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基于遥感与DEM的黄土滑坡识别研究——以天水市南北两山为例

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目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状和进展

1.3 研究内容和技术路线

第二章 研究区滑坡灾害及孕灾背景概况

2.1 研究区滑坡灾害概况

2.2 研究区滑坡发育背景

2.3 研究区滑坡基本特点

第三章 研究区滑坡目视解译研究

3.1 数据源介绍及预处理

3.2 滑坡解译标志的建立及存在问题

3.3 滑坡解译改进方法

3.4 滑坡目视解译结果及滑坡坡形特征分析

3.5 小结

第四章 滑坡自动识别指标体系的建立

4.1 滑坡识别指标遴选方法

4.2 滑坡识别地形指标的建立与遴选

4.3 滑坡识别遥感指标的建立与遴选

4.4 滑坡识别指标遴选结果及分析

4.5 小结

第五章 滑坡自动识别模型的建立

5.1 原理与方法

5.2 滑坡自动识别准备

5.3 滑坡自动识别结果

5.4 滑坡自动识别精度评价

5.5 小结

第六章 结论与展望

6.1 主要结论

6.2 不足和展望

参考文献

附录 可视性指数计算结果

在学期间的研究成果

致谢

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摘要

滑坡自动识别研究一直是地质灾害领域的热点,目前相关研究主要集中在滑坡影像的分割策略及分割后滑坡识别模型的构建上,而忽视了对滑坡特征指标的研究。滑坡的发生,不仅仅会对其原始地表覆盖产生破坏,还会改变其原有的地形特征,导致滑坡与邻近的非滑坡体产生地形差异,且这种地形差异性比其地表覆盖的差异性更固定。地表覆盖产生的破坏,可以在遥感图像上根据色彩的连续性以及有针对性的遥感指数体现;同时,地形差异则可以通过计算地形特征因子来获取。目前,滑坡的地形特征在滑坡自动识别中的作用越发凸显出来,已被更多的学者用来联合滑坡遥感特征进行滑坡识别。然而,大部分还停留在对滑坡地形特征的宏观认识上,没有做进一步的系统的定量研究进行验证。
  甘肃省天水市位于秦岭山地和黄土高原过度地带,地质环境差,其南北两山的黄土滑坡灾害频发,且滑坡数量大、规模大,因为其紧邻市区,对群众生活、社会生产影响巨大。本文应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已发生的黄土滑坡,展开了自动识别研究。引入地形可视性辅助遥感影像目视解译选择研究区滑坡和非滑坡样本;综合地形特征和遥感特征,采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑坡的特征差异指标建立滑坡有效识别指标体系;基于有效识别指标建立特征集进行面向对象影像分割,运用多层感知器的滑坡自动识别模型,对分割后的对象进行识别并作精度评价。研究结果表明:一、通过计算地形可视性指数,结合滑坡的遥感解译方法,可以有效提高滑坡目视解译的准确性。二、针对该研究区已发生的黄土滑坡,粗糙度、高程变异、切割度、起伏度、坡度、可视性6种地形指标具有识别价值,高程、高差、平面曲率、剖面曲率与缨帽变换产生的亮度、绿度、湿度,NDVI指数、SAVI指数、NDCI指数6种遥感指标不具有识别价值,说明相较于滑坡的遥感特征,滑坡后产生的地形差异才是识别滑坡的关键。三、以筛选、建立的滑坡识别特征集为基础,采用面向对象的监督分类方法构建的多层感知器神经网络滑坡识别模型,该模型对滑坡的识别精度达到71.03%,非滑坡的识别精度达到92.02%,说明了该模型能较好的识别出该区域的滑坡范围。该研究不仅能够有效辅助开展防灾减灾工作,同时也对定量地貌学在地质灾害识别方面的应用起到一定的参考价值。

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