基于马尔科夫随机场的PLANET高分影像滑坡提取研究

作     者：高梦洁 陈方 王雷 杨阿强 于博 GAO Mengjie;YU Bo;WANG Lei;YANG Aqiang;CHEN Fang

作者机构：中国科学院空天信息创新研究院中国科学院数字地球重点实验室北京100094 可持续发展大数据国际研究中心北京100094 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 

出 版 物：《遥感技术与应用》 (Remote Sensing Technology and Application)

年 卷 期：2023年第38卷第5期

页      面：1180-1191页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 081803[工学-地质工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：中国—东盟地球大数据平台与应用示范项目(桂科AA20302022) 

主　　题：滑坡提取 随机森林 变化检测 马尔科夫随机场 

摘      要：滑坡是自然界频繁发生的地质灾害,会对人民的生命造成威胁,并带来巨大的财产损失。因此,高效准确地进行滑坡提取对快速制定应急救灾方案、减少损失有着重要的意义。目前滑坡提取研究大多针对单个或少许事件,且背景地物比较单一。研究采用高分辨率遥感影像,针对复杂背景地物条件下的多起滑坡构建提取模型,并对其进行精度验证。采用马尔科夫随机场最小化能量方程结果作为滑坡提取特征,并用于滑坡提取模型构建,与目前滑坡提取研究中常用的特征相比较,验证这一特征对于滑坡提取的有效性。选用多时相的PLANET 3 m分辨率遥感影像,对2018年9月6日北海道地震引发的多起滑坡进行提取。结果表明:本研究提出的特征运用于滑坡提取中,可以提高提取精度2%,在滑坡提取的完整性上得到一定提升,为在大区域范围内的滑坡精确提取提供帮助。