共查询到16条相似文献，搜索用时 93 毫秒
1.
2017年8月8日发生的7.0级九寨沟地震诱发九寨沟熊猫海附近产生大量的滑坡体，造成道路阻塞，严重影响地震应急救援进度。为快速准确地识别滑坡分布范围，本文在深入分析滑坡遥感影像特征的基础上，引入面向对象分析方法，实现了基于无人机影像的震后滑坡体的自动识别。通过多尺度分割算法获取滑坡多层次影像对象，利用SEaTH算法自动构建每一层次特征规则集，实现基于不同层次分析的滑坡体自动识别。分析滑坡体在地形、活动断层等因子中的空间分布特征，为地震滑坡预测与危险性评价奠定基础。与人工目视解译结果相比较，基于面向对象的滑坡自动识别方法提取精度可达94.8%，Kappa系数为0.827，在电脑配置相同的情况下，自动识别方法的效率是人工目视解译效率的一倍。空间分布特征分析表明，地震滑坡的空间分布与斜坡坡度、地形起伏度呈正相关关系，与地表粗糙度存在负相关关系，研究区滑坡体分布存在明显的断层效应。 相似文献
2.
2022-09-05,青藏高原东缘的鲜水河断裂上发生了泸定Mw 6.6地震,该地震是鲜水河断裂上40年来发生的最大地震,研究该地震的运动学和同震破裂模式对理解青藏高原东缘构造形变机制和评估鲜水河断裂以及安宁河断裂的地震危险性具有重要意义。利用Sentinel-1和ALOS-2卫星雷达影像,采用合成孔径雷达干涉技术获取了泸定地震的同震形变场,进而基于弹性半空间的位错模型,确定了本次地震发震断层的几何参数和滑动分布。结果表明,泸定地震是一次典型的左旋走滑事件,发震断层西倾,倾角约为72°,走向沿NNW-SSE方向,约为167°;断层破裂主要集中在0~10 km深度,最大滑动发生在约5.8 km深度,约为2.23 m;同震释放的地震矩约为8.74×1018 N·m,相当于矩震级Mw 6.59。通过对震后光学影像解译,发现此次地震诱发的滑坡多集中分布在发震断层西侧,该现象与余震主要集中在断层西侧的结果相一致,可认为是地震上盘效应的体现。 相似文献
3.
汶川Ms8.0地震诱发了大量次生地质灾害, 主要包括崩塌、滑坡与泥石流等。在获取到全面的研究区震后多源遥感影像后, 采用人工目视解译的方法, 对14个重灾县(市)进行次生地质灾害解译工作, 共解译出约46560处崩塌、滑坡、泥石流等地震次生地质灾害, 灾害总面积约687.1km2。基于GIS平台获取到它们的位置、平面面积等基本信息, 绘制了研究区的地震次生地质灾害分布图与点密度图。结果表明, 本次地震次生地质灾害与龙门山3条主断裂有较好的对应关系, 且主要分布在4个集中区域。最后, 分析了地震次生地质灾害 相似文献
4.
2013年4月20日,四川省雅安市芦山县境内发生MS7.0级地震。为充分发挥遥感技术在地震灾害应急决策、救援及震后恢复重建中的作用,利用地震前后的多源遥感数据,基于遥感图像人机交互解译和野外现场考察,研究了芦山地震次生地质灾害的特征及其空间分布。遥感调查结果表明,芦山地震引发了1 678处次生地质灾害,覆盖地表面积约8.354 km2,具有规模小且以崩塌、落石为主要灾害类型的特点。基于地震前的地形数据,研究了次生地质灾害的空间分布与高程、坡度的关系。对次生地质灾害分布特征的统计分析结果显示,95%的次生地质灾害分布在海拔750~1 850 m之间;82.5%的次生地质灾害分布在地形坡度15°~50°之间,但随着坡度的增加,次生地质灾害发生率显著升高。在空间分布上,芦山地震次生地质灾害呈现显著的线性排列:或沿NE向发震断裂线性排布,或沿山脊和河谷线性排列。研究结果为芦山地震应急决策、救援及震后恢复重建提供了重要依据。 相似文献
5.
