[發(fā)明專利]一種遙感影像滑坡單體劃分方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201710393741.4 | 申請(qǐng)日： | 2017-05-27 |
| 公開（公告）號(hào)： | CN107255516B | 公開（公告）日： | 2018-11-06 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 王瑛;林齊根;劉天雪;隋琦 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 北京師范大學(xué) |
| 主分類號(hào)： | G01J3/28 | 分類號(hào)： | G01J3/28;G06T7/136 |
| 代理公司： | 北京正理專利代理有限公司 11257 | 代理人： | 張雪梅 |
| 地址： | 100875 北*** | 國(guó)省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 遙感 影像 滑坡 單體 劃分 方法 | ||
1.一種遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，該方法包括：
以研究區(qū)域的多光譜影像數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行滑坡提取，得到滑坡對(duì)象；
設(shè)置NDVI標(biāo)準(zhǔn)差閾值，利用融合算法將所得到的滑坡對(duì)象融合；
利用滑坡間的共同邊界長(zhǎng)度閾值使經(jīng)融合的滑坡對(duì)象進(jìn)一步融合得到滑坡主干；以及
利用共同邊界占滑坡周長(zhǎng)百分比閾值使得滑坡主干與其周圍的滑坡對(duì)象融合，得到滑坡單體。
2.如權(quán)利要求1所述的遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括根據(jù)滑坡面積大小將研究區(qū)域的滑坡對(duì)象分為多個(gè)等級(jí)，分別對(duì)各等級(jí)的滑坡對(duì)象設(shè)置NDVI標(biāo)準(zhǔn)差閾值、共同邊界長(zhǎng)度閾值和共同邊界占滑坡周長(zhǎng)百分比閾值，進(jìn)行融合。
3.如權(quán)利要求1所述的遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，所述設(shè)置NDVI標(biāo)準(zhǔn)差閾值包括：
通過試錯(cuò)法設(shè)置NDVI標(biāo)準(zhǔn)差閾值，設(shè)置要求是使滑坡體滑坡對(duì)象盡可能融合，而連通區(qū)內(nèi)滑坡對(duì)象不與滑坡體合并。
4.如權(quán)利要求1所述的遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，按滑坡對(duì)象共同邊界占周長(zhǎng)的平均百分比確定其共同邊界長(zhǎng)度閾值。
5.如權(quán)利要求1所述的遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，滑坡對(duì)象共同邊界占周長(zhǎng)的百分比閾值大于該滑坡對(duì)象共同邊界占周長(zhǎng)的平均百分比。
6.如權(quán)利要求1所述的遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，所述以研究區(qū)域的多光譜影像數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行滑坡提取得到滑坡對(duì)象的步驟進(jìn)一步包括：
對(duì)多光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分割；
對(duì)經(jīng)分割的影像進(jìn)行滑坡候選對(duì)象的提取，
構(gòu)造基于光譜、紋理、地形和上下文關(guān)系特征的規(guī)則，逐步剔除非滑坡對(duì)象，獲得滑坡對(duì)象。
7.如權(quán)利要求6所述的遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，所述對(duì)經(jīng)分割的影像進(jìn)行滑坡候選對(duì)象的提取的步驟包括利用NDVI滑坡提取閾值區(qū)分植被對(duì)象和滑坡對(duì)象，提取滑坡候選對(duì)象。
8.如權(quán)利要求6所述的遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，所述逐步剔除非滑坡對(duì)象的步驟進(jìn)一步包括，按照積雪、云、陰影、河、湖泊、人造物的順序剔除非滑坡對(duì)象。
9.如權(quán)利要求8所述的遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括對(duì)得到的滑坡對(duì)象進(jìn)行棋盤分割，以剔除小的植被對(duì)象，得到提取的滑坡對(duì)象。
10.如權(quán)利要求1所述的遙感影像滑坡單體劃分方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括，利用Find Enclosed by Class算法，將被滑坡體包圍的滑坡對(duì)象融合在一起。
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