一种基于密度的参数自适应活动滑坡空间聚类识别方法

本发明属于灾害识别技术领域，具体涉及一种基于密度的参数自适应活动滑坡空间聚类识别方法。该方法首先通过InSAR技术获取待测区域的形变场数据，然后基于InSAR的变形率结果，通过边缘检测算法得到输入图像在8个方向上的梯度矩阵，利用高斯滤波去除梯度矩阵中孤立的像元，计算梯度矩阵的均值和标准差，取两者的最大值作为输入图像的掩模阈值，得到细化的变形率场；其次利用精细的变形率场来定位可能是活动滑坡的运动像素；在定位所有可能是活动滑坡的运动像元后，引入了雪消融优化器优化DBSCAN的核心参数，形成参数自适应的SAO‑DBSCAN空间聚类方法对这些运动像元自动聚类为滑坡体，大大提高了滑坡自动聚类性能和精度。