[发明专利]一种基于光学影像的古滑坡堰塞坝提取方法

说明书

本发明公开了一种基于光学影像的古滑坡堰塞坝提取方法，具体包括以下步骤：步骤一、影像获取；步骤二、基本要素示意；步骤三、古滑坡解译；步骤四、堵江分析；步骤五、堰塞坝解译；步骤六、参数计算与验证；步骤七、数据库构建；本发明涉及遥感解译以及古灾害识别技术领域。该基于光学影像的古滑坡堰塞坝提取方法，通过将影像上所勾勒出来的古滑坡范围与古堰塞坝直接解译标志、间接推断方法结合，能够较好的把堰塞坝提取出来，再辅以野外抽样验证，相对于自动算法识别方式，大大提高对古滑坡堰塞坝提取的正确率，并且有效避免了纯野外考察费时费力的情况，大大的提高了效率。

技术领域

本发明涉及遥感解译以及古灾害识别技术领域，具体为一种基于光学影像的古滑坡堰塞坝提取方法。

背景技术

滑坡堰塞坝是由地震、强降雨、冰雪融水、人工开挖等外力触发下斜坡失稳堵塞河道而形成的天然坝体，其寿命通常较短，只有20％的大坝会持续1 个月以上，会产生溃决洪水，其形成的堵江-溃决灾害链影响范围较广，具有远程效应，对沿岸群众生命财产构成巨大威胁，主要表现为对上游的回水淹没和对下游的冲刷、淹没，但是，将古论今，对古滑坡堰塞事件识别和提取，并分析灾害的过去，是认清灾害现状和预测未来特大滑坡堰塞事件的重要手段。

古滑坡堰塞坝多发生于地质地表过程活跃的高山峡谷区，受后期河流下切作用，坝体基本已被冲刷，使得自动识别方法得到的结果错误率大，且后期仍然需要大量人力进行修正和验证，同时野外考察工作量大，费时费力，很难在短时间内对大范围的古滑坡堰塞坝进行提取，随着光学影像由平面到三维立体，向高空间分辨率、高光谱分辨率的发展，基于光学影像的古滑坡堰塞坝提取方法，使我们能居高临下观测地物，将部分野外工作转移到室内，在一定程度上提高了工作效率，减轻了野外工作强度，特别在危险及气候恶劣地区，有明显的优越性，同时，古滑坡因其独特的光学特征在影像上比较容易被识别。

近年来，利用光学影像识别滑坡堰塞坝得到了较快发展，但是目前学者大多主要根据自身解译经验，以服务于具体研究对象而提取滑坡堰塞坝，很少提及古滑坡堰塞坝的解译过程，也缺乏全方位的考虑，同时，由于滑坡堵江灾害具有规模大，发生频率低，危害巨大等特点，亟需从历史中寻找样本。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于光学影像的古滑坡堰塞坝提取方法，解决了自动算法识别错误率高，纯野外考察费时费力的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于光学影像的古滑坡堰塞坝提取方法，具体包括以下步骤：

步骤一、影像获取：利用Google Earth解译平台，获取遥感图像后，对地貌信息进行三维地貌展示；

步骤二、基本要素示意：根据步骤一中的三维地貌展示，结合已有文献和书籍资料获取古滑坡的滑坡壁、滑坡周界和滑坡体信息，获取堰塞坝的坝长、坝宽和坝高信息，明确堵江过程；

步骤三、古滑坡解译：构建直接解译标志和以光学影像捕捉的方式作为间接解译标志对古滑坡进行解译，并与河流阶地和古冰蚀平台进行区分；

步骤四、堵江分析：在步骤二、步骤三明确了堵江过程和对古滑坡进行解译后，判断古滑坡是否出现堵江情况；

步骤五、堰塞坝解译：在步骤四中确定出现堵江情况时，构建直接解译和间接推断方式对堰塞坝进行解译；

步骤六、参数计算与验证：利用Google Earth解译平台、经验公式和GIS 平台计算出古滑坡、堰塞坝、堰塞湖的相关参数，辅以已有的文献资料和野外抽样考察对步骤五中的解译结果进行验证；

步骤七、数据库构建：将解译后的古滑坡堰塞坝数据进行整理，形成数据清单，在每一个古滑坡堰塞坝数据上添加属性标签并进行描述，构建古滑坡堰塞坝数据库。