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公开(公告)号：CN109613513B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201811590750.3
申请日：2018-12-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于潜在滑坡识别领域，公开了一种顾及InSAR形变因子的光学遥感潜在滑坡自动识别方法：获取目标区域的形变速率图和光学遥感影像数据，并对所述光学遥感影像进行预处理，得到目标区域的光学遥感影像图；计算得到目标区域的地形信息数据；根据目标区域的形变速率图，分割得到多个对象，并选取地物分类样本，得到各类地物分类样本的分类特征要素及其阈值；分类、剔除得到利用光学遥感影像获取的目标区域潜在滑坡区域；计算得到潜在滑坡对象，将潜在滑坡对象与得到的目标区域潜在滑坡区域合并，最终得到目标区域完整的潜在滑坡区域；本发明结合光学遥感与InSAR形变速率信息，能够快速、有效的提取潜在滑坡信息，自动化程度与可靠性高，为预防滑坡灾害提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN110120046A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910237520.7
申请日：2019-03-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于潜在滑坡识别领域，提供了一种融合DEM、光学遥感和形变信息的潜在滑坡识别方法，具体包括：对研究区域内的SAR影像处理得到重采样后的形变速率图；获取研究区域的光学遥感影像数据和DEM数据，根据得到的研究区域的光学遥感影像数据和DEM数据，得到多个对象；根据重采样后的形变速率图和多个对象，处理得到利用面向对象分类技术获取的疑似滑坡区；选取研究区域内已知滑坡区和已知非滑坡区，得到优选阈值对应的疑似滑坡区域，与利用面向对象分类技术获取的疑似滑坡区进行结合，得到潜在滑坡区域；本发明操作简单，得到的疑似滑坡区域在空间上更加连续完整，有效减少了滑坡区域的错判漏判。
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公开(公告)号：CN110120046B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910237520.7
申请日：2019-03-27
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/11 , G06V20/13 , G06V10/764 , G01S13/90
Abstract: 本发明属于潜在滑坡识别领域，提供了一种融合DEM、光学遥感和形变信息的潜在滑坡识别方法，具体包括：对研究区域内的SAR影像处理得到重采样后的形变速率图；获取研究区域的光学遥感影像数据和DEM数据，根据得到的研究区域的光学遥感影像数据和DEM数据，得到多个对象；根据重采样后的形变速率图和多个对象，处理得到利用面向对象分类技术获取的疑似滑坡区；选取研究区域内已知滑坡区和已知非滑坡区，得到优选阈值对应的疑似滑坡区域，与利用面向对象分类技术获取的疑似滑坡区进行结合，得到潜在滑坡区域；本发明操作简单，得到的疑似滑坡区域在空间上更加连续完整，有效减少了滑坡区域的错判漏判。
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公开(公告)号：CN109613513A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811590750.3
申请日：2018-12-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于潜在滑坡识别领域，公开了一种顾及InSAR形变因子的光学遥感潜在滑坡自动识别方法：获取目标区域的形变速率图和光学遥感影像数据，并对所述光学遥感影像进行预处理，得到目标区域的光学遥感影像图；计算得到目标区域的地形信息数据；根据目标区域的形变速率图，分割得到多个对象，并选取地物分类样本，得到各类地物分类样本的分类特征要素及其阈值；分类、剔除得到利用光学遥感影像获取的目标区域潜在滑坡区域；计算得到潜在滑坡对象，将潜在滑坡对象与得到的目标区域潜在滑坡区域合并，最终得到目标区域完整的潜在滑坡区域；本发明结合光学遥感与InSAR形变速率信息，能够快速、有效的提取潜在滑坡信息，自动化程度与可靠性高，为预防滑坡灾害提供技术支撑。
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