【摘 要】
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泥石流物源的信息获取目前主要依靠野外勘查测量和目视解译提取,存在耗时费力、覆盖范围有限、主观性强等问题。遥感因其快速、大范围、高精度监测的特点为泥石流物源识别提供了更为可靠的方式。基于Sentinel 2影像和ALOS地形数据,根据物源区光谱特征和地形特征差异,采用面向对象的分类方法进行物源识别,实现了树正寨流域地震前后泥石流崩滑物源、沟道物源和坡面物源的遥感精细识别。实验结果表明:(1)基于无人
【机 构】
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中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,中国科学院大学,西南大学地理科学学院
【基金项目】
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四川省重点研发项目(2018SZ0354),国家重点研发计划课题(2018YFC1505202),四川省科技计划项目(2020JDJQ0003),中国科学院青年创新促进会基金项目(2016333)。
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泥石流物源的信息获取目前主要依靠野外勘查测量和目视解译提取,存在耗时费力、覆盖范围有限、主观性强等问题。遥感因其快速、大范围、高精度监测的特点为泥石流物源识别提供了更为可靠的方式。基于Sentinel 2影像和ALOS地形数据,根据物源区光谱特征和地形特征差异,采用面向对象的分类方法进行物源识别,实现了树正寨流域地震前后泥石流崩滑物源、沟道物源和坡面物源的遥感精细识别。实验结果表明:(1)基于无人机和Google Earth高分辨率影像选取验证样本发现,采用该方法的树正寨流域物源识别精度分别为震前8
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