本文關(guān)鍵詞：基于遙感和三維技術(shù)的震后滑坡地質(zhì)災(zāi)害信息提取

  更多相關(guān)文章： 遙感 地質(zhì)災(zāi)害 監(jiān)督分類 多尺度分割 三維變化檢測

【摘要】：地震誘發(fā)大量的次生地質(zhì)災(zāi)害,主要有崩塌、滑坡、泥石流等。這些次生地質(zhì)災(zāi)害使人民生命和財(cái)產(chǎn)遭到了巨大損失。次生地質(zhì)災(zāi)害的活躍期還會(huì)持續(xù)相當(dāng)長的時(shí)間。滑坡在發(fā)生后造成大量的堆積物,這些大量的堆積物會(huì)進(jìn)一步孕育泥石流。能夠在第一時(shí)間定性、定量提取滑坡信息,對于防災(zāi)、減災(zāi)、災(zāi)害治理顯得尤為重要。因此對滑坡信息提取是一個(gè)意義重大的舉措。利用遙感技術(shù)進(jìn)行滑坡災(zāi)害識別已有多年的歷史,近年來,隨著衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展,所獲得的遙感影像分辨率也越來越高,原有面向像元的遙感影像分析方法已經(jīng)不適于當(dāng)前的研究及應(yīng)用需求。隨著遙感技術(shù)和信息提取技術(shù)的不斷進(jìn)步,尤其是面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ某霈F(xiàn),提高了滑坡災(zāi)害信息識別的準(zhǔn)確性和效率。本文以汶川縣映秀鎮(zhèn)至銀杏鄉(xiāng)一帶為研究對象,并在野外調(diào)研考察的基礎(chǔ)上,采用多源遙感數(shù)據(jù)(2008年航空影像,空間分辨率為0.5米、2013年高分一號遙感影像,多光譜分辨率為8米,全色波段分辨率2米),進(jìn)行圖像預(yù)處理;利用數(shù)字?jǐn)z影測量技術(shù)制作高精度DEM;建立研究區(qū)不同尺度的三維可視化場景;在此基礎(chǔ)上采用了基于監(jiān)督分類的支持向量機(jī)方法、基于規(guī)則的多尺度分割方法、基于三維分析技術(shù)對研究區(qū)滑坡進(jìn)行提取,并對滑坡提取結(jié)果作精度評定。本次研究所包含的內(nèi)容及取得的主要研究成果有以下幾個(gè)方面:(1)在研究區(qū)調(diào)研過程中從色調(diào)、紋理、幾何形狀等方面分析了滑坡災(zāi)害的形態(tài)特征和影像特征,建立了滑坡的遙感解譯標(biāo)志。(2)對多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理,將航空影像與融合后的高分一號影像進(jìn)行精確配準(zhǔn),保證滑坡信息提取的精度和便于不同年份多源遙感影像滑坡提取的對比分析�；跀�(shù)字?jǐn)z影測量方法制作高精度的DEM,并編輯DEM。利用DEM校正遙感影像生成DOM、制作三維遙感影像,實(shí)現(xiàn)研究區(qū)三維可視化。此三維可視化模型能客觀真實(shí)地反應(yīng)研究區(qū)地形、地貌,將滑坡信息的判讀從二維轉(zhuǎn)變成三維立體形式,提高了滑坡提取的精度、速度。(3)在建立了滑坡的遙感解譯標(biāo)志的基礎(chǔ)上,選擇合理的訓(xùn)練樣本,采用支持向量機(jī)方法進(jìn)行了研究區(qū)的地物分類。結(jié)合野外調(diào)研的結(jié)果并隨機(jī)抽取一定數(shù)量樣本,采用混淆矩陣對分類結(jié)果進(jìn)行評價(jià)。(4)在分析了三種影像分割方法、多尺度分割參數(shù)的前提下,選擇合適的對象屬性特征,并設(shè)定了滑坡假陽性區(qū)域的閥值,最后確定研究區(qū)最佳的分割參數(shù)。通過多尺度分割提取滑坡個(gè)數(shù)、面積。包括正確提取滑坡、錯(cuò)分滑坡、漏分滑坡的個(gè)數(shù)以及面積。采用基于誤差分析進(jìn)行精度評估。(5)采用三維分析進(jìn)行滑坡提取,基于DEM的三維變化檢測著重解決了高程方面的變化。采用研究區(qū)震后兩期DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行差值處理,設(shè)置DEM差值閾值,對變化檢測結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。將檢測結(jié)果進(jìn)行三維顯示,可直觀、地顯示變化區(qū)域范圍。選取研映秀鎮(zhèn)六道灣作為典例,采用相應(yīng)的計(jì)算方法,實(shí)現(xiàn)滑坡的定量提取。本文分別用三種方式實(shí)現(xiàn)了對研究區(qū)滑坡由定性到定量的提取,并進(jìn)行相應(yīng)的精度評定�；谝�(guī)則的多尺度分割和基于DEM三維變化分析提取滑坡都取得了比較滿意的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：遙感 地質(zhì)災(zāi)害 監(jiān)督分類 多尺度分割 三維變化檢測
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P642.22
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 選題背景及意義11-13
• 1.1.1 選題背景11-12
• 1.1.2 選題意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線14-17
• 1.3.1 研究內(nèi)容14-15
• 1.3.2 技術(shù)路線15-17
• 第2章 研究區(qū)概況17-20
• 2.1 自然地理17-18
• 2.2 地質(zhì)構(gòu)造18-19
• 2.3 已有研究基礎(chǔ)19-20
• 第3章 遙感影像滑坡識別方法20-26
• 3.1 基于像元的滑坡識別20-21
• 3.2 面向?qū)ο蟮倪b感影像分割21-22
• 3.2.1 多尺度影像分割21-22
• 3.3 遙感影像分類精度評價(jià)方法22-26
• 3.3.1 基于混淆矩陣的遙感影像分類精度評價(jià)方法22-24
• 3.3.2 基于誤差分析對滑坡信息提取精度評價(jià)方法24-26
• 第4章 數(shù)據(jù)預(yù)處理及災(zāi)害專題數(shù)據(jù)獲取26-37
• 4.1 數(shù)據(jù)源26-27
• 4.2 多源遙感影像預(yù)處理27-30
• 4.3 基于攝影測量方式制作DEM30-33
• 4.3.1 航空影像空三加密32
• 4.3.2 DEM編輯及DOM制作32-33
• 4.4 三維遙感影像制作33-34
• 4.5 災(zāi)害專題數(shù)據(jù)34-37
• 第5章 滑坡災(zāi)害信息提取37-56
• 5.1 基于監(jiān)督分類的滑坡提取37-44
• 5.1.1 滑坡概述37
• 5.1.2 滑坡遙感影像的解譯特征37-39
• 5.1.3 滑坡地質(zhì)災(zāi)害的提取39-43
• 5.1.4 分類精度評價(jià)與分析43-44
• 5.2 基于規(guī)則的滑坡識別44-51
• 5.2.1 影像分割方法44-45
• 5.2.2 多尺度影像分割參數(shù)選取45
• 5.2.3 對象屬性特征的選擇45-46
• 5.2.4 可能滑坡的選取46-47
• 5.2.5 識別錯(cuò)誤的滑坡47-51
• 5.2.6 識別精度51
• 5.3 基于三維分析技術(shù)的滑坡提取51-55
• 5.3.1 基于DEM的三維變化檢測51-53
• 5.3.2 滑坡堆積物的定量計(jì)算53-55
• 5.4 對比分析55-56
• 結(jié)論56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果63

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本文編號：655545