基于光学遥感影像的区域滑坡普查易受云雾天气的影响，存在滑坡体调查不全面的问题，无法满足震后应急调查与恢复重建的需求。本文提出了一种极化SAR卫星数据滑坡普查方法，采用高分三号全极化SAR卫星影像数据，以九寨沟地震震区为实验区，在深入分析滑坡体和其他地物类型散射特征的基础上，融合极化特征、纹理特征和地形特征等多维特征信息，结合高分二号影像获取的训练样本，构建基于BP神经网络的全极化SAR数据滑坡自动识别模型，实现滑坡体的自动快速识别。与高分辨率光学影像与无人机航空影像目视解译结果相比较，总体识别精度为92.8%，Kappa系数为0.715，识别准确度满足地震应急实际应用的需求。研究成果可用于震区大区域滑坡体的普查，为后续开展无人机高分辨率影像滑坡体详查、灾后应急与景区恢复提供辅助信息支撑，并促进国产高分SAR卫星数据在防震减灾中的应用。
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高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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