本文選題：無人機遙感 + 滑坡信息提取　； 參考：《地球信息科學學報》2017年05期

【摘要】：高分辨率的DEM和DOM數據是對地形地貌信息的準確描述,也是滑坡信息提取的重要數據源。首先,針對滑坡信息提取的要求,本文采用無人搭載微型單反相機的影像獲取平臺,結合野外測量的GPS數據,彌補了無人機POS信息精度低的劣勢;針對無人機影像的特點,運用攝影測量基本原理與計算機視覺算法,獲取高精度、高分辨率的DEM與DOM影像,保留了豐富的光譜與紋理信息。其次,借助ESP輔助工具獲取了DOM影像的最佳分割尺度,并結合研究區(qū)地物特征構建了基于模糊分類與SVM算法相結合的決策樹,運用面向對象的分類方法實現了對研究區(qū)內植被、道路、疑似滑坡區(qū)域的信息提取。最后,依照研究區(qū)地物分布的空間特征確定了高風險等級區(qū)域,并對該區(qū)域進行滑坡的形態(tài)與紋理分析以及精度評價,其中提取的疑似滑坡區(qū)域用戶精度為91.44%、生產者精度為84.65%,結果表明無人機遙感在滑坡信息提取領域具有較高的應用價值。
[Abstract]:High resolution DEM and DOM data are not only the accurate description of landform information, but also an important data source for landslide information extraction.First of all, according to the requirements of landslide information extraction, this paper adopts the image acquisition platform of unmanned micro SLR camera, combined with field measurement of GPS data, to make up the disadvantage of low precision of UAV POS information, aiming at the characteristics of UAV image.The basic principles of photogrammetry and computer vision algorithm are used to obtain DEM and DOM images with high accuracy and high resolution, and abundant spectral and texture information are retained.Road, suspected landslide area information extraction.Finally, according to the spatial characteristics of the distribution of ground objects in the study area, the high risk grade area is determined, and the shape and texture analysis and accuracy evaluation of the landslide are carried out.The user accuracy of suspected landslide area is 91.44 and the precision of producer is 84.65. The result shows that UAV remote sensing has high application value in landslide information extraction field.
【作者單位】： 首都師范大學資源環(huán)境與旅游學院;首都師范大學
【基金】：國家科技支撐計劃項目(2013BAC03B04) 國家自然科學基金項目(41301468)
【分類號】：P237;P642.22

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 章程;吳俐民;黃亮;;基于最優(yōu)尺度模型的建筑物信息提取[J];貴州大學學報(自然科學版);2011年03期

2 翁勇軍;;高考主觀題有效信息提取策略[J];長三角(教育);2012年08期

3 喬治;孫希華;;MODIS在我國陸地科學中的應用進展研究[J];國土資源遙感;2011年02期

4 張偉;;矢量更新的變化信息提取與統(tǒng)計方法研究[J];測繪與空間地理信息;2012年11期

5 詹慶明;梁玉斌;;激光雷達數據處理、信息提取與應用[J];地理信息世界;2011年02期

6 于雪英,江南,湯君友;“航天清華一號”微小衛(wèi)星影像湖泊信息提取——以艾比湖為例[J];國土資源遙感;2002年03期

7 高珊;侯淑濤;劉義;李鵬偉;;遙感圖像變化信息提取方法研究[J];中國科技信息;2008年24期

8 鄒卓陽;楊武年;陳穎;;高光譜遙感技術在植被信息提取中的應用[J];測繪;2010年02期

9 魏金明;吳闖;仲偉政;;面向對象信息提取的共性技術研究[J];城市勘測;2010年05期

10 玉蘇普江·艾麥提;阿里木江·卡斯木;阿布都沙拉木·熱合曼;;基于RS和GIS的艾比湖濕地信息提取及面積動態(tài)分析[J];水資源保護;2014年02期

相關會議論文 前3條

1 于新洋;呂昌河;張安定;侯西勇;;基于改進VIS-NSMA模型的城市非滲透表面信息提取與應用研究[A];自然地理學與生態(tài)安全學術論文摘要集[C];2012年

2 黎小東;楊武年;劉漢湖;彭立;簡季;曾濤;胡國超;胡寶榮;;面向對象的高空間分辨率遙感影像城市震害房屋信息提取——以汶川大地震為例[A];《測繪通報》測繪科學前沿技術論壇摘要集[C];2008年

3 楊潔;王朝輝;;遙感監(jiān)測中變化信息提取的方法探討[A];江蘇省測繪學會2011年學術年會論文集[C];2011年

相關博士學位論文 前1條

1 徐俊鋒;IKONOS信息提取的尺度效應研究[D];浙江大學;2006年

相關碩士學位論文 前10條

1 王國璽;高分影像在礦山利用現狀信息提取中的應用研究[D];中國地質大學(北京);2015年

2 朱嬌;基于高分一號影像的寶興縣滑坡信息提取研究[D];成都理工大學;2015年

3 李靜;基于GF-2的新疆巴州地區(qū)主要地物類型信息提取方法研究[D];北京林業(yè)大學;2016年

4 凌春麗;面向對象的林地信息提取研究[D];昆明理工大學;2010年

5 何祺勝;星載雷達圖像在干旱區(qū)鹽漬地信息提取中的應用研究[D];新疆大學;2007年

6 于新洋;城市非滲透表面信息提取與應用研究[D];魯東大學;2012年

7 姚麗麗;面向對象的城市綠地信息提取方法研究[D];遼寧工程技術大學;2008年

8 周春艷;面向對象的高分辨率遙感影像信息提取技術[D];山東科技大學;2006年

9 張旭;基于多源遙感數據的雪蓋信息提取算法及其應用研究[D];西南大學;2010年

10 王莉君;面向目標的信息提取方法研究[D];成都理工大學;2010年

，

本文編號：1732503