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內容簡介

　　影像分割與多特征組合是目前主流的遙感信息提取方法，本書以分水嶺算法作為斜坡地質災害影像分割方法，以數(shù)字地形特征、斜坡災害發(fā)育高敏感區(qū)、斜坡災害幾何特征構建多特征因子組合，以這些特征因子組合層次分析篩選遙感影像經(jīng)分水嶺算法分割后的圖斑，實現(xiàn)斜坡地質災害半自動化提取。全書系統(tǒng)闡述了分水嶺影像分割與多特征組合的斜坡地質災害遙感提取思路、關鍵技術及其實現(xiàn)過程，重點研究了基于CIE顏色空間區(qū)域合并的分水嶺算法改進、地形因子提取時空效應及最佳尺度、斜坡地質災害敏感性評價方法?；谏鲜鲅芯浚緯鴺嫿硕嗵卣鞣炙畮X影像分割斜坡地質災害提取方法體系，一定程度上嘗試了地質災害遙感自動化提取方法探索。本書是作者對過往研究的總結和梳理，內容上力求做到深入淺出、通俗易懂，不僅具有一定的廣度與深度，而且體現(xiàn)了學科交叉、協(xié)同創(chuàng)新解決問題的思路。本書可為遙感、GIS、地質災害、數(shù)字地貌、圖像處理等領域研究生和科研工作者提供參考。

作者簡介

暫缺《多特征分水嶺影像分割斜坡地質災害提取》作者簡介

圖書目錄

第1章斜坡地質災害遙感提取概述
1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.3 斜坡地質災害遙感提取關鍵技術
1.4 主要研究內容
1.5 技術路線
第2章基礎數(shù)據(jù)質量控制
2.1 研究區(qū)概況
2.2 基礎數(shù)據(jù)預處理
2.3 數(shù)據(jù)質量控制
2.4 本章小結
第3章多特征分水嶺影像分割斜坡地質災害提取方法
3.1 分水嶺影像分割算法
3.2 斜坡地質災害遙感提取多特征因子組合
3.3 多特征分水嶺影像分割斜坡地質災害提取方法
3.4 本章小結
第4章 CIE顏色空間區(qū)域合并分水嶺算法
4.1 分水嶺算法改進思路
4.2 顏色空間
4.3 后處理改進CIE顏色空間區(qū)域合并分水嶺分割算法
4.4 分水嶺算法影像分割精度評價準則
4.5 CIE顏色空間區(qū)域合并分水嶺算法斜坡地質災害邊界提取
4.6 本章小結
第5章 DEM提取地形因子時空效應及最佳尺度
5.1 ASTER GDEM高程精度評價
5.2 DEM提取地形因子的時空效應研究
5.3 多尺度DEM提取地形因子的不確定性
5.4 DEM提取地形因子的最佳尺度
5.5 本章小結
第6章斜坡地質災害發(fā)育敏感性評價
6.1 斜坡地質災害敏感性評價模型及精度檢驗方法
6.2 斜坡地質災害敏感性評價因子
6.3 研究區(qū)斜坡地質災害敏感性評價與精度檢驗
6.4 本章小結
第7章多特征輔助分水嶺算法斜坡地質災害遙感提取
7.1 實驗區(qū)與數(shù)據(jù)源
7.2 基于Luv顏色空間區(qū)域合并分水嶺算法影像分割
7.3 多特征輔助斜坡地質災害圖斑篩選
7.4 基于面向對象分類法的斜坡地質災害提取
7.5 實驗結果分析與精度評價
7.6 本章小結
參考文獻