一种滑坡检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例提供了一种滑坡检测方法、装置、设备及存储介质，涉及地质灾害预测技术领域，包括：从光学遥感影像系统中获取待检测区域的震前、震后遥感影像并进行配准，根据配准后的震前遥感影像对震后遥感影像进行变化检测；根据震后非变化区域的影像以及待检测区域的预设形变速率图从震后非变化区域中提取预测形变区域，并和震后变化区域进行合并得到目标区域；根据待检测区域的预设雷达影像计算得到的灰度纹理特征图，震后遥感影像、预设数字高程模型、预设形变速率图计算目标区域中每个对象的特征参数，基于参数剔除目标区域中的非滑坡地物所在的区域，得到滑坡隐患区域。采用本发明专利技术，可提高滑坡隐患检测的准确度、全面性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种滑坡检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及地质灾害预测
，具体而言，涉及一种滑坡检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]滑坡最为常见的地质灾害，给公路、房屋等基础设施带来巨大的损害，严重威胁了人们的生命和财产安全，还会导致明显的地表形变。
[0003]因此，进行及时准确地滑坡检测是地质灾害预测中必不可少的。
[0004]但是，常规使用的变化检测方法虽然能快速识别出地表变化的区域，但是仅能识别出已发生滑坡的区域，对于可能发生的次生滑坡并不识别；而使用InSAR技术虽然能识别出次生滑坡，但是常常出现失相干的现象，会造成部分区域数据缺失出现数据空洞，且需要人工干预，准确性不高。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种滑坡检测方法、装置及存储介质，可以提高滑坡隐患检测的准确度和效率，保障地质分析的全面性。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种滑坡检测方法，包括：
[0007]从光学遥感影像系统中获取待检测区域的震前遥感影像和震后遥感影像；
[0008]以所述震后遥感影像为基准，将所述震前遥感影像配准至所述震后遥感影像，得到配准后的震前遥感影像；
[0009]根据所述配准后的震前遥感影像，对所述震后遥感影像进行变化检测，得到震后变化区域的影像和震后非变化区域的影像；
[0010]根据所述震后非变化区域的影像以及所述待检测区域的预设形变速率图，从所述震后非变化区域中提取预测形变区域；所述预设形变速率图的坐标系与所述光学遥感影像系统的坐标系一致；
[0011]根据所述待检测区域的预设雷达影像的灰度共生矩阵计算所述预设雷达影像的灰度纹理特征图；所述预设雷达影像的坐标系与所述光学遥感影像系统的坐标系一致；
[0012]将所述震后变化区域和所述预测形变区域进行合并，得到目标区域；
[0013]根据所述灰度纹理特征图、所述震后遥感影像、所述待检测区域的预设数字高程模型和所述预设形变速率图计算所述目标区域中每个对象的特征参数；
[0014]根据所述目标区域中每个对象的特征参数剔除所述目标区域中的非滑坡地物所在的区域，得到滑坡隐患区域。
[0015]可选地，所述以所述震后遥感影像为基准，将所述震前遥感影像配准至所述震后遥感影像，得到配准后的震前遥感影像，包括：
[0016]对所述震前遥感影像和所述震后遥感影像进行正射校正，得到震前正射遥感影像以及震后正射遥感影像；
[0017]分别对所述震前正射遥感影像和所述震后正射遥感影像中的全色波段数据和多光谱数据进行融合，得到融合后的震前遥感影像和融合后的震后遥感影像；
[0018]以所述融合后的震后遥感影像为基准，将所述融合后的震前遥感影像配准至所述融合后的震后遥感影像为基准，得到所述配准后的震前遥感影像。
