嵌入式多通道光谱-地形特征融合同震滑坡检测方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种嵌入式多通道光谱

【技术实现步骤摘要】
嵌入式多通道光谱
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地形特征融合同震滑坡检测方法


[0001]本专利技术实施例涉及同震滑坡检测领域，尤其涉及一种嵌入式多通道光谱
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地形特征融合同震滑坡检测方法。

技术介绍

[0002]同震滑坡是指某一次地震引起的山体滑坡。地震发生后，已发生地震区域出现同震滑坡的可能性很大，对已发生地震区域进行同震滑坡检测，预测可能发生滑坡的位置十分必要。
[0003]目前同震滑坡检测主要基于单一遥感影像数据作为数据源进行人机交互解译分析，仅利用光谱、纹理、结构等中低层特征，容易产生滑坡检测误判。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术实施例提供了一种嵌入式多通道光谱
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地形特征融合同震滑坡检测方法。
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种嵌入式多通道光谱
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地形特征融合同震滑坡检测方法：
[0006]获取已发生地震区域的高分辨率遥感影像数据和卫星立体像对数据；
[0007]利用多类像对组合DSM提取方法和中值合成的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种嵌入式多通道光谱
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地形特征融合同震滑坡检测方法，其特征在于，包括：获取已发生地震区域的高分辨率遥感影像数据和卫星立体像对数据；利用多类像对组合DSM提取方法和中值合成的滤波方法对所述卫星立体像对数据进行处理，生成地形数据信息；将所述高分辨率遥感影像数据和地形信息数据进行特征融合，其中高分辨率遥感影像数据包括RGB三个通道，所述地形信息数据包括数字高程模型数据、坡度数据和坡向数据三个通道；利用基于深度学习的广域同震滑坡语义分割检测模型对特征融合后的数据进行分析，预测所述已发生地震区域的同震滑坡。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地形数据信息中的数字高程模型数据能够涵盖通用地形信息，坡度数据能够去除平地滑坡检测误判，坡向数据能够去除非滑坡主方向误判。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用多类像对组合DSM提取方法和中值合成的滤波方法对所述卫星立体像对数据进行处理，生成地形数据信息，包括：利用多类像对组合DSM提取方法对所述卫星立体像对数据进行处理，生成数字地表模型数据；利用中值合成的滤波方法对所述数字地表模型数据进行处理，去除地表附属物高度信息，生成数字高程模型数据；利用所述数字高程模型数据生成坡度数据、坡向数据；由所述数字高程模型数据、坡度数据和破线数据构成地形数据信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述数字高程模型数据生成坡度数据、坡向数据，包括：基于公式：坡度＝(高程差/水平距离)
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100％，计算坡度数据；将每个像元到其相邻像元值变化率最大的下坡方向作为坡向，计算坡向数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述高分辨率遥感影像数据和地形信息数据进行特征融合之前，还包括：基于以下公式，对所述高分辨率遥感影像数据和地形信息数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑向向，冯磊，韩灵怡，李文吉，王轶，王彦佐，王宁，杨昭颖，
申请(专利权)人：中国自然资源航空物探遥感中心，
类型：发明
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