基于SAR图像的震后滑坡信息提取方法研究

作者：唐世超^*; 陈超; 谭毅

来源：激光杂志, 2020, 41(10): 58-62.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2020.10.058

• SAR图像
• Gabor小波
• 长短时间记忆网络
• 滑坡信息提取

地震导致滑坡灾害因其对生命和财产的巨大威胁而受到越来越的关注,利用遥感等技术快速提取滑坡信息,对于应急信息化建设和减少灾害造成的损失具有重要的现实意义。提出一种基于SAR (Synthetic Aperture Radar)图像变化检测的滑坡信息提取方法。两多时相滑坡图像利用对数比运算符生成差分图像,再用Gabor小波和模糊c均值来选择可靠样本,最后LSTM(Long Short-Term Memory)模型用于基于像素的SAR图像分类,由此通过分析提取出滑坡信息。以日本某地区地震前后的滑坡图像为例,采用JAXA提供的观测数据,来自高级陆地观测卫星2(ALOS-2),2016年3月7日之前的主要震动图像以及2016年5月16日之后的主要震动图像。实验结果表明,该方法优于实验中其他方法,总体精度在94%以上,误判较少,适合于快速滑坡信息提取。

• 单位
  成都信息工程大学