[0019]可选地，所述根据所述配准后的震前遥感影像，对所述震后遥感影像进行变化检测，得到震后变化区域的影像和震后非变化区域的影像，包括：
[0020]分别对所述配准后的震前遥感影像和所述震后遥感影像进行主成分变换，得到所述配准后的震前遥感影像的第一主成分影像和所述震后遥感影像的第一主成分影像；所述配准后的震前遥感影像的第一主成分影像中的地物信息与所述配准后的震前遥感影像的地物信息一一对应，所述震后遥感影像的第一主成分影像中的地物信息与所述震后遥感影像的地物信息一一对应；
[0021]将所述震后遥感影像的第一主成分影像中的像元与所述配准后的震前遥感影像的第一主成分影像中对应的像元之间的位置偏移量超过预设偏移量的区域确定为，所述震后遥感影像的第一主成分影像中的震后变化区域；
[0022]根据所述震后变化区域，从所述震后遥感影像中确定所述震后变化区域的影像；
[0023]将所述震后遥感影像中所述震后变化区域之外的其他区域的影像，确定为所述震后非变化区域的影像。
[0024]可选地，所述根据所述震后非变化区域的影像以及所述待检测区域的预设形变信息图，从所述震后非变化区域中提取预测形变区域，包括：
[0025]根据所述预设形变速率图计算所述震后非变化区域的影像中每个像元的形变速率值；
[0026]确定所述震后非变化区域的影像中形变速率值在预设形变阈值范围内的像元所组成的区域为所述预测形变区域。
[0027]可选地，所述每个对象的特征参数包括：灰度纹理特征值、多光谱值、地形特征值、形变速率值；所述根据所述灰度纹理特征图、所述震后遥感影像、所述待检测区域的预设数字高程模型和所述预设形变速率图计算所述目标区域中每个对象的特征参数，包括：
[0028]将所述目标区域的边界进行矢量化，得到所述目标区域的矢量边界图；
[0029]采用所述矢量边界图，从所述震后遥感影像、所述预设数字高程模型、所述预设形变速率图、所述灰度纹理特征图中分别提取得到所述目标区域的遥感影像图、所述目标区域的数字高程模型、所述目标区域的形变速率图、所述目标区域的灰度纹理特征图；
[0030]根据所述目标区域的数字高程模型，计算得到所述目标区域中每个对象的地形特征值；
[0031]根据所述目标区域的灰度纹理特征图、所述目标区域的遥感影像图、所述目标区域的形变速率图，计算所述目标区域中每个对象的所述灰度纹理特征值、所述多光谱值和所述形变速率值。
[0032]可选地，所述根据所述目标区域中每个对象的特征参数剔除所述目标区域中的非滑坡地物所在的区域，得到滑坡隐患区域，包括：
[0033]以对象为单位选取所述目标区域的遥感影像中的多个地物样本；所述多个地物样本包含所述目标区域的遥感影像中所有的地物种类，其中一个地物样本包含唯一一种地物
种类；
[0034]根据所述多个地物样本中所有对象的特征参数，利用预设的决策树算法，得到各个地物种类对象的特征参数的取值范围；
[0035]根据所述各个地物种类对象的特征参数的取值范围，得到所述目标区域中每个对象的特征参数取值范围与各个地物种类之间的对应关系，生成所述目标区域的预设地物分类规则；
[0036]采用所述目标区域的预设地物分类规则，对所述目标区域的遥感影像图进行分类处理，得到所述目标区域内的地物分类结果；
[0037]根据所述地物分类结果，剔除所述目标区域中的非滑坡地物所在的区域，得到所述滑坡隐患区域。
[0038]可选地，所述地形特征值包括：坡度值、地面高程值、山体阴影值、地形起伏度值，所述根据所述目标区域的数字高程模型，计算得到所述目标区域中每个对象的地形特征值，包括：
[0039]根据所述目标区域的数字高程模型，计算得到所述目标区域的坡度图、山体阴影图、地表起伏度图、地面高程图；
[0040]根据所述坡度图、所述山体阴影图、所述地表起伏度图、所述地面高程图，分别计算所述目标区域中每个对象的所述坡度值、所述山体阴影值、所述地形起伏度值、所述地面高程值。
