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题名基于光学影像的滑坡实时自动识别技术研究
被引量：2
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作者
王辉
范硕超
黄晓胤
邱鹏
于竞哲
李进田
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机构
国网冀北电力有限公司
国网冀北电力有限公司超高压分公司
国网冀北电力有限公司电力科学研究院
北京深蓝空间遥感技术有限公司
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出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2024年第1期147-160,共14页
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文摘
滑坡实时自动识别技术研究对于保护人民生命财产和生态安全都具有极其重要的意义,可以解决现阶段缺乏对滑坡进行及时识别而导致滑坡风险的排查与防治时效性差的问题。考虑植被覆盖指数(NDVI)的变化可作为滑坡检测的重要依据之一,文章模型结合NDVI变化检测技术、自动阈值选取算法和形态学技术实现滑坡的实时、自动识别。与现阶段已有研究算法相比,增加了滑坡自动识别过程中一些重要参数(如:NDVI、山体阴影等)。自适应设置的自动阈值选取算法,减少了人工参与,在保证较高识别准确率的同时显著增强其时效性。文章基于两幅光学影像,以北京市门头沟区某块区域为研究区,对该地区2021年9月7日—2022年9月7日的滑坡进行实时、自动识别,以人工目视解译的结果作为正确标准,将文章的识别结果与其进行精度验证,滑坡检测率达到92.31%,证明了该方法用于检测滑坡的准确性和高效性。最后将该方法应用于都江堰市中部,进一步证明了该方法的有效性和泛化能力。
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关键词
归一化植被指数
变化检测
自动阈值
形态学
滑坡实时自动识别
遥感应用
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Keywords
normalized vegetation index
change detection
automatic threshold
morphology
suspected landslide intelligent detection
remote sensing application
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分类号
TP751.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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