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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开了一种复杂艰险山区滑坡隐患早期识别方法及系统，涉及地质灾害早期识别技术领域，识别方法包括以下步骤：S1、从SAR时序数据中提取地表形变特征，绘制InSAR地表形变速率图；S2、得到斜坡坡度地形因子与坡向地形因子，进行活动滑坡灾害的初步识别，生成疑似活动滑坡灾害分布图；S3、采用卷积神经网络对光学遥感影像数据进行地貌形态特征提取，生成滑坡微地貌形态特征散布图；S4、生成活动滑坡灾害分布图，并进行活动滑坡编目，生成滑坡隐患早期风险等级图及危险性综合评价表。本发明采用具有监测范围广、时效性强以及精度高的优点，提高了滑坡隐患的预警准确性，对减少滑坡造成的损失具有重要意义。
主权项：1.一种复杂艰险山区滑坡隐患早期识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取研究区域SAR时序数据，从SAR时序数据中提取地表形变特征，并绘制InSAR地表形变速率图；S2、获取研究区域DEM数据，并基于DEM数据得到斜坡坡度地形因子与坡向地形因子，与InSAR地表形变速率图叠加分析，进行活动滑坡灾害的初步识别，生成疑似活动滑坡灾害分布图；S3、获取研究区域高分辨率光学遥感影像数据，采用卷积神经网络对光学遥感影像数据进行地貌形态特征提取，并生成滑坡微地貌形态特征散布图；S4、将滑坡微地貌形态特征散布图与疑似活动滑坡灾害分布图叠加分析，生成活动滑坡灾害分布图，基于活动滑坡灾害分布图进行活动滑坡编目，生成滑坡隐患早期风险等级图及危险性综合评价表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种复杂艰险山区滑坡隐患早期识别方法及系统
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