【摘 要】
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水毁灾害发生后对公路损毁位置和范围等信息进行准确提取，是后续开展应急救援和灾后重建工作的前提条件。目前，主要采用面向对象的方法对遥感影像中公路水毁信息进行检测，但是此类方法中大多数需要采用近红外波段。当影像缺少近红外波段时，目前还没有通用的方法可以对公路水毁信息进行检测。为解决以上问题，首先对各项分割参数进行对比实验，选择出最优参数作为公路水毁灾害遥感影像最优分割尺度，然后提出一种基于机器学习结合
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41601476）； 云南省数字交通重点实验室项目（202205AG070008）；
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水毁灾害发生后对公路损毁位置和范围等信息进行准确提取，是后续开展应急救援和灾后重建工作的前提条件。目前，主要采用面向对象的方法对遥感影像中公路水毁信息进行检测，但是此类方法中大多数需要采用近红外波段。当影像缺少近红外波段时，目前还没有通用的方法可以对公路水毁信息进行检测。为解决以上问题，首先对各项分割参数进行对比实验，选择出最优参数作为公路水毁灾害遥感影像最优分割尺度，然后提出一种基于机器学习结合自定义波段特征CCBS（Combination characteristics of brightness and spectral）、面积、长宽比等多种影像特征的分类方法，分别提取灾前道路和灾后水体信息，并利用种子增长法对灾后水体提取结果进行优化，最后将灾前道路映射至灾后水体上提取出公路水毁路段信息。实验表明：在仅使用遥感影像RGB波段的情况下，该方法对公路水毁灾害信息的提取精度接近90%,可以满足应急救援和灾后重建工作的需求。
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