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基于高分辨率遥感影像的地震诱发滑坡自动化识别方法研究

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简介:
本研究旨在开发一种利用高分辨率遥感影像自动识别地震后引发滑坡的方法,提高灾害评估效率和准确性。 为应对地震滑坡灾害应急响应的高时效性需求,本段落提出了一种基于灾后高分辨率遥感影像的自动提取算法来识别地震滑坡体。该算法利用了高分辨率遥感影像中的光谱、形状及纹理特征,并通过设定多特征阈值分层次逐步剔除干扰地物,从而实现对地震滑坡体的有效自动提取。所有涉及的特征参量阈值均采用改进后的Otsu算法进行自动化确定。 在2008年汶川地震后使用ADS40航空遥感影像进行实验时,该方法能够准确识别出超过70%的滑坡个数和面积正确率超过80%。对于10,000行×10,000列大小的ADS40影像数据集而言,算法执行时间少于一分钟。 与传统的人机交互目视解译方法相比,该提出的自动提取算法具有更高的自动化程度、更快的速度以及满足地震灾害应急需求的滑坡识别精度。

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    本研究旨在开发一种利用高分辨率遥感影像自动识别地震后引发滑坡的方法,提高灾害评估效率和准确性。 为应对地震滑坡灾害应急响应的高时效性需求,本段落提出了一种基于灾后高分辨率遥感影像的自动提取算法来识别地震滑坡体。该算法利用了高分辨率遥感影像中的光谱、形状及纹理特征,并通过设定多特征阈值分层次逐步剔除干扰地物,从而实现对地震滑坡体的有效自动提取。所有涉及的特征参量阈值均采用改进后的Otsu算法进行自动化确定。 在2008年汶川地震后使用ADS40航空遥感影像进行实验时,该方法能够准确识别出超过70%的滑坡个数和面积正确率超过80%。对于10,000行×10,000列大小的ADS40影像数据集而言,算法执行时间少于一分钟。 与传统的人机交互目视解译方法相比,该提出的自动提取算法具有更高的自动化程度、更快的速度以及满足地震灾害应急需求的滑坡识别精度。
  • 深度学习
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  • RandomForest和SVM
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    本研究提出了一种结合随机森林与支持向量机算法的创新方法,旨在提升遥感图像中滑坡识别的精度与效率。通过优化特征选择过程并融合两种机器学习模型的优势,该方法能够有效处理高维度数据,并在多种测试场景下展现出卓越性能,为地质灾害监测提供有力工具。 使用随机森林(RandomForest)和支持向量机(SVM)进行遥感影像滑坡分类。
  • 面向对象中耕信息提取
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    本研究聚焦于运用面向对象的方法来优化从高分辨率遥感图像中提取耕地信息的技术,旨在提高农业资源监测与管理的精度和效率。 ENVI(The Environment for Visualizing Images)是一个全面的遥感图像处理平台,其软件技术涵盖了从图像数据输入/输出到分类等一系列操作。这些技术包括定标、增强、纠正、正射校正、镶嵌、融合以及各种变换和信息提取等步骤。此外,该平台还支持基于知识的决策树分类与GIS整合,并能进行DEM及地形信息提取、雷达数据处理以及三维立体显示分析等功能。
  • 在土复垦应用报告
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    本报告探讨了高分辨率遥感影像技术在土地复垦领域的应用价值与方法,通过实例分析展示了其在监测、评估和规划方面的优势。 利用遥感技术进行土地复垦的动态监测,可以获取不同时间点的土地变化信息。
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    本研究提出了一种利用Python与GDAL库进行高分辨率遥感影像配准的方法,并在此基础上实现有效的变化检测。该方法旨在提高变化检测精度,适用于多种应用场景。 (1)使用SIFT与Ransac算法完成两景高分辨率遥感影像的特征提取及几何变换配准。(2)为了避免同名点在较大区域内错误配准,可以进行影像分块配准,并确保两个场景中的图像行数和列数一致。(3)由于数据上传限制,data文件夹里包含两张0.8米分辨率高分二号融合影像的样例供参考学习。(4)main.py是主函数,设置两期影像路径及输出位置后即可运行。
  • 深度学习语义
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    本研究利用深度学习技术,针对高分辨率遥感影像进行高效准确的语义分割,旨在提升图像解译精度与自动化水平。 高分辨率遥感影像包含大量地理信息。然而,基于传统神经网络的语义分割模型难以从这些图像中的小物体提取高层次特征,导致较高的分割错误率。本段落提出了一种改进DeconvNet网络的方法,通过编码与解码结构特征连接来提升性能。在编码阶段,该方法记录池化操作的位置并在上采样过程中加以利用,有助于保留空间信息;而在解码阶段,则采用对应层的特征融合以实现更有效的特征提取。训练模型时使用预训练模型可以有效扩充数据集,从而避免过拟合问题的发生。 实验结果显示,在优化器、学习率和损失函数适当调整的基础上,并通过扩增的数据进行训练后,该方法在验证遥感影像上的分割精确度达到了约95%,明显优于DeconvNet和UNet网络的表现。
  • PyTorch建筑物深度学习提取
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    本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法,旨在提高建筑检测精度和效率。 基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法,在效果上不逊于目前流行的Transformer模型,并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能,其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。 针对遥感数据读取和处理部分,本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练,并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。 具体而言,train.py负责模型的训练过程;valid.py用于验证阶段以评估模型表现;test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中,作为基础网络的一部分被加载使用。
  • 消除技术(2008年)
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