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基于面向对象随机森林分类模型的滑坡遥感解译
引用本文:徐乔,孟凡利,余绍淮.基于面向对象随机森林分类模型的滑坡遥感解译[J].中外公路,2019,39(3):30-34.
作者姓名:徐乔  孟凡利  余绍淮
作者单位:中交第二公路勘察设计研究院有限公司,湖北武汉,430056;中交第二公路勘察设计研究院有限公司,湖北武汉,430056;中交第二公路勘察设计研究院有限公司,湖北武汉,430056
基金项目:交通运输部公路工程行业标准制修订项目
摘    要:滑坡遥感解译可为复杂艰险山区的道路选线提供重要的参考资料。以青海省沿黄公路共和至大河家段公路为研究区,利用高分辨率QuickBird卫星影像,采用面向对象的随机森林分类模型提取滑坡区域。该方法先利用多尺度分割方法生成滑坡对象,构建滑坡对象的光谱、纹理及形状特征图,在此基础上利用训练好的随机森林模型提取出疑似滑坡区,最后结合目视解译,得到准确的滑坡区。结果表明:该方法能快速准确地提取出道路沿线的滑坡区,有效节约人力物力,为后续的道路选线提供准确信息。

关 键 词:滑坡  遥感  随机森林  公路
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