一种遥感影像中泥石流突发地区的识别方法

摘要

一种遥感影像中泥石流突发地区的识别方法，其特征在于，包括下列步骤：高分辨率卫星遥感影像数据的获取：遥感影像的预处理；对遥感影像中泥石流突发地区进行计算机自动识别；根据自动识别的结果，对遥感影像中泥石流突发地区进行人工修正；基于最终的识别结果，对泥石流突发地区周边区域进行灾害预测。本发明通过泥石流识别指数对泥石流发生区域进行分析、提取，最终实现对泥石流突发区域的识别，了解其规模、危害程度，并对周边区域的潜在受灾可能进行预测，是一种方便、快捷、成本较低且有效的泥石流突发地区识别的方式。

说明书

本技术适用于泥石流地质灾害的识别与判定技术领域，具体说是一种遥感影像中泥石流突发地区的识别方法。

背景技术

泥石流是指在山区或者其他沟谷深壑，地形险峻的地区，因为暴雨、暴雪或其他自然灾害引发的山体滑坡并携带有大量泥沙以及石块的特殊洪流。泥石流具有突然性以及流速快，流量大，物质容量大和破坏力强等特点。发生泥石流常常会冲毁公路铁路等交通设施甚至村镇等，造成巨大损失。

传统的泥石流灾害调查主要依靠野外踏勘完成。由于泥石流主要发生于山区，地形地貌十分复杂，气候条件、交通条件、工作条件、生存条件均极度恶劣，现场调查工作不仅难以开展，并且要冒着极大的生命危险，导致泥石流灾害状况根本无法全面、快速调查清楚。

随着遥感探测技术的发展，出现了基于遥感图像信息处理和目视经验判别相结合的人机交互解译并辅以实地验证的泥石流遥感解译方法。但这种方法过分依赖于解译者的知识水平和经验积累，存在效率低、精度低、识别结果不佳的缺陷。

发明内容

针对现有的泥石流灾害勘察技术与方法中存在的缺陷或不足，本发明提供了一种遥感影像中泥石流突发地区的识别方法，可以达到精准快速的泥石流地质灾害识别与判定效果。

本发明的一种遥感影像中泥石流突发地区的识别方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤1，高分辨率卫星遥感影像数据的获取：

步骤2，遥感影像的预处理；

步骤3，对遥感影像中泥石流突发地区进行计算机自动识别；

步骤4，根据自动识别的结果，对遥感影像中泥石流突发地区进行人工修正；

步骤5，基于最终的识别结果，对泥石流突发地区周边区域进行灾害预测。

优选地，其中，所述步骤1，卫星遥感图像数据为包含7个波段的TM影像。

优选地，其中，所述步骤2，遥感影像的预处理，具体包括：几何校正、多波段数字合成、图像镶嵌、图像增强。

优选地，其中，所述步骤3，对遥感影像中泥石流突发地区进行计算机自动识别，具体包括：

步骤4-1，在遥感影像中进行地物分割，分割出不同地物所在的区域；

步骤4-2，提取地物分割后不同区域的光谱特征；

步骤4-3，建立泥石流识别指数；

步骤4-4，根据不同区域的光谱特征计算识别指数，提取其中大于阈值的识别指数所在的区域；

步骤4-5，将提取出的区域作为泥石流地区计算机自动识别的结果。

优选地，其中，所述步骤4，对遥感影像中泥石流突发地区进行人工修正，具体包括：

步骤5-1，根据泥石流地区在影像上的几何形态，建立泥石流人工识别几何标志；所述泥石流地区在影像上的几何形态表现为：包含后壁、滑体、前缘、物源区、流通区、堆积区；

步骤5-2，通过辨别与周边地物存在差异的色彩、色调、纹理、或阴影而形成的几何形态标志，对泥石流地区的计算机自动识别结果进行修正。

优选地，其中，所述步骤4-3，泥石流识别指数为：

其中，L_TMi表示TM图像第i波段的亮度值，a表示修正值。

优选地，其中，所述步骤5，基于最终的识别结果，对泥石流突发地区周边区域进行灾害预测，具体包括：结合气象因子、水文因子、植被因子、地形地貌因子、地质因子、人类活动因子，对泥石流突发地区周边区域进行灾害的预测；其中，所述气象因子包括降水状况，水文因子包括地表水和地下水状况，植被因子包括植被垫层状况，地形地貌因子包括坡度、绝对高程、相对高差、宽度、坡长、坡向，地质因子包括断裂构造、地层岩性，人类活动因子包括土地开采状况。

