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申请/专利权人：华南师范大学
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。
主权项：1.一种多尺度特征融合的遥感图像滑坡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取滑坡前后的遥感图像，并进行图片优化与处理；S2：利用地理信息系统软件或者或编程语言中的相关库，建立滑坡样本库；S3：在不同尺度上提取遥感图像的差异影像与特征；S4：利用机器学习算法对遥感图像中的区域进行区域划分，分为滑坡区域或非滑坡区域；S5：将多尺度特征融合为一个有效的特征向量，并建立对应的滑坡检测模型；S6：通过地面勘察、GNSS测量等方式对滑坡区域进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种多尺度特征融合的遥感图像滑坡检测方法
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