基于面向对象分类法的川藏铁路沿线大型滑坡遥感解译

• 作者: 任三绍 刘筱怡 宿方睿 张学科 申维 郭长宝
• 来源期刊: 现代地质
• 学科: 地球科学
• 关键词: 青藏高原 面向对象分类 大型滑坡 高分辨率遥感影像 滑坡解译
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 川藏铁路沿线重大地质灾害与工程地质问题
• 页码范围: 930-942
• 页数: 13页
• 分类号: P642.2|P627
• 字数: 8717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8527.2017.05.005

摘要

川藏铁路位于青藏高原中东部,其地形地貌和地质构造复杂,是我国大型滑坡发育最为密集的地区,严重影响了我国西南地区的人类生命财产安全和重大工程建设.在面上资料分析的基础上,重点以川藏铁路沿线茶树山滑坡、川藏公路102道班滑坡、八宿怒江滑坡、理塘乱石包高速远程滑坡为例,在ENVI5.1和eCognition软件平台上,利用高分辨率WorldView-2以及Landsat遥感卫星数据,结合野外实地调查,采用基于面向对象分类法对滑坡的遥感信息进行分析研究.结果表明,采用面向对象分类法可以提取出关键信息和目标区域,再结合目视解译,能够得到滑坡的细部信息,提高遥感影像滑坡解译的成功率,特别是对川藏铁路沿线等地质条件复杂区域的滑坡调查工作有重要意义.最后,结合灰度共生矩阵(GLCM)和归一化植被指数(NDVI)对古滑坡和新生滑坡的识别进行探讨.基于灰度共生矩阵和植被指数提出了滑坡遥感信息量判别(GVI)模型,并构建模型的质量函数IGVI;统计样本的结果显示古滑坡的ICVI值明显低于新生滑坡,表明本研究提出的GVI模型可以为识别古滑坡和新生滑坡提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭长宝	中国地质科学院地质力学研究所	50	498	12.0	19.0
5	刘筱怡	中国地质科学院地质力学研究所	7	31	4.0	5.0
6	张学科	中国地质科学院地质力学研究所	2	4	1.0	2.0