【摘 要】
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针对地震滑坡灾害应急响应的高时效性要求,提出了一种基于灾后高分辨率遥感影像的地震滑坡体自动提取算法。该算法综合利用了高分辨率遥感影像的光谱、形状和纹理等特征,基于
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室,中国科学院大学,
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针对地震滑坡灾害应急响应的高时效性要求,提出了一种基于灾后高分辨率遥感影像的地震滑坡体自动提取算法。该算法综合利用了高分辨率遥感影像的光谱、形状和纹理等特征,基于多特征阈值分层次逐步剔除干扰地物,实现了地震滑坡体的自动提取。涉及到的特征参量阈值均采用改进的Otsu算法自动确定。在利用2008年汶川地震后ADS40航空遥感影像自动提取滑坡的实验中,所提算法的滑坡个数正确提取率超过70%,面积正确提取率超过80%。对于10000row×10000column的ADS40影像,算法执行时间低于1min。相较于传统的人机交互目视解译方法,该算法的自动化程度高、滑坡提取速度快,滑坡识别精度可以满足地震灾害应急要求。
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