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综合馆
基于DEM和遥感影像的区域黄土滑坡体识别方法研究
  • 摘要

    应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究.首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑坡的特征差异指标建立滑坡有效识别指标体系;最后,基于滑坡有效识别指标特征集进行面向对象分割,通过建立多层感知器的滑坡自动识别模型对分割后的对象进行识别,并作精度评价.结果表明:1)针对该研究区的已有黄土滑坡,粗糙度、高程变异、切割度、起伏度、坡度、可视性6种地形指标具有识别价值;2)该模型对滑坡的识别精度达71.03%,非滑坡的识别精度达92.02%,较好地识别出了该区域的滑坡范围.

  • 作者

    李勋  杨环  殷宗敏  马金辉  LI Xun  YANG Huan  YIN Zong-min  MA Jin-hui 

  • 作者单位

    兰州大学资源环境学院,甘肃兰州730000;西安测绘总站,陕西西安710054/兰州大学资源环境学院,甘肃兰州,730000

  • 刊期

    2017年4期 ISTIC PKU CSSCI

  • 关键词

    黄土滑坡  可视性  SEaTH算法  人工神经网络  多层感知器  loess landslides  visibility  SEaTH algorithm  Artificial Neural Networks  multi-layer perceptron 

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54.198.92.22