基於多尺度差異探測與知識聚類的土石流災情遙感監測

《基於多尺度差異探測與知識聚類的土石流災情遙感監測》是依託西南交通大學，由曹雲剛擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於多尺度差異探測與知識聚類的土石流災情遙感監測
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：曹雲剛
• 依託單位：西南交通大學

項目摘要

我國是一個土石流多發的國家，在約占中國國土2/3的山區都有土石流活動。土石流發生以後通常會破壞交通線路、危害居民生命和財產安全，造成巨大損失。迅速準確的確定土石流災害發生的空間位置，並對災情進行動態監測，將有助於深入研究土石流的發生、發展規律，同時對災害應急評估也具有重要意義。.由於土石流災害具有空間分布廣的特點，常規手段難以有效監測，而遙感手段展現出巨大優勢。由此本課題擬對土石流遙感監測中的關鍵技術方法展開深入研究，旨在形成適用於多源影像數據的土石流災情信息快速獲取方法，為土石流災害監測和災情評估提供技術支撐。主要研究內容包括：選擇適用於土石流影像特徵表達的多尺度幾何分析方法，建立變換域中土石流特徵的多尺度統一表達模型；揭示土石流特徵在尺度空間中的變化規律，建立基於多尺度特徵差異探測的變化檢測方法；發展多尺度變化信息綜合分析方法，形成變化特徵集與知識聚類相結合的土石流分類與信息提取方法。

結題摘要

本項目針對川西地區山地土石流災害的災情信息提取方法展開研究，採用變化檢測與目標識別兩種技術途徑來自動提取土石流災害發生以後的建築物、道路損毀及地表覆被變化信息，為土石流災情評估提供信息支持。首先，系統分析了土石流災害區的特徵表達方法，從光譜特徵、紋理特徵、幾何結構特徵等方面分別開展實驗分析，優選了可用於表達土石流災害破壞區域的多種紋理特徵表達因子。其次，較為深入地對比分析了空間域、變換域中進行變化檢測的性能，並對變化檢測精度與多尺度分析因子間的關係進行了關聯分析。第三，針對土石流破壞區的自動識別，發展了一種主題模型框架下的多尺度對象級聚類算法，結合紋理特徵分析形成的特徵向量，可有效提取土石流流通區與部分堆積區。第四，針對建築物損毀等重要的災情信息，提出了基於多尺度、多特徵融合的建築物識別與變化檢測方法。通過對災前、災後建築物特徵表達因子的相似性分析，形成了特徵級的建築物變化檢測方法。