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Automatic detection of landslides from SAR images: Application to the 2011 Kii landslides

机译：通过SAR图像自动检测滑坡：2011年Kii滑坡的应用

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We analyzed TerraSAR-X images and found a good combination of filters and enhancement technique for the automatic landslide detection. We were successfully able to suppress noise in the image, identified landslide signals, and classify landslides from other surface changes. With a parameter set focusing on the completeness of detection, we achieved 98 % of detection from landslide catalog, but we have 50 times more false detection. With another parameter set focusing on the accuracy of detection, we achieved 80 % of detection from the catalog, and the signal-to-noise ratio was 27 %. Users can easily change the parameters depending on user's requirement. Quick detection of a landslide occurrence is very important for prompt emergency information, rescue efforts, and mitigation of further damage such as collapse of a landslide dam. Our approach proposed here will contribute to the rapid assessment of landslide hazards.
机译：我们对TerraSAR-X图像进行了分析，发现滤波器和增强技术可以很好地结合在一起以进行自动滑坡检测。我们成功地抑制了图像中的噪声，识别了滑坡信号，并根据其他表面变化对滑坡进行了分类。通过以检测的完整性为重点的参数集，我们从滑坡目录中实现了98％的检测，但错误检测的次数却增加了50倍。使用另一个以检测精度为重点的参数集，我们从目录中实现了80％的检测，信噪比为27％。用户可以根据自己的需求轻松更改参数。快速检测滑坡的发生对于及时提供紧急信息，救援工作以及减轻滑坡坝倒塌等进一步破坏非常重要。本文提出的方法将有助于快速评估滑坡灾害。

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