[发明专利]一种基于多源时序遥感影像精准识别新生滑坡区域的方法

权利要求书

1.一种基于多源时序遥感影像精准识别新生滑坡区域的方法，其特征在于：所述方法步骤为：

步骤一：获取基于5m分辨率的数字地形模型的坡度图、基于光学遥感影像的植被覆盖指数NDVI时序影像和基于热红外遥感影像的地表辐射温度时序影像；

步骤二：基于地表辐射温度和植被覆盖指数NDVI之间的经验参数关系计算简化地表干旱指数TVDI；

步骤三：提取滑坡前后遥感影像文件的TVDI值，作为滑坡区域识别的前后时相基础数据，对滑坡前、滑坡后的TVDI影像重采样并做差，得到变化区域的TVDI-D值，判定为滑坡备选区域；

步骤四：设定分割滑坡区域和非滑坡区域的阈值，并对TVDI-D影像进行二值化，将二值化后的TVDI-D影像转为矢量，判定为滑坡候选区域；

步骤五：将坡度信息作为过滤条件对滑坡候选对象进行筛选，从而确定滑坡区矢量。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源时序遥感影像精准识别新生滑坡区域的方法，其特征在于：所述步骤一具体包括：

(1)获取滑坡前以及滑坡后的多源遥感影像，根据预设的滑坡区域范围分别对数字地形DEM、植被覆盖指数NVDI和地表辐射温度的滑坡前及滑坡后遥感影像进行裁剪得到滑坡区域对应的数字地形DEM、植被覆盖指数NVDI和地表辐射温度的滑坡前及滑坡后遥感影像；

(2)5m分辨率数字地形DEM遥感影像是基于国内多颗高分辨率卫星数据为原始数据，基于智能立体模型构建与点云密集匹配，利用网络分布式与多核并行计算技术、三维点云融合与地形提取技术，辅以智能化的人机交互编辑等手段，处理和制作5m×5m空间分辨率的数字高程模型DEM；

(3)植被覆盖指数NDVI时序影像是基于HJ-1A/1B卫星和GF-1卫星光学遥感影像数据构建滑坡前后植被覆盖指数NDVI时序遥感影像；

(4)地表辐射温度时序影像是基于Landsat-8卫星热红外遥感数据处理计算出地表辐射温度MPVC时序遥感影像。

3.根据权利要求2所述的一种基于多源时序遥感影像精准识别新生滑坡区域的方法，其特征在于：(3)中，所述植被覆盖指数NDVI时序影像包括：

将所有影像中的像素值DN转化为大气表观反射率；

用所述的DEM数据对所有时序影像进行正射校正，再以Landsat-8卫星影像为基准影像对其他影像进行配准，配准精度在1个像元以内；

GF-1卫星和HJ-1A/B卫星影像，在蓝波段采用基于阈值的方法进行掩膜除去云和雪的影响；

利用TOA值计算出所有影像的NDVI值，形成NDVI时间序列影像。

4.根据权利要求2所述的一种基于多源时序遥感影像精准识别新生滑坡区域的方法，其特征在于：(4)中，所述地表辐射温度MPVC时序遥感影像：

使用分裂窗算法反演所述的地表温度遥感影像，经MODIS Reprojection Tool进行批量处理，数据地理坐标的转换，重投影，地表温度数据转换；

根据MODIS说明文档，由公式[(MPVK×0.02)-273.15]＝MPVC将像元亮度值MPVK转换为地表温度的摄氏度MPVC。

5.根据权利要求1所述的一种基于多源时序遥感影像精准识别新生滑坡区域的方法，其特征在于：步骤二中，所述地表干旱指数TVDI包括：利用多源遥感获得地表植被指数NDVI与地表辐射温度MPVC相结合计算TVDI时序影像，具体为：基于所述的地表温度和所述的植被覆盖指数NDVI之间的经验参数关系的简化地表干旱指数TVDI计算公式来反映滑坡区域地表干旱程度，其中T_s为某一像元的地表温度，T_min为计算区内最小地表温度，a，b为基于像元的回归系数。