遥感影像分辨率|基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取

时间：2015-01-31 12:30:50 作者：张毅；谭龙；陈冠；郭

本文作者：张毅；谭龙；陈冠；郭鹏；乔良；孟兴民；成功正常投稿发表论文到《兰州大学学报(自然科学版)》2014年05期,引用请注明来源400期刊网！

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【摘要】：运用面向对象分类法中的基于监督分类和基于规则的滑坡识别方法,选择合适的特征属性,利用Aster和Geoeye的融合影像对构林坪流域进行滑坡信息提取,并对分类结果进行精度评价和比较.结果表明:基于监督分类的滑坡信息提取总体精度为66.58%,Kappa系数为0.65,具有较高的分类精度;基于规则的滑坡信息提取方法也取得了84.7%的识别结果,但是区域特殊地形地貌和引发滑坡因子的复杂性导致了72.6%的分歧因子.总体上基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取在白龙江流域具有良好的适用性.
【论文正文预览】：滑坡灾害发生之后,尤其是地震造成的滑坡,由于山区地形复杂且地域广阔,传统的基于野外现场调查的方法很难在短时间内获得滑坡的确切位置、数量和大小信息,给营救工作带来了很多困难.需要新技术在不用进入现场的前提下对滑坡进行快速准确的识别和发现[1-3].随着遥感和计算机技
【文章分类号】：P237;P642.22
【稿件关键词】：面向对象滑坡识别监督分类遥感
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