基于可见光影像的面向对象滑坡提取方法研究

以雅安市芦山县城2013-04-20地震受灾区域为研究区,针对灾前资源三号融合影像、灾前DEM数据以及灾后无人机可见光影像数据,采用多尺度分割的面向对象方法对两时相影像进行分割,随后采用变化矢量分析(change vector analysis,CVA)-最大数学期望方法(expectation-maximizationalgorithm,EM)对受灾前后的研究区进行变化检测,最后结合DEM并计算可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)获取滑坡信息,将提取结果与人工解译结果进行比对分析,提取精度达到81.7%。实验结果表明这是一种有效且具有潜力的方法,可为无人机遥感应用于灾情应急提供技术支撑。