一种多尺度特征融合的遥感图像滑坡检测方法

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一种多尺度特征融合的遥感图像滑坡检测方法
申请号:CN202410908245
申请日期:2024-07-08
公开号:CN118762291A
公开日期:2024-10-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了多尺度特征融合的遥感图像滑坡检测方法,涉及滑坡检测技术领域,包括以下步骤:S1:遥感图像采集、S2:建立样本库、S3:提取多尺度特征、S4:滑坡区域分类、S5:多尺度特征融合、S6:模型验证。该多尺度特征融合的遥感图像滑坡检测方法在使用时,可以获取滑坡前后的遥感图像数据,并对图像数据进行转换,然后建立对应的滑坡样本库,在不同尺度上提取遥感图像的特征与差异,同时区分滑坡区域与非滑坡区域,并对滑坡区域中的多尺度特征进行融合,融合后再采用计算公式计算出滑坡概率,从而可以准确的判断出滑坡的概率,通过多尺度特征融合的计算方法,可以提高滑坡检测的准确性,实现遥感图像中滑坡区域自动识别的作用。
技术关键词
滑坡检测方法 多尺度特征融合 地理信息系统软件 滑坡检测技术 机器学习算法 人工神经网络算法 无人机拍摄图像 遥感图像数据 影像 支持向量机 随机森林 样本 计算方法 图片 数值 分辨率
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