地震是破坏性极强的自然灾害之一,2013年4月20日的雅安芦山地震导致大范围的道路损毁,一度使得宝兴县城成为孤岛,救援很难开展.造成道路损毁的一个主要原因是地震诱发的次生灾害堵塞道路.针对宝兴县道路损毁的现状,本文提出了一种面向对象与GIS空间分析相结合的遥感影像提取方法,在震后短时间内快速提取因次生灾害造成的损毁道路情况,快速及时地确定损毁道路的位置及范围.试验证明,本方法能快速提取次生灾害造成的损毁道路的位置与范围,其与目视解译结果吻合,大大减少了震后影像解译时间,提高了地震应急的效率,可为抗震应急救灾提供决策支持. 相似文献
6.
高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查 总被引：1，自引：1，他引：0
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。 相似文献
7.
区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。 相似文献
8.
无人机低空遥感是近年来新兴的一种快速获取灾情信息的手段,如何利用无人机高分影像构建滑坡灾害解译模型是实现快速自动解译滑坡的关键。针对该问题,对比了多种影像特征提取方法,将迁移学习(TL)特征和支持向量机(SVM)引入到构建滑坡灾害自动解译模型中,提出了一种TL支持下的高分影像滑坡灾害解译模型。选取5·12汶川地震及4·20芦山地震系列无人机影像构建了滑坡灾害样本库并进行了实验,TL特征方法整体分类准确度ACC为95%,ROC达到0.98,识别准确率达到97%。结果表明,所提方法可用于高分影像滑坡自动解译,同时可用于大面积高分影像中快速山地滑坡灾害定位及检测。 相似文献
9.
无人机在重大地质灾害应急调查中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
传统的地质灾害应急调查受限于地形、天气等外界条件，不能快速全面地获取灾害的详细信息，而无人机具有灵活性强、时效性高和不受复杂地形影响等特点，在地质灾害应急调查中有独特的优势。本文以“6·24”新磨村滑坡和“10·11”白格滑坡为例，阐述了无人机数据获取及处理流程，重点介绍了无人机获取的数字地形产品在地质灾害精确描述、定性及定量分析中的应用。结果表明：无人机摄影测量技术为重大地质灾害应急调查提供了更加科学高效的现场影像采集和遥感成果处理及应用方案，为应急救灾工作的顺利实施及分析研判提供了重要数据支撑，科学有效地保证了现场施工救援人员的安全。 相似文献
10.
汶川地震灾区无人机遥感影像获取与可视化管理系统研究 总被引：8，自引：1，他引：8
介绍无人机遥感影像获取、纠正、配准及可视化管理的关键技术与系统研发.论文设计无人机影像获取及三维可视化管理系统的框架结构,包括航迹规划、无人机影像获取、影像预处理及三维可视化4个子系统;讨论了基于高分辨率遥感影像的无人机影像配准、无人机影像的空间索引管理、基于四叉树的影像金字塔及细节层次模型等关键技术.基于自主研发的虚拟地理环境数字地球平台(VGE-3DGJobeEanh),构建了汶川地震应急三维可视化遥感影像管理系统,在"5·12"汶川地震的救援与次生灾害应急中进行了实践应用.同时该系统可继续服务于汶川地震灾后重建的信息共享管理、发布以及空间决策支持. 相似文献
11.
基于"三查"体系的滑坡隐患综合遥感识别工作已在全国范围推广应用并取得一定成效,但随着工作的推进,也暴露出一些亟待解决的问题,比如隐患究竟如何定义、有哪些类型、有何针对性的识别技术和方法,以及下一步工作重点是什么等.总结大量实践案例,进一步明确了滑坡隐患的定义,并将滑坡隐患分为正在变形区、历史变形破坏区和潜在不稳定斜坡3... 相似文献
12.
Kanika Sharma Arun K. Saraf Josodhir Das Suman S. Baral Susanta Borgohain Gaurav Singh 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(4):605-615
The devastating earthquake that struck Nepal in 25 April (Mw7.8) and 12 May (Mw7.3) 2015 have triggered numerous landslides and reactivated existing landslides extending over large areas. These two shocks mostly affected the northwest and northeast region of Kathmandu which accelerated large region along with southward up thrusting in the region. To detect the event of the landslides in time and space satellite images have been analysed using space remote sensing techniques like pseudo colour transformation technique and was employed to pre and post-earthquake images of the event to bring out only landslide affected areas from the image by masking the remaining part, where field based survey of the landslides provided information on real nature of it, slope and rock type. Surprisingly the observed mass movements are mostly belong to debris flow and rock fall types beginning from the top part of the ridge slope with south-westerly faces i.e. sun facing. Further, satellite images of different dates could be gathered which facilitated analysis on development of landslide with time. This study also revealed that the NE–SW trending geological faults have controlled the landslide occurrence especially in Ramche area and along the Bagmati river valley near Shital-chowk village on Kathmandu-Hetauda road. 相似文献
13.
