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汶川地震山地灾害遥感快速提取及其分布特点分析 总被引:12,自引:0,他引:12
针对泥石流滑坡灾害体特有的物质组成与活动特点,通过比较分析其在不同遥感影像的光谱特征差异,选择ETM+影像作为主要数据源,提取湿度指数与绿度指数,利用ETM+的穗帽变换、影像差值增强、密度分割和掩膜技术建立了泥石流滑坡山地灾害快速提取模型,并用于汶川地震.通过灾害体的提取,分析了本次地震山地次生灾害的分布规律,利用空间叠加进行了成因的分析.本次地震山地灾害具有如下特点:(1)沿主要地表破裂带分布;(2)山地灾害主要出现在8度-9度地震烈度区,随着烈度的降低,山地灾害的总面积也相应的减少;(3)山地灾害主要发生在海拔高度1000-2500m的地带;(4)主要发生在坡度20°-50°之间的边坡上;(5)地震及余震期间以崩塌滑坡滚石为主,后期以泥石流滑坡为主;(6)具有河流左右两岸呈不对称分布等特点.结果表明,利用ETM+影像建立基于湿度指数与绿度指数的快速提取模型,对于大规模泥石流滑坡提取效果较好,进行大区域山地灾害的遥感快速提取是可行的. 相似文献
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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
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MODIS数据自适应火点检测的改进算法 总被引:6,自引:4,他引:2
在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想. 相似文献
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