【摘 要】
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本文以东川城后山的大桥河沟、田坝干沟、深沟、石羊沟和蜡利沟流域为研究区域,利用2014年10月至2018年5月间的46景Sentinel-1降轨影像和SBAS-InSAR技术获取了研究区的边坡形变特征。基于边坡垂直形变速率,结合地形条件与同时期Google Earth影像,对研究区内边坡稳定性做出分析。结果表明,研究区上游边坡坡度较大、地形陡峭,整体表现出典型的滑坡特征,稳定性差。中游边坡形变不明
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本文以东川城后山的大桥河沟、田坝干沟、深沟、石羊沟和蜡利沟流域为研究区域,利用2014年10月至2018年5月间的46景Sentinel-1降轨影像和SBAS-InSAR技术获取了研究区的边坡形变特征。基于边坡垂直形变速率,结合地形条件与同时期Google Earth影像,对研究区内边坡稳定性做出分析。结果表明,研究区上游边坡坡度较大、地形陡峭,整体表现出典型的滑坡特征,稳定性差。中游边坡形变不明显,仅在大桥河沟和蜡利沟流域内发现部分不稳定边坡。下游地势虽然较为平坦、坡度较缓,但边坡也同样具有明显的
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目前大多数面向像元、面向对象遥感影像分类对比研究算法、软件、样本均不同,引入多方面系统误差导致结果一定程度上不严谨。为更准确比较2种分类方法,本文采用面向像元、面向对象2种分类方式,在同软件平台、同分类器、同训练样本、同验证样本,即"四同"条件下对2018年4月17日高分一号周口城区融合影像进行分类对比研究,并完成主、客观评价精度评价。结果表明:①"四同"条件下2种分类方式、CART(Classi
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滨海湿地是动态且脆弱的生态系统,遥感变化检测技术为滨海湿地动态变化监测提供了有效手段。为解决像元级变化检测对配准误差敏感及其椒盐现象严重,对象级变化检测受分割参数影响较大且过程繁琐等问题,本文提出了显著图引导的结合像元级与对象级变化检测方法。首先,提取湿地亮度、归一化差异植被指数、归一化差异水体指数三个特征,得到特征差异影像;其次,利用最大对称环绕显著性检测算法生成显著图,采用结合模糊C均值和马尔
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