以滑坡蠕变阶段坡体的蠕变会引起环境条件的改变，进而影响植被生长状况的野外考察客观现实为依据，提出一种间接监测滑坡变化的新方法。利用高分辨率光学遥感技术，对滑坡蠕变阶段遥感影像上坡体上覆植被的异常特征进行判识，建立遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的关系，反映滑坡的演化过程，弥补GPS技术、InSAR技术及部分地面监测手段在地势高、地形陡峭、植被茂盛等条件下监测工作的不足，为后续的滑坡预测研究提供帮助。以植被覆盖度较高的新磨村山体高位滑坡为例，首先，对研究区域进行分区；其次，计算各分区的植被覆盖度；最后，利用植被覆盖度分析遥感影像上的植被异常与滑坡蠕变的关系，并根据滑后遥感影像和实地考察情况进行验证。结果显示，2014年—2016年，滑坡的主要物源区、变形体上方细长局部崩滑区和泉眼及冲沟周边的植被覆盖度出现明显的下降，即随着滑坡发生时间的临近，植被受滑坡蠕变的影响变大，植被生长状况变差；而且随着距裸地等滑坡风险较大区域的距离增大，植被受滑坡蠕变的影响变小，植被生长状况变好。这表明，植被异常与滑坡蠕变存在明显的时空相关性，体现了滑坡蠕变阶段遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的内在联系，反映了滑坡逐步失稳的演化过程，为进一步预测滑坡的发生提供依据。 相似文献
14.
2022年1月8日青海省海北州门源县发生Ms 6.9地震,震中位于青藏高原东北缘祁连-海原断裂中段,属历史地震空区,基于多源合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）遥感数据研究该地震的破裂模式对理解青藏高原东北缘构造变形机制、应变释放过程以及地震危险性评估具有重要意义。首先利用Sentinel-1数据和合成孔径雷达差分干涉测量（differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR）技术获取了门源地震的同震形变场,视线（line of sight,LOS）向形变场显示此次地震造成了约20 km长的地表破裂,最大形变约0.75 m;然后基于Sentinel-2卫星数据,利用光学影像配准和相关技术获取了本次地震的东西向同震形变场,最大同震位移达2.5 m;最后基于均匀弹性半无限位错模型,以LOS向形变场为约束反演了断层的滑动分布模型。结果显示,门源地震是一次典型的左旋走滑型地震,地震破裂主要集中在0~10 km深度范围,最大滑动量3.25 m,滑动角10.44°,对应深度4.89 km;反演给出的矩震量为1.07×1019 N·m,对应矩震级Mw 6.6。结合野外考察和地质资料,初步判定发震断裂为冷龙岭断裂,并引起托莱山断裂发生同震滑动。同震库仑应力结果显示,冷龙岭断裂东段和托莱山断裂西段应力状态为加载,未来具有发生强震的风险。 相似文献
15.
2022-09-05四川省甘孜州泸定县发生Ms 6.8地震,震中距离海螺沟冰川约10 km,海螺沟冰川受此次地震影响如何,受到社会广泛关切。利用多时相Landsat 8和Sentinel-2光学卫星影像,基于归一化雪覆盖指数对海螺沟冰川面积进行监测,并利用Sentinel-1雷达卫星影像,基于像素偏移追踪技术对海螺沟地震前和震中位移进行监测。结果表明,2016―2022年海螺沟冰川8月份面积呈波动变化趋势,与日平均最高气温具有负相关性,冰川运动速度与地形坡度和日平均最高气温具有正相关性。泸定地震未造成海螺沟冰川运动速度大范围显著增大,但对冰瀑布前缘区域扰动明显。震后冰崩直接致灾可能性较小,但增加了泥石流致灾风险。 相似文献
16.
遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973, 优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。 相似文献