【摘 要】
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云南省境内的小江流域是我国著名的泥石流频发区。该地区由于其地貌基础(展开写位于地震带),气象水文条件(降雨集中),人类活动(过度砍伐),导致泥石流频发。据统计,该地区每到雨季,泥石流频发,由于泥石流的频发,经常发生淤塞河道,冲毁桥段,破坏建设,淹没农田,吞噬村庄等事件造成的经济损失也是数不胜数。因此,及时掌握泥石流的时空分布具有重要意义。本文以高分二号影像(GF-2)为数据源,选取了我国著名的泥石
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云南省境内的小江流域是我国著名的泥石流频发区。该地区由于其地貌基础(展开写位于地震带),气象水文条件(降雨集中),人类活动(过度砍伐),导致泥石流频发。据统计,该地区每到雨季,泥石流频发,由于泥石流的频发,经常发生淤塞河道,冲毁桥段,破坏建设,淹没农田,吞噬村庄等事件造成的经济损失也是数不胜数。因此,及时掌握泥石流的时空分布具有重要意义。本文以高分二号影像(GF-2)为数据源,选取了我国著名的泥石流频发区小江流域内的大小白泥河作为研究区域,采用面向对象分类的方法以及卷积神经网络方法对研究区域进行泥石流迹地信息提取。本文的主要研究内容和研究结论主要有以下几点:(1)阐述了泥石流迹地信息提取的研究背景和意义,研究了目前国内外影像提取现状以及泥石流信息提取的整体概况。介绍了国内外一些比较具有代表性的泥石流信息提取方法。(2)对实验数据进行辐射校正、几何校正以及影像融合的处理。计算了研究区内各地物的光谱值以及方差。分析后发现,泥石流迹地与其他4种地物在4个波段上光谱特征的区分度并不是很好。因此,选取了植被指数(NDVI),水体指数(NDWI)土壤亮度指数(NDSI)这三个指数特征作为研究的重点,构建了五组多维影像。(3)面向对象方法泥石流迹地信息提取研究。本文对面向对象方法影像分割技术、最佳分割尺度以及分类特征做了详细介绍。对e Congition平台的棋盘分割方法、四叉树分割法、多尺度分割法以及ENVI平台的基于边缘检测分割法和基于亮度分割法展开了论述以及实验。发现ENVI平台的基于边缘检测分割法效果最佳。最终,利用ENVI平台对原始影像以及五组多维影像进行了泥石流迹地提取实验。结果发现,利用原始影像提取泥石流迹地的准确度最低,其Kappa系数为0.7024、总体分类精度为0.9750;NDVI+NDWI+NDSI影像的提取泥石流迹地的准确度最高,其Kappa系数为0.7527、总体分类精度为0.9778。(4)卷积神经网络法泥石流迹地信息提取研究。本文对卷积神经网络的基本结构、主要特点以及ENVI平台基于U-net架构开发的ENVINet5模型进行了详细介绍和论述。一般的卷积网络模型训练都是基于原始遥感影像的,本文提出基于多维影像的卷积网络训练,分别对训练样本融入了指数特征,构建了原始样本以及五组多维影像样本,并分别对这六组样本进行了训练。结果发现,利用原始影像提取泥石流迹地的准确度最低,其Kappa系数为0.7799、总体分类精度为0.9792;原始影像+NDVI+NDWI+NDSI影像的提取泥石流迹地的准确度最高,其Kappa系数为0.8386、总体分类精度为0.9843。(5)将两种方法对比来看,ENVINet5模型提取泥石流迹地的总体分类精度范围为0.9782-0.9809,Kappa系数范围为0.7799-0.8386;面向对象方法提取泥石流迹地的总体分类精度范围为0.9718-0.9778,Kappa系数范围为0.7024-0.7527。不难看出,ENVINet5模型提取泥石流迹地的总体分类精度以及Kappa系数要优于面向对象分类方法。
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