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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。