基于面向对象随机森林分类模型的滑坡遥感解译

论文摘要

滑坡遥感解译可为复杂艰险山区的道路选线提供重要的参考资料。以青海省沿黄公路共和至大河家段公路为研究区,利用高分辨率QuickBird卫星影像,采用面向对象的随机森林分类模型提取滑坡区域。该方法先利用多尺度分割方法生成滑坡对象,构建滑坡对象的光谱、纹理及形状特征图,在此基础上利用训练好的随机森林模型提取出疑似滑坡区,最后结合目视解译,得到准确的滑坡区。结果表明:该方法能快速准确地提取出道路沿线的滑坡区,有效节约人力物力,为后续的道路选线提供准确信息。

论文目录

• 1 引言
• 2 面向对象随机森林分类模型的滑坡遥感解译
•   2.1 滑坡自动提取方法
•   2.2 滑坡影像对象构建
•   2.3 滑坡影像特征提取
• 3 试验
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐乔,孟凡利,余绍淮

关键词: 滑坡,遥感,随机森林,公路

来源: 中外公路 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 地质学,工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司

基金: 交通运输部公路工程行业标准制修订项目(编号:JTG-201502)

分类号: P642.22;TP751

DOI: 10.14048/j.issn.1671-2579.2019.03.006

页码: 30-34

总页数: 5

文件大小: 1328K

下载量: 402