遥感数据驱动的滑坡专题信息快速提取技术

"滑坡专题信息提取技术研究，通过遥感数据进行滑坡信息的快速高效提取，为救灾减灾提供支持。采用地物光谱特征分析、坡度因子结合面向对象分类方法，实现高精度的滑坡识别。研究探讨了滑坡、采伐迹地和建筑用地边缘在纹理、空间和自定义特征上的异同，并找到了优化坡度阈值的方法。" 滑坡专题信息提取技术是地质灾害监测与防范的重要手段，特别是在遥感技术的支持下，能够快速、准确地获取滑坡灾害的相关信息，为灾后救援和防灾减灾工作提供及时的数据支持。本研究由杨平、刘健等人完成，他们依托福建省科技计划重点项目和多项科研基金，深入研究了这一关键技术。 研究首先关注地物的光谱特性，这是遥感信息提取的基础。通过对地表物体的光谱响应分析，可以区分不同类型的地表覆盖，包括滑坡。接着，结合坡度因子，研究人员创建了包含滑坡信息的“片层”。坡度作为影响滑坡发生的因素之一，其阈值选择对于滑坡识别至关重要。经过多次实验，他们发现当坡度为15°时，能有效去除“片层”中的建筑用地，减少了误判的可能性。 面向对象分类方法在此过程中起到了关键作用。这种基于图像对象而非像元的分类方式，考虑了地表特征的空间连续性和完整性，使得滑坡、采伐迹地和建筑用地等不同地类的区分更为精确。实验结果显示，这种方法的总精度达到了88.14%，Kappa系数为0.7361，表明了其较高的分类效果。 进一步的研究发现，“片层”中的滑坡、采伐迹地和以建筑用地边缘为主的其他裸地在纹理特征、空间特征以及自定义特征上存在相似性，但也有明显差异。例如，滑坡通常具有较大的色调值，可能因为其表面覆盖物的反射特性；采伐迹地内部孔隙量较大，这可能反映了植被破坏后的空旷状态；而其他裸地往往具有更高的延伸性，这可能是由于土地开发或自然侵蚀造成的。 关键词涵盖了测绘科学技术、滑坡识别、片层分析、面向对象分类以及遥感技术的应用，这些关键词揭示了研究的核心内容和技术路线。本研究不仅提供了滑坡信息提取的新方法，也为类似灾害信息的快速提取提供了参考，有助于提升地质灾害预警和应急响应的效率。