-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 基于SAR图像的滑坡信息提取方法研究46-71
• 4.1 SAR图像的灰度纹理特征提取46-48
• 4.1.1 SAR图像灰度纹理特征46-47
• 4.1.2 滑坡信息的灰度纹理特征47-48
• 4.2 滑坡信息提取48-56
• 4.2.1 灰度共生矩阵49-50
• 4.2.2 SAR图像纹理特征分析50-52
• 4.2.3 滑坡灰度纹理特征图像选择52-54
• 4.2.4 滑坡信息提取54-56
• 4.3 结果分析与验证56-69
• 4.3.1 试验与结果讨论56-58
• 4.3.2 验证图像区域概括及数据特征58-61
• 4.3.3 验证结果分析和讨论61-69
• 4.4 本章小结69-71
• 第五章 总结与展望71-73
• 5.1 总结71
• 5.2 展望71-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-78
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果78-79

【共引文献】

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本文编号：430078