基于高分遥感影像匹配的露天矿滑坡形变场监测方法

针对利用SIFT(Scale-invariant feature transform)算法提取全色遥感影像特征点时存在数量少、分布不均、影响滑坡形变场监测效果等问题,提出了一种综合利用SIFT与CSIFT(Colored scale invariant feature transform)算法进行滑坡形变场标定的方法。该方法利用SIFT算法分别处理全色影像和多光谱融合影像,利用CSIFT算法处理多光谱融合影像,将3个过程提取的互不相同的特征点进行叠加,得到更多的特征点。以抚顺西露天煤矿南帮滑坡为例进行试验,结果表明:新方法能够充分利用3种不同影像匹配过程的特点,大大增加了特征点数量,使得生成的滑坡形变场更加精确,所圈定的滑坡范围更加准确,且该方法具有成本低、效率高等优点,非常适合于大型滑坡的大变形形变场监测。