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针对在隐患地质灾害体信息采集过程中,大多数危岩体处于高陡边坡顶部,传统测量方式难以直接对其进行测量的难题,该文利用无人机摄影测量技术获取高精度遥感影像,基于点云数据构建三维点云模型和空间实体模型,生成研究区高分辨率栅格影像,提取危岩体空间地理信息,数字化量测危岩体结构面产状.实验表明,获取的高精度栅格影像,弥补了研究区高分辨率遥感影像的匮乏.构建的危岩体三维空间实体模型,模型内、外精度符合岩体结构面信息解译精度要求,可以多角度地观测危岩体地质灾害及其所处环境的真实场景,量测危岩体主要参数,提取危岩体空间地理信息.基于最小二乘法平面拟合算法处理三维点云模型,准确计算出结构面产状,为地质灾害防治部门提供基础数据. 相似文献
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无人机低空遥感数字航空摄影测量系统已经成为获取地形数字成果的重要手段之一,但在高山峡谷等地形高差大的区域,采用常规无人机立体航测方式不仅难以获取测区高分辨率影像以满足大比例尺成图需求,且效率较低.本文总结了一套基于无人机航测的高山峡谷区大比例尺地形图快速制作方法,并以西南某测区为例,验证了该方法的可行性,且利用野外实测数据对地形图成果精度进行验证,完全满足1:500地形成图精度要求,对实际测绘生产具有重要借鉴意义. 相似文献
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地质灾害调查中ETM+与SPOT 5 Pan影像融合与评价 总被引：1，自引：0，他引：1
在对金沙江上游某库区地质灾害调查中,针对研究区范围广、高差大及交通不便等不利因素,选用ETM 与SPOT 5 Pan融合影像,对库区地质灾害进行遥感调查;分别采用Brovey变换、IHS变换和PCA 变换融合方法对这2种影像进行了融合,并对融合方法和地质灾害解译效果进行了评价.结果表明,PCA变换是一种适合于地质灾害调查的遥感影像融合方法,融合后的影像滑坡、泥石流及崩塌等地质灾害特征明显,能够满足地质灾害遥感解译要求. 相似文献
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崩塌是较为严重的一种地质灾害,研究崩塌体的空间格局有利于政府部门对其做出防治决策。本文基于最新时相的延吉市区高分1号遥感影像,从崩塌地质灾害成灾机理的角度,选取了如植被指数、土壤亮度指数、坡度等主要指标,并结合了前人对崩塌影像光谱特征的研究成果,建立了本次的自动化解译模型,在成功提取崩塌体后,经过栅矢数据转换,选用ArcGIS 10软件的K函数分析模块,进行了崩塌灾点的空间格局分析。 相似文献
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针对当前无人机影像获取精度高但数据规模小的问题,本文提出通过U-Net模型探讨不同空间分辨率对防护林提取精度的影响。以CW-20复合翼无人机搭载Micro MAC12 Snap多光谱传感器获取的300 m（空间分辨率0.15 m）、400 m（空间分辨率0.20 m）、500 m（空间分辨率0.25 m）3种不同高度的遥感影像为例,试验结果证明,3种不同高度的影像提取精度误差在1.3%以内;MIoU误差在3.7%以内。空间分辨率对防护林提取精度的影响较小,高空间分辨率的影像数据并不能显著提升防护林的提取精度。本文为大规模农林业遥感监测的数据源获取提供了理论依据。 相似文献
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针对传统无人机航测内外业流程复杂、工作效率低等问题,对比了天狼星免像控系统和Inpho系统的无人机遥感数据后处理流程,并对输出的DOM、DEM成果精度进行比较,取得了以下结论:(1)天狼星免像控系统比Inpho常规无人机航测系统具有外业免像控、无需内业刺点、高度自动化一键式处理等优点,大大提高了作业效率;(2)天狼星免像控系统和Inpho系统在处理1∶500无人机遥感影像数据时,均能满足1∶500航空摄影测量精度要求,而且天狼星免像控系统处理的数据精度优于Inpho系统的数据处理精度。其中天狼星航摄系统DOM、DEM中误差分别为0.043 1、0.084 3 m,Inpho系统DOM、DEM中误差分别为0.052 6、0.158 6 m。 相似文献
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针对传统无人机影像空中三角测量需要大量外业控制点的问题,提出通过高分辨率遥感卫星影像空间定位获取地面点坐标,并将这些地面点作为无人机影像的控制点来源,以此辅助无人机空中三角测量。在基于RPC模型的高分辨率遥感影像空间定位的基础上,采取多种控制点布设方案进行了无人机影像空中三角测量,并对比分析了各布控方案对试验精度的影响及原因。试验结果表明,在不采用外业实测控制点的情况下,只用高分辨率遥感影像空间定位得到的加密点作全局控制,平差后检查点平面精度可达到0.629 m,高程精度可达到0.823 m,如果要保证更高的空三精度,可在测区四周及中心增加少量外业实测控制点。 相似文献
