基于SPOT5遥感影像的浅层滑坡体自动提取方法

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本文在前人研究的基础上,对浅层滑坡体的提取方法进行了改进。首先利用改进的MSAVI算法提取SPOT5影像中的裸地信息,进而对提取的结果进行去阴影、坡度筛选、形态学滤波、栅-矢转换、面积和顺坡性筛选,并基于改进的多峰直方图阈值自动选取算法实现了滑坡体信息的自动提取。经过实验比较表明,改进的方法既有效地去除非滑坡体等干扰信息,又真正实现了滑坡体信息的自动提取,从而极大地提高了已发生滑坡体的识别、提取效率和精度。 Based on the previous studies, this paper improves the method of extracting shallow landslide. Firstly, the improved MSAVI algorithm was used to extract the bare land information from SPOT5 images, and then the results of the extraction were shaded, sloping, morphological filtering, grid-vector transformation, area and slope screening. Based on the improved multi-peak histogram Automatic threshold selection algorithm to achieve the automatic extraction of landslide information. The experimental results show that the improved method not only effectively removes the interference information of non-landslide bodies, but also realizes the automatic extraction of landslide information, which greatly improves the identification, extraction efficiency and accuracy of landslide.
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