本文關(guān)鍵詞：基于SAR圖像的快速大面積滑坡信息提取方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：滑坡是世界十大自然災(zāi)害之一,而且滑坡災(zāi)害發(fā)生的同時大多伴隨著其他的災(zāi)害,如何快速的得到滑坡災(zāi)害情況是能夠及時搶險救災(zāi)的關(guān)鍵。隨著合成孔徑雷達技術(shù)的不斷發(fā)展,SAR圖像數(shù)據(jù)在滑坡災(zāi)害信息提取方面的應(yīng)用得到關(guān)注并取得了一些成果。本文首先分析了滑坡在SAR圖像數(shù)據(jù)的特點。原始的SAR數(shù)據(jù)會包含一定的變形,所以需要對SAR圖像進行輻射校正和幾何校正。SAR圖像是地物對雷達波散射特性的反映,容易產(chǎn)生斑點噪聲,圖像濾波技術(shù)在一定程度上抑制了斑點噪聲的影響。由于在對滑坡結(jié)果進行判斷時需要提取滑坡災(zāi)害前后的圖像信息的變化,所以需要對兩時相的圖像進行配準(zhǔn)處理,并保證一定的配準(zhǔn)精度。根據(jù)SAR圖像具有雜波統(tǒng)計分布的特性,采用Edgeworth逼近方法得到SAR數(shù)據(jù)的密度分布函數(shù),并根據(jù)交叉熵計算SAR圖像數(shù)據(jù)之間差異,并利用星載SAR圖像進行試驗確定該方法的可行性。從而得到研究區(qū)域的變化檢測信息,并通過和航拍光學(xué)圖像進行對比,分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。文中利用滑坡災(zāi)害發(fā)生后SAR圖像的灰度紋理信息特征結(jié)合期望極大化算法進行滑坡信息的提取。滑坡災(zāi)害發(fā)生后SAR圖像中灰度紋理信息發(fā)生很大的變化,提取八種灰度紋理信息特征,得到特征圖像,根據(jù)巴氏距離判斷出適合滑坡信息提取的三種灰度紋理特征,然后再利用期望極大化算法計算出最佳閾值,將圖像分為滑坡區(qū)域和非滑坡區(qū)域。這樣就初步得到了SAR圖像中的滑坡信息,由于圖像中有些地物和滑坡信息反映的灰度紋理特征極為相似,所以需要結(jié)合變化檢測的信息來判定最終的滑坡結(jié)果信息。本文將該方法用到汶川地震后映秀地區(qū)岷江流域研究區(qū)Radarsat-2 SAR數(shù)據(jù)得到滑坡結(jié)果分布,并利用航拍的光學(xué)圖像進行驗證,證明該方法是可以行的且具有一定的準(zhǔn)確性。該方法還應(yīng)用到其他地區(qū)圖像進行滑坡提取,通過和實地測量數(shù)據(jù)以及光學(xué)圖像分析對比,判斷結(jié)果的正確性。
【關(guān)鍵詞】：滑坡信息 灰度紋理特征 變化檢測 SAR
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P642.22;TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 選題背景及意義10-11
• 1.1.1 選題背景10
• 1.1.2 利用SAR圖像提取滑坡信息的研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13
• 1.3 主要研究內(nèi)容13-14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 合成孔徑雷達圖像原理和預(yù)處理16-26
• 2.1 SAR成像基本原理16-20
• 2.2 SAR圖像的主要特性20-21
• 2.3 SAR圖像預(yù)處理21-25
• 2.3.1 SAR圖像校正21-22
• 2.3.2 SAR圖像濾波22-23
• 2.3.3 SAR圖像配準(zhǔn)23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 SAR圖像變化信息檢測算法研究26-46
• 3.1 研究區(qū)域概括及數(shù)據(jù)獲取26-28
• 3.2 SAR圖像變化檢測概述28-35
• 3.2.1 SAR圖像變化檢測原理29-31
• 3.2.2 SAR圖像變化檢測的基本方法31-35
• 3.3 SAR圖像變化信息提取35-40
• 3.4 試驗結(jié)果分析40-45
• 3.4.1 變化區(qū)域的提取40-44
• 3.4.2 檢測結(jié)果分析44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 基于SAR圖像的滑坡信息提取方法研究46-71
• 4.1 SAR圖像的灰度紋理特征提取46-48
• 4.1.1 SAR圖像灰度紋理特征46-47
• 4.1.2 滑坡信息的灰度紋理特征47-48
• 4.2 滑坡信息提取48-56
• 4.2.1 灰度共生矩陣49-50
• 4.2.2 SAR圖像紋理特征分析50-52
• 4.2.3 滑坡灰度紋理特征圖像選擇52-54
• 4.2.4 滑坡信息提取54-56
• 4.3 結(jié)果分析與驗證56-69
• 4.3.1 試驗與結(jié)果討論56-58
• 4.3.2 驗證圖像區(qū)域概括及數(shù)據(jù)特征58-61
• 4.3.3 驗證結(jié)果分析和討論61-69
• 4.4 本章小結(jié)69-71
• 第五章 總結(jié)與展望71-73
• 5.1 總結(jié)71
• 5.2 展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻74-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果78-79

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 彭述剛;王巧;董少坤;;基于決策樹的地質(zhì)災(zāi)害信息提取研究[J];大眾科技;2014年04期

2 劉小利;李井岡;李雪;王秋良;;新疆博州地質(zhì)災(zāi)害空間分異性研究[J];大地測量與地球動力學(xué);2014年04期

3 李勇;周榮軍;蘇德辰;Alexander L.Densmore;丁海容;陳浩;閆亮;顏照坤;喬寶成;馬博琳;云琨;趙國華;馬超;;汶川(M_s8.0)地震的河流地貌響應(yīng)[J];第四紀(jì)研究;2013年04期

4 陳曦;胥兵;陳愛明;方臣;;遙感技術(shù)在提取滑坡背景環(huán)境因素的應(yīng)用——以湖北省房縣地區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害為例[J];資源環(huán)境與工程;2014年06期

5 Muhammad BASHARAT;Joachim ROHN;Mirza Shahid BAIG;Muhammad Rustam KHAN;Markus SCHLEIER;;Large Scale Mass Movements Triggered by the Kashmir Earthquake 2005,Pakistan[J];Journal of Mountain Science;2014年01期

6 LIU Han-xiang;XU Qiang;LI Yan-rong;;Effect of Lithology and Structure on Seismic Response of Steep Slope in a Shaking Table Test[J];Journal of Mountain Science;2014年02期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉漢香;基于振動臺試驗的巖質(zhì)斜坡地震動力響應(yīng)規(guī)律研究[D];成都理工大學(xué);2014年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 鐘興榮;汶川縣飛沙關(guān)震裂斜坡變形演化過程數(shù)值模擬分析[D];成都理工大學(xué);2014年

2 彭述剛;汶川縣震后泥石流遙感信息提取與監(jiān)測評估研究[D];湖南科技大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于SAR圖像的快速大面積滑坡信息提取方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：430078