基于主成分变换的滑坡识别方法及其在2015年尼泊尔地震中的应用

• 作者: 候勇 孙技星 李卉 李楠 钟成 阿木拉堵 陈文龙 陈晨
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡识别 遥感 主成分变换 变化检测 特征构建 尼泊尔地震
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术应用
• 页码范围: 166-171
• 页数: 6页
• 分类号: P694|P23
• 字数: 5164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11988/ckyyb.20180715

摘要

2015年尼泊尔地震以其强大的破坏力诱发了许多滑坡,对居民生命安全、道路房屋等造成极大的威胁,更准确快速的震后滑坡制图对救灾行动起着至关重要的作用.为了解决遥感传统像素级的变化检测方法的结果中大量过度识别,以尼泊尔首都加德满都为研究区,首先利用震前震后两期Landsat-8影像进行主成分变换,然后对变换后包含丰富特征信息的第一主成分(PC1)影像作变化检测,最后利用震后影像的第3主成分、NDVI(Normal-ized Difference Vegetation Index)、坡度等特征去除变化检测结果中的非滑坡地物.目视解译成果验证表明:基于主成分变换的滑坡识别方法能将研究区93.0％的滑坡识别出来,识别效果较好;滑坡主要发生在研究区东北方向的Sun Koshi河谷一带,主要地形坡度为[20°,50°).提出的方法能较好地应用于地震引起的大范围滑坡识别,为震后救援和重建工作提供有力帮助.