【摘 要】
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针对当前采用野外人工调查和遥感目视解译获取地震灾区滑坡信息存在主观性强、耗时费力等缺点。以汶川震区为实验区,应用资源三号(ZY-3)卫星影像,采用多尺度最优分割方法构建
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(41602362);高分辨率对地观测系统重大专项(11-Y20A40-9002-15/17);卫星及应用产业发展专项(发改办高技[2012]2083号);贵州省科技计划项目(黔科合[2016]2844号)
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针对当前采用野外人工调查和遥感目视解译获取地震灾区滑坡信息存在主观性强、耗时费力等缺点。以汶川震区为实验区,应用资源三号(ZY-3)卫星影像,采用多尺度最优分割方法构建多层次识别对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征建立多维滑坡识别规则集合,以及基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的快速识别。通过实验结果发现最低识别精度为82.97%,而滑坡的堆积区最容易识别。研究结果验证了该方法及资源三号卫星数据快速识别地震滑坡信息的有效性,可为震区滑坡调查提供技术支持,并可促进国产卫星的推广应用。
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