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高分一号遥感影像地质灾害信息提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
山区地质灾害发生频繁,受灾范围大,危害严重。提取地质灾害信息、估算受灾情况,对救灾工作极为重要。传统的遥感人工解译方法速度慢、效率低;计算机自动解译速度快但解译精度受影像质量影响大,大范围地区很难建立起普适性的解译模型。本文利用洮南市西部高分一号遥感数据,结合DEM生成三维影像,建立解译标志,解译基础地质信息,分析地质灾害成因;根据研究区泥石流地质灾害的主要影像特征,提取影像的分类属性,基于面向对象的分类方法,建立信息提取模型,快速提取出地质灾害敏感区域;再进行人机交互,精确提取出地质灾害的类型和范围,通过野外验证,该方法十分可靠,为大范围地质灾害信息快速提取和灾后救援提供科学依据。 相似文献
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针对目前时序分析数据预处理耗时量大及高山峡谷地区单轨道探测地质灾害存在的弊端,本文以东川小江沿线高山峡谷地区为研究对象,利用时序LiCSBAS方法和联合二维形变分解对高山峡谷地区地质灾害进行探测,探究利用LiCSAR和GACOS产品解决处理时间过长、控制大气延迟、相位解缠误差在实际应用中的效果。试验结果表明：(1)利用LiCSAR和GACOS产品能大大加快数据处理效率和降低大气延迟对形变结果的影响;(2)环闭合相位能够有效识别出均方根值大于定义阈值的有问题的环路;(3)联合升降轨获取一维视线向形变并进行二维分解,得到垂直向和东西向的形变,综合各形变信息,引入高分辨率光学影像,共探测出6处地质灾害区。通过试验验证了本文方法在高山峡谷地区地质灾害探测结果的准确性及优势,为政府部门监测及探测高山峡谷地区地质灾害的发生提供了一种有效、快速的探测手段。 相似文献
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2022-09-05,四川省甘孜州泸定县发生Ms 6.8地震。地震在山区诱发了大量的地质灾害,造成了严重的人员伤亡。快速准确地获取地震诱发地质灾害的空间分布范围对震后应急决策和救援抢险至关重要。基于全球同震滑坡数据库与深度学习算法,构建了地震诱发滑坡空间分布概率近实时预测模型,在震后2 h内获取了泸定地震诱发地质灾害的预测结果。通过震后无人机与卫星遥感影像,采用机器学习与深度学习算法实现了震后大范围地质灾害的智能识别,共解译地震诱发滑坡3 633处,总面积13.78 km2。利用遥感解译的泸定地震滑坡数据,对地震诱发地质灾害预测模型进行了优化,获得了震区范围更广、准确性更高的同震滑坡预测结果。结果表明,同震滑坡预测模型能够快速获取震后地质灾害的空间分布情况,填补震后遥感影像获取前的空窗期,为灾后应急救援提供支撑;基于无人机与卫星遥感影像的智能识别技术是快速获取大范围地质灾害信息的有效手段。所取得的研究成果在泸定地震震后应急救援工作中发挥了重要作用。 相似文献
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白鹤滩水电站位于我国西南高陡山区,是我国实施“西电东送”的国家重大工程之一。水库两岸是地质灾害高易发区,传统的地质灾害调查手段存在工作效率低、危险性高、无法覆盖高位隐患点等弊端。联合星载合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)与无人机航测技术应用于广域地灾隐患探测对于库区地灾隐患广域识别、掌握其分布规律及辅助后续重点防治具有重要意义。本文基于142景Sentinel-1卫星升降轨影像,采用时间序列InSAR技术对白鹤滩库区重点库岸段蓄水前两岸活动性坡体进行探测,同时利用无人机航测技术对其进行了野外验证与辅助分析,根据航片生成的数字高程模型(DEM)、数字正射影像图(DOM)、三维模型等航摄数字产品,结合形变与地形地貌特征,确定了32处地灾隐患点。并结合隐患点的形变量级、形变面积、是否涉水、是否具有明确威胁对象等因素给出了防治建议,建立了全面而准确的蓄水前地灾隐患灾害库。最后基于此案例对两种技术优势特长、适用范围以及如何高效联合应用进行了总结。本文揭示了两种技术在广域地灾隐患识别时的结合应用,无人机航测不仅能对InSAR技术探测到的形变区进行验证,同时InSAR也可以指导重点航测区域,提高航测飞行效率。通过结合两项技术提供的实时与历史信息、形变与地质信息可实现综合研判,形成基于空天遥感技术的高效库岸地质灾害综合遥感识别方法。 相似文献
