《面向對象的滑坡編目快速繪製方法研究》是依託同濟大學，由陸平擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向對象的滑坡編目快速繪製方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：陸平
- 依託單位：同濟大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
建立完整的歷史滑坡編目對開展災害調查、總結災害分布規律，構建完整災害風險評估體系有重要作用。傳統滑坡編目繪製方法主要基於航空照片的判讀和大量野外調查，需耗費大量時間和人力。基於像素的衛星影像自動分析方法雖然快速，卻只能基於滑坡的光譜特徵進行編目繪製。面向對象的影像分析能完整地描述滑坡的光譜、語義、形狀等特徵，並能模仿人類感知識別過程進行編目繪製，但現存方法仍有以下局限性：（1）滑坡對象分割不準確；（2）滑坡特徵閾值需通過反覆試錯來確定，具有主觀性；（3）繪製方法通用性低，同一規則難以套用於不同地區或數據。本課題擬開發一種全新的面向對象的機器學習推理算法對滑坡編目進行快速繪製，以解決現存方法的上述局限性。本研究將選取受汶川地震影響的四川省虹口鄉震區作為示範區域，通過對高解析度遙感影像的分析，快速繪製震後虹口鄉地區的滑坡編目。希望通過此研究，為今後我國繪製大範圍完整的歷史滑坡編目提供技術支撐。
結題摘要
建立完整的滑坡編目對開展災害調查、總結災害分布規律、構建完整的滑坡災害風險評估體系至關重要。傳統滑坡編目繪製方法主要基於航空照片的判讀和大量野外調查，卻需耗費大量時間和人力。基於像素的遙感影像自動分析方法雖然快速，卻只能基於滑坡的光譜特徵進行編目繪製。面向對象的影像分析能完整地描述滑坡的光譜、語義、形狀等特徵，並能模仿人類感知識別過程進行編目繪製，但現存方法仍有以下局限性:（1）滑坡對象分割不準確；（2）滑坡特徵閾值需通過反覆試錯來確定，具有主觀性；（3）繪製方法通用性較低，同一算法難以套用於不同地區或數據。本項目開發一種全新的面向對象的滑坡編目快速繪製方法，以解決現存方法的上述局限性。首先，本項目在分形網路演化算法的基礎上開發出一種適合高解析度遙感影像的多尺度最佳化影像分割方法，可以提取出適合符合滑坡特徵描述的完整滑坡對象。此外，採用Level Set Evolution（LSE）算法綜合光譜、幾何形態、紋理對不同類型滑坡對象進行自動判別提取和分類，以此技術為基礎製作了四川省阿壩州理縣和香港特別行政區大嶼山島的滑坡編目。希望通過此研究,為今後我國繪製大範圍完整的歷史滑坡編目提供技術支撐。成果方面，項目組共發表SCI論文9篇，申請專利3項，培養研究生4名。一項主要研究成果發表在遙感領域影響因子排名第一的《Remote Sensing of Environment》（IF＝6.4）上。
