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基于高分遙感影像的泥石流潛在形成區(qū)識(shí)別方法探討

發(fā)布時(shí)間:2024-05-25 01:12
  提前對(duì)泥石流可能發(fā)生和造成影響的區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè)和防范,一直是地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)中的重要課題。為充分發(fā)揮國(guó)產(chǎn)高分影像的空間分辨率優(yōu)勢(shì),利用NNDiffuse和Gram-Schmidt兩種融合方法實(shí)現(xiàn)多光譜和全色波段的融合并作為研究數(shù)據(jù),結(jié)合常用的支持向量機(jī)(SVM)和基于土壤亮度指數(shù)特征的動(dòng)態(tài)聚類(lèi)(ISODATA)兩種分類(lèi)方法對(duì)泥石流潛在形成區(qū)的自然地表覆蓋和人類(lèi)影響區(qū)域進(jìn)行識(shí)別和提取,再利用泥石流隱患溝和集水區(qū)的空間和屬性關(guān)系預(yù)測(cè)泥石流形成區(qū)。研究表明,不同融合方法會(huì)對(duì)泥石流形成區(qū)的預(yù)測(cè)產(chǎn)生影響,本文基于NNDiffuse融合方法進(jìn)行預(yù)測(cè)的總體效果最好;SVM方法有最好的效果,表明先驗(yàn)知識(shí)對(duì)預(yù)測(cè)形成區(qū)的重要意義,但無(wú)先驗(yàn)知識(shí)的ISODATA方法結(jié)合有效的指數(shù)特征在泥石流形成區(qū)識(shí)別和預(yù)測(cè)中有較好的表現(xiàn),預(yù)期未來(lái)能在測(cè)繪部門(mén)有很大的應(yīng)用潛力。

【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)

【部分圖文】:

圖5融合前后植被光譜特征曲線

圖5融合前后植被光譜特征曲線

圖5是兩種融合方法得到的影像和融合前影像中典型植被的光譜特征曲線圖,融合前圖像為原始光譜影像經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的影像,對(duì)比三幅影像中同一植被點(diǎn)的植被波譜曲線,三者光譜曲線都非常接近,融合后影像提高了圖像空間分辨率但較好地保持了地物的光譜特征。圖6是在1%線性拉伸的圖像增強(qiáng)下NNDiff....


圖6NNDiffuse(左)和Gram-Schmidt(右)融合后研究區(qū)目視效果圖

圖6NNDiffuse(左)和Gram-Schmidt(右)融合后研究區(qū)目視效果圖

圖5融合前后植被光譜特征曲線3泥石流潛在形成區(qū)識(shí)別和分析


圖7利用RS技術(shù)的目標(biāo)地類(lèi)提取結(jié)果

圖7利用RS技術(shù)的目標(biāo)地類(lèi)提取結(jié)果

分別基于NNDiffuse和Gram-Schmidt融合方法的結(jié)果數(shù)據(jù)展開(kāi)泥石流潛在形成區(qū)的識(shí)別和提取,研究中的訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本依據(jù)1m空間分辨率影像、GoogleEarth和外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行選取,保證樣本數(shù)據(jù)的精確性,以便后續(xù)的分類(lèi)和精度評(píng)價(jià)。根據(jù)目標(biāo)地物的特征大小,分類(lèi)....


圖8泥石流潛在形成區(qū)預(yù)測(cè)主要技術(shù)流程圖

圖8泥石流潛在形成區(qū)預(yù)測(cè)主要技術(shù)流程圖

利用ArcHydro水資源工具實(shí)現(xiàn)區(qū)域溝谷線、集水區(qū)、匯流點(diǎn)等要素屬性信息的掛接和匯流分析,綜合ArcGIS應(yīng)用系統(tǒng)的空間分析和3D分析模塊解決上一步的地表覆蓋矢量圖斑、集水區(qū)、匯流點(diǎn)的空間拓?fù)潢P(guān)系及屬性查詢篩選有效信息,實(shí)現(xiàn)泥石流形成區(qū)的最終預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)流程如圖8所示。利用原始2....



本文編號(hào):3981486

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