CN114694030B 一种滑坡检测方法、装置、设备及存储介质 （中煤航测遥感集团有限公司）

准后的震前遥感影像对震后遥感影像进行变化域的预设形变速率图从震后非变化区域中提取2从光学遥感影像系统中获取待检测区域的震前遥感影像和震根据所述配准后的震前遥感影像，对所述震后遥感影像进行变化根据所述震后非变化区域的影像以及所述待检测区域的预设形变速根据所述待检测区域的预设雷达影像的灰度共生矩阵计算所述预设雷达影像的灰度根据所述灰度纹理特征图、所述震后遥感影像、所述待检测区域根据所述目标区域中每个对象的特征参数剔除所述目标区域中的非滑坡地物所在的采用所述矢量边界图，从所述震后遥感影像中提取得到所述目标区根据所述目标区域的数字高程模型，计算得到所述目标区域中每个对象的地形特征根据所述目标区域的灰度纹理特征图计算所述目标区域中每个对象的所述灰度纹理特征值；根据所述目标区域的遥感影像图计算所述目标区域中每个对象的所述多光谱值；根据所述目标区域的形变速率图计算所述目标区域中每个对象的所述其中，所述根据所述目标区域中每个对象的特征参数剔含所述目标区域的遥感影像中所有的地物种类，其中一个地物样本包含唯一一种地物种根据所述多个地物样本中所有对象的特征参数，利用预设的根据所述各个地物种类对象的特征参数的取值范围，得到所述3采用所述目标区域的预设地物分类规则，对所述目标区域的遥感影像图进行分类处根据所述地物分类结果，剔除所述目标区域中的非滑坡地物所在根据所述目标区域的所述坡度图计算所述目标区域中每个对象的所述目标区域的所述地面高程图计算所述目标区域中每个对象的所述地对所述震前遥感影像和所述震后遥感影像进行正射校正，得到震前分别对所述震前正射遥感影像和所述震后正射遥感影像中的全色波段数据和多光谱分别对所述配准后的震前遥感影像和所述震后遥感影像后的震前遥感影像的第一主成分影像中的地物信息与所述配准后的震前遥感影像的地物将所述震后遥感影像的第一主成分影像中的像元与所述配准后的震前遥感影像的第将所述震后遥感影像中所述震后变化区域之外的其他区域的影像，根据所述预设形变速率图计算所述震后非变化区域的影像中每个像元的确定所述震后非变化区域的影像中形变速率值在预设形变阈值范围内的像元所组成4获取模块，用于从光学遥感影像系统中获取待检测区域的震配准模块，用于以所述震后遥感影像为基准，将所述震前遥提取模块，用于根据所述震后非变化区域的影像以及所述待检测区第一计算模块，用于根据所述待检测区域的预设雷达的预设数字高程模型和所述预设形变速率图剔除模块，用于根据所述目标区域中每个对象所述剔除模块，具体用于：以对象为单位选取所述目标区域的遥感影5算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-4任一6[0011]根据所述待检测区域的预设雷达影像的灰度共生矩阵计算所述预设雷达影像的模型和所述预设形变速率图计算所述目标区域中每个对象[0014]根据所述目标区域中每个对象的特征参数剔除所述目标区域中的非滑坡地物所7[0017]分别对所述震前正射遥感影像和所述震后正射遥感影像中的全色波段数据和多配准后的震前遥感影像的第一主成分影像中的地物信息与所述配准后的震前遥感影像的[0021]将所述震后遥感影像的第一主成分影像中的像元与所述配准后的震前遥感影像[0025]根据所述预设形变速率图计算所述震后非变化区域的影像中每个像元的形变速[0026]确定所述震后非变化区域的影像中形变速率值在预设形变阈值范围内的像元所8所述根据所述目标区域的数字高程模型，计算得到所述目标区域中每个对象的地形特征区域的预设数字高程模型和所述预设形变速率图计算所述目标区域中每个对象的特征参9别的情况，对于可能发生的次生滑坡并不识别；InSAR(InterferometricSynthetic[0070]如下结合附图通过多个实施例进行解释说明。图1为本发明提供的一种滑坡检测[0085]根据预设雷达影像，可以计算预设雷达影像的灰度共生矩阵(Gray-levelco-[0089]接着基于预设雷达影像的灰度共生矩阵按照公式(1)～(8)得到预设雷达影像的[0124]首先，可以从高精度地形网格数据中下载得到待检测区域的未处理的预设DEM[0127]根据目标区域中每个对象的特征参数在目标区域中剔除[0129]在上述图1提供的一种滑坡检测方法的基础上，本发明还通过了一种遥感影像配谱数据。具体地，可以利用光学遥感影像数据自带的RPC(RationalPolynomial的预设数字高程模型和完整的RPC模型分别对震前遥感影像和震后遥感影像的全色波段数[0137]在上述图1提供的一种滑坡检测方法的基础上，本发明还通过了一种变化检测方后的震前遥感影像的第一主成分影像和震后[0139]配准后的震前遥感影像的第一主成分影像中的地物信息与配准后的震前遥感影像元的位置信息与配准后的震前遥感影像的第一主成分影像中对应的每一个像元的位置偏移量超过预设偏移量的像元对应的区域确定为震后遥感影像的第一主成分影像中的震[0145]由于震后遥感影像的第一主成分影像中的地物信息与配准后的震前遥感影像的[0149]在上述图1提供的一种滑坡检测方法的基础上，本发明还通过了一种提取预测形[0150]S142，根据预设形变速率图计算震后非变化区域的影像中每个像元的形变速率范围，将形变速率值在预设形变阈值范围内的像元所组成的区域提取出来为预测形变区[0155]在上述图1提供的一种滑坡检测方法的基础上，本发明还通过了一种计算对象特灰度纹理特征图提取得到目标区域的八种灰度纹理[0162]先根据目标区域的数字高程模型获取得到目标区域中每个对象中组成对象的所有像元的地形特征值，再分别计算每个对象中组成对象的所有像元的地形特征值平均值，一个对象中所有像元的地形特征值的平均值即为该对四波段多光谱值的平均值即为该对象的四波[0169]在上述图5提供的一种计算对象特征参数的方法的基础上，本发明还通过了一种得到滑坡隐患区域的可能实现方式。图6为本发明提供的一种得到滑坡隐患区域的流程示的特征参数取值范围与各个地物种类之间的对应关系，生成目标区域的预设地物分类规[0182]在上述图5提供的一种计算对象特征参数的基础上，本发明还通过了一种计算地τ]rad为目标区域的数字高程模型中坡度弧度数，azimuthrad为获取的遥感影像的太min为目标区域的数字高程模型中相应的固定分析窗口内的最低高程。的山体阴影值，一个对象中所有像元的地形起伏度值的平均值即为该对象的地形起伏度[0201]下述对用以执行的本申请所提供的一种滑坡检测装置及设雷达影像的灰度纹理特征图；预设雷达影像的坐标系与光学遥感影像系统的坐标系一设数字高程模型和预设形变速率图计算目标区域中每个对理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器[0221]图9为本发明提供的一种滑