本发明将3S技术结合，通过泥石流识别指数对泥石流发生区域进行分析、提取，最终实现对泥石流突发区域的识别，了解其规模、危害程度，并对周边区域的潜在受灾可能进行预测，是一种方便、快捷、成本较低且有效的泥石流突发地区识别的方式。

附图说明

图1本发明所提出的方法流程图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明，下面结合附图参考实施例的描述，对本发明的方法进行进一步的说明。

为了全面理解本发明，在以下详细描述中提到了众多具体细节。但是本领域技术人员应该理解，本发明可以无需这些具体细节而实现。在实施例中，不详细描述公知的方法、过程、组件，以免不必要地使实施例繁琐。

参见图1所示，本发明的一种遥感影像中泥石流突发地区的识别方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤1，高分辨率卫星遥感影像数据的获取：

步骤2，遥感影像的预处理；

步骤3，对遥感影像中泥石流突发地区进行计算机自动识别；

步骤4，根据自动识别的结果，对遥感影像中泥石流突发地区进行人工修正；

步骤5，基于最终的识别结果，对泥石流突发地区周边区域进行灾害预测。

优选地，其中，所述步骤1，卫星遥感图像数据为包含7个波段的T M影像。

优选地，其中，所述步骤2，遥感影像的预处理，具体包括：几何校正、多波段数字合成、图像镶嵌、图像增强。

优选地，其中，所述步骤3，对遥感影像中泥石流突发地区进行计算机自动识别，具体包括：

步骤4-1，在遥感影像中进行地物分割，分割出不同地物所在的区域；

步骤4-2，提取地物分割后不同区域的光谱特征；

步骤4-3，建立泥石流识别指数；

步骤4-4，根据不同区域的光谱特征计算识别指数，提取其中大于阈值的识别指数所在的区域；

步骤4-5，将提取出的区域作为泥石流地区计算机自动识别的结果。

优选地，其中，所述步骤4，对遥感影像中泥石流突发地区进行人工修正，具体包括：

步骤5-1，根据泥石流地区在影像上的几何形态，建立泥石流人工识别几何标志；所述泥石流地区在影像上的几何形态表现为：包含后壁、滑体、前缘、物源区、流通区、堆积区；

步骤5-2，通过辨别与周边地物存在差异的色彩、色调、纹理、或阴影而形成的几何形态标志，对泥石流地区的计算机自动识别结果进行修正。

优选地，其中，所述步骤4-3，泥石流识别指数为：

其中，L_TMi表示TM图像第i波段的亮度值，a表示修正值。

优选地，其中，所述步骤5，基于最终的识别结果，对泥石流突发地区周边区域进行灾害预测，具体包括：结合气象因子、水文因子、植被因子、地形地貌因子、地质因子、人类活动因子，对泥石流突发地区周边区域进行灾害的预测；其中，所述气象因子包括降水状况，水文因子包括地表水和地下水状况，植被因子包括植被垫层状况，地形地貌因子包括坡度、绝对高程、相对高差、宽度、坡长、坡向，地质因子包括断裂构造、地层岩性，人类活动因子包括土地开采状况。

可见，本发明将3S技术结合，通过泥石流识别指数对泥石流发生区域进行分析、提取，最终实现对泥石流突发区域的识别，了解其规模、危害程度，并对周边区域的潜在受灾可能进行预测，是一种方便、快捷、成本较低且有效的泥石流突发地区识别的方式。

这里只说明了本发明的优选实施例，但其意并非限制本发明的范围、适用性和配置。相反，对实施例的详细说明可使本领域技术人员得以实施。应能理解，在不偏离所附权利要求书确定的本发明精神和范围情况下，可对一些细节做适当变更和修改。