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针对无人机在区域范围拍摄的低空遥感影像数量多,且相邻影像间存在旋转、尺度变化大等导致的立体定向困难问题,本文提出一种适用于无人机影像自动相对定向及模型连接的流程。即利用SURF算法对区域无人机影像进行特征提取后,连续相对定向及模型连接过程使用结合相对定向模型的RANSAC算法去除错匹配点,并针对RANSAC算法选取样本匹配点对容易陷入局部最优问题进行改进,提高了结果精度。 相似文献
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This work is aimed at the environmental remote sensing community that uses UAV optical frame imagery in combination with airborne and satellite data. Taking into account the economic costs involved and the time investment, we evaluated the fit-for-purpose accuracy of four positioning methods of UAV-acquired imagery: 1) direct georeferencing using the onboard raw GNSS (GNSSNAV) data, 2) direct georeferencing using Post-Processed Kinematic single-frequency carrier-phase without in situ ground support (PPK1), 3) direct georeferencing using Post-Processed Kinematic double-frequency carrier-phase GNSS data with in situ ground support (PPK2), and 4) indirect georeferencing using Ground Control Points (GCP). We tested a multispectral sensor and an RGB sensor, onboard multicopter platforms. Orthophotomosaics at <0.05 m spatial resolution were generated with photogrammetric software. The UAV image absolute accuracy was evaluated according to the ASPRS standards, wherein we used a set of GCPs as reference coordinates, which we surveyed with a differential GNSS static receiver. The raw onboard GNSSNAV solution yielded horizontal (radial) accuracies of RMSEr≤1.062 m and vertical accuracies of RMSEz≤4.209 m; PPK1 solution gave decimetric accuracies of RMSEr≤0.256 m and RMSEz≤0.238 m; PPK2 solution, gave centimetric accuracies of RMSEr≤0.036 m and RMSEz≤0.036 m. These results were further improved by using the GCP solution, which yielded accuracies of RMSEr≤0.023 m and RMSEz≤0.030 m. GNSSNAV solution is a fast and low-cost option that is useful for UAV imagery in combination with remote sensing products, such as Sentinel-2 satellite data. PPK1, which can register UAV imagery with remote sensing products up to 0.25 m pixel size, as WorldView-like satellite imagery, airborne lidar or orthoimagery, has a higher economic cost than the GNSSNAV