【摘 要】
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滑坡是最为常见的地震次生灾害之一,对其进行有效监测一直都是业界研究的热点。基于此,提出了一种高分遥感影像地震滑坡信息快速检测方法,该方法将SHALSTAB模型与面向对象影
【机 构】
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青海省基础地理信息中心,青海省地理空间信息技术与应用重点实验室,四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室,四川大学水利水电学院,四川省地震局
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(41701499);四川省科技厅重点研发项目(2018GZ0265);青海省地理空间信息技术与应用重点实验室基金(QHDX-2018-07)联合资助
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滑坡是最为常见的地震次生灾害之一,对其进行有效监测一直都是业界研究的热点。基于此,提出了一种高分遥感影像地震滑坡信息快速检测方法,该方法将SHALSTAB模型与面向对象影像分析相结合,首先对遥感影像进行多尺度分割,并根据稳定性模型赋权,然后根据深度学习机制对滑坡对象进行检测,最后对检测结果进行过滤,并将该方法应用于2013年芦山地震滑坡检测,与目视解译结果进行对比。结果表明:该方法能快速检测高分遥感影像上滑坡,滑坡检测正确率达85%以上。
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