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滑坡检测方法，其特征在于，所述方法包括：从光学遥感影像系统中获取待检测区域的震前遥感影像和震后遥感影像；以所述震后遥感影像为基准，将所述震前遥感影像配准至所述震后遥感影像，得到配准后的震前遥感影像；根据所述配准后的震前遥感影像，对所述震后遥感影像进行变化检测，得到震后变化区域的影像和震后非变化区域的影像；根据所述震后非变化区域的影像以及所述待检测区域的预设形变速率图，从所述震后非变化区域中提取预测形变区域；所述预设形变速率图的坐标系与所述光学遥感影像系统的坐标系一致；根据所述待检测区域的预设雷达影像的灰度共生矩阵计算所述预设雷达影像的灰度纹理特征图；所述预设雷达影像的坐标系与所述光学遥感影像系统的坐标系一致；将所述震后变化区域和所述预测形变区域进行合并，得到目标区域；根据所述灰度纹理特征图、所述震后遥感影像、所述待检测区域的预设数字高程模型和所述预设形变速率图计算所述目标区域中每个对象的特征参数；根据所述目标区域中每个对象的特征参数剔除所述目标区域中的非滑坡地物所在的区域，得到滑坡隐患区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述震后遥感影像为基准，将所述震前遥感影像配准至所述震后遥感影像，得到配准后的震前遥感影像，包括：对所述震前遥感影像和所述震后遥感影像进行正射校正，得到震前正射遥感影像以及震后正射遥感影像；分别对所述震前正射遥感影像和所述震后正射遥感影像中的全色波段数据和多光谱数据进行融合，得到融合后的震前遥感影像和融合后的震后遥感影像；以所述融合后的震后遥感影像为基准，将所述融合后的震前遥感影像配准至所述融合后的震后遥感影像为基准，得到所述配准后的震前遥感影像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述配准后的震前遥感影像，对所述震后遥感影像进行变化检测，得到震后变化区域的影像和震后非变化区域的影像，包括：分别对所述配准后的震前遥感影像和所述震后遥感影像进行主成分变换，得到所述配准后的震前遥感影像的第一主成分影像和所述震后遥感影像的第一主成分影像；所述配准后的震前遥感影像的第一主成分影像中的地物信息与所述配准后的震前遥感影像的地物信息一一对应，所述震后遥感影像的第一主成分影像中的地物信息与所述震后遥感影像的地物信息一一对应；将所述震后遥感影像的第一主成分影像中的像元与所述配准后的震前遥感影像的第一主成分影像中对应的像元之间的位置偏移量超过预设偏移量的区域确定为，所述震后遥感影像的第一主成分影像中的震后变化区域；根据所述震后变化区域，从所述震后遥感影像中确定所述震后变化区域的影像；将所述震后遥感影像中所述震后变化区域之外的其他区域的影像，确定为所述震后非变化区域的影像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述震后非变化区域的影像以及
所述待检测区域的预设形变信息图，从所述震后非变化区域中提取预测形变区域，包括：根据所述预设形变速率图计算所述震后非变化区域的影像中每个像元的形变速率值；确定所述震后非变化区域的影像中形变速率值在预设形变阈值范围内的像元所组成的区域为所述预测形变区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个对象的特征参数包括：灰度纹理特征值、多光谱值、地形特征值、形变速率值；所述根据所述灰度纹理特征图、所述震后遥感影像、所述待检测区域的预设数字高程模型和所述预设形变速率图计算所述目标区域中每个对象的特征参数，包括：将所述目标区域的边界进行矢量化，得到所述目标区域的矢量边界图；采用所述矢量边界图，从所述震后遥感影像、所述预设数字高程模型、所述预设形变速率图、所述灰度纹理特征图中分别提取得到所述目标区...

【专利技术属性】
技术研发人员：荀张媛，刘恩泽，张帆，李成龙，
申请(专利权)人：西安煤航遥感信息有限公司，
类型：发明
国别省市：