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基于主成分变换的滑坡识别方法及其在2015年尼泊尔地震中的应用

         

摘要

cqvip:2015年尼泊尔地震以其强大的破坏力诱发了许多滑坡,对居民生命安全、道路房屋等造成极大的威胁,更准确快速的震后滑坡制图对救灾行动起着至关重要的作用。为了解决遥感传统像素级的变化检测方法的结果中大量过度识别,以尼泊尔首都加德满都为研究区,首先利用震前震后两期Landsat-8影像进行主成分变换,然后对变换后包含丰富特征信息的第一主成分(PC1)影像作变化检测,最后利用震后影像的第3主成分、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、坡度等特征去除变化检测结果中的非滑坡地物。目视解译成果验证表明:基于主成分变换的滑坡识别方法能将研究区93.0%的滑坡识别出来,识别效果较好;滑坡主要发生在研究区东北方向的Sun Koshi河谷一带,主要地形坡度为[20°,50°)。提出的方法能较好地应用于地震引起的大范围滑坡识别,为震后救援和重建工作提供有力帮助。

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