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滑坡作为造成巨大经济损失和人员伤亡的地质灾害之一,越来越引起社会的高度重视。为精确识别林地山区中的滑坡灾害,以2020年7月6日发生在湖南省常德市石门县南北镇潘坪村的雷家山滑坡为研究对象,使用不同的融合方法进行Sentinel-1A C波段干涉宽幅的地距多视产品和Sentinel-2A多光谱2A级光学影像融合,得到主成分分析融合方法对分贝化处理后的S1A VV极化影像与S2A影像融合效果最优,采用支持向量机方法分别对最优融合影像和原始S2A影像进行滑坡识别,最后使用S2A影像滑坡目视解译结果为检验标准对支持向量机滑坡识别结果进行精度评价,同时以2020年7月21日发生在湖北恩施屯堡乡马者村的沙子坝滑坡作为案例检验该方案的可推广性。结果表明：与单独使用光学影像进行研究区滑坡识别相比,使用最优融合影像滑坡识别的准确率由95.24%提升到了96.65%,滑坡提取质量也由87.18%提升到了91.84%,滑坡的漏识别和过度识别均有所降低,说明光学影像和合成孔径雷达影像融合的研究方案具有可推广性,能提高林地山区滑坡识别的准确率,可以更好地为滑坡风险评估、灾后应急调查以及灾后恢复重建等提供有价值的... 相似文献
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