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无人机遥感数据处理与滑坡信息提取
引用本文:陈天博,胡卓玮,魏铼,胡顺强.无人机遥感数据处理与滑坡信息提取[J].地球信息科学,2017,19(5):692-701.
作者姓名:陈天博  胡卓玮  魏铼  胡顺强
作者单位:1. 首都师范大学资源环境与旅游学院,北京 100048;2. 首都师范大学 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京 100048;3. 首都师范大学 三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京 100048
基金项目:国家科技支撑计划项目(2013BAC03B04);国家自然科学基金项目(41301468)
摘    要:高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。

关 键 词:无人机遥感  滑坡信息提取  面向对象分类  影像处理  DEM  DOM  
收稿时间:2016-01-21

Data Processing and Landslide Information Extraction Based on UAV Remote Sensing
CHEN Tianbo,HU Zhuowei,WEI Lai,HU Shunqiang.Data Processing and Landslide Information Extraction Based on UAV Remote Sensing[J].Geo-information Science,2017,19(5):692-701.
Authors:CHEN Tianbo  HU Zhuowei  WEI Lai  HU Shunqiang
Institution:1. College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China;2. Key Lab of Resources Environment and GIS, Capital Normal University, Beijing 100048, China;3. Key Lab of 3D Information Acquisition and Application, Ministry of Education, Capital Normal University, Beijing 100048, China
Abstract:
Keywords:UAV remote sensing  landslide information extraction  object-oriented classification  image processing  DEM  DOM  
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