solution. PPK2 is an acceptable option for registering remote sensing products of up to 0.05 m pixel size, as with other UAV images. Moreover, PPK2 can obtain accuracies that are approximate to the usual UAV pixel size (e.g. co-register in multitemporal studies), but it is more expensive than PPK1. Although indirect georeferencing can obtain the highest accuracy, it is nevertheless a time-consuming task, particularly if many GCPs have to be placed. The paper also provides the approximate cost of each solution. 相似文献
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利用遥感影像对房屋进行精确提取,可以为农村土地利用规划、居民点用地适宜性评价以及进一步开展居民点整治、快速提供基础地理空间数据等工作提供便利。以无人机影像为实验数据,本文利用一种基于改进的种子区域生长算法对房屋进行提取,该方法解决了传统算法的抗噪能力差以及需要事先确定种子数量和位置等问题。随后,运用阈值处理与数学形态学对分割结果进行进一步处理。实验结果表明,采用本文方法提取农村房屋精度较高。 相似文献
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随着经济快速发展,我国及世界对铝及其产品的需求日益增大[1].利用遥感技术优势,结合地质、化探传统手段,能提高铝土矿资源普查的准确度.多光谱遥感技术在广西靖西-平果地区铝土矿普查中的应用,证实了利用遥感提取出来的信息结合地质、化探等资料进行铝土矿资源调查是行之有效的. 相似文献
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滑坡灾害是最常见的地质灾害之一，无人机遥感和虚拟现实（virtual reality，VR）技术的快速发展为滑坡灾害沉浸式模拟与可视化分析提供了重要的数据资源和技术支持。拟重点开展滑坡灾害VR场景动态构建与探索分析研究，探讨了滑坡灾害数据多样化组织、VR场景动态融合表达等关键技术，提出了基于手柄射线的VR场景交互方法，在此基础上进行了原型系统研发与案例试验分析。试验结果表明，所提方法在无人机遥感数据支持下能够动态构建滑坡灾害VR场景，并且能够支持用户沉浸式交互与滑坡灾情信息分析。 相似文献
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隐患识别是实现地质灾害从注重灾后救助向注重灾前预防转变的重要技术工作。本文以三峡库首秭归沙镇溪镇周边岸坡段顺层岩质滑坡隐患识别为基础,提出基于孕灾机理与综合遥感相结合的地质灾害隐患识别方法。首先,借助资料整理分析、遥感调查和现场调查等查明孕灾环境,并建立孕灾指标体系;其次,针对典型灾害体开展地质结构与致灾机理分析,以揭示典型孕灾模式,并建立综合遥感判识标志;再次,采用易发性分区评价,结合高分光学卫星遥感与InSAR等天基遥感变化检测技术,圈定隐患识别的易发重点靶区;然后,针对高易发靶区,利用无人机摄影测量、LiDAR等空基遥感技术识别疑似隐患体;最后,通过地面核查与专家判识,确认并圈定地质灾害隐患。利用该套技术方法,在工作区内共识别出8处地质灾害隐患,其中5处为具备孕灾模式但尚未出现明显变形的顺层岩质滑坡隐患体。结果表明,该套技术方法以查明孕灾环境及建立孕灾模式为核心与前提、以综合遥感探测为重要技术支撑,可以弥补目前主要依赖遥感变化探测开展隐患识别易造成精度较低甚至失效的缺陷,尤其适合于山高坡陡、植被覆盖茂密地区的隐蔽性、突发性地质灾害的隐患识别。 相似文献
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RS与GIS技术在库区地质灾害调查中的应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
本文以黄河班多一级水电站库区地质灾害调查为例,利用RS与GIS技术进行地质灾害信息提取与分析。在对卫星影像信息进行增强处理的基础上,通过GIS数据管理和空间分析功能对多源数据进行叠加分析,利用可视化工具—虚拟地理信息系统(VirtualGIS)构建研究区三维场景,多方位、多角度挖掘地质灾害信息。结果表明:采用RS与GIS技术可以快速、准确、高效地提取地质灾害信息和与之相关的地表信息,实现地质灾害调查与分析的目的。 相似文献