基于遥感与DEM的面向对象滑坡识别研究--以白龙江流域武都段为例
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 前言 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究区概况 | 第11-15页 |
| 1.3.1 滑坡孕灾背景 | 第11-13页 |
| 1.3.2 滑坡灾害及其危害 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容和技术路线 | 第15-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 第二章 研究区滑坡识别的遥感影像特征分析 | 第17-28页 |
| 2.1 所用的遥感影像简介 | 第17-20页 |
| 2.1.1 资源3号卫星影像 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Landsat8 OLI影像 | 第18-20页 |
| 2.2 遥感影像的预处理 | 第20-21页 |
| 2.3 遥感影像指标 | 第21-24页 |
| 2.3.1 归一化云指数(NDCI) | 第21-22页 |
| 2.3.2 归一化积雪指数(NDSI) | 第22-23页 |
| 2.3.3 土壤调节植被指数(SAVI) | 第23-24页 |
| 2.4 遥感影像的面向对象分割 | 第24-26页 |
| 2.5 分割单元的影像特征计算 | 第26-28页 |
| 第三章 研究区滑坡识别的地形特征分析 | 第28-37页 |
| 3.1 数字高程模型的建立 | 第28-32页 |
| 3.1.1 数字高程模型的来源 | 第28-30页 |
| 3.1.2 ASTER DEM | 第30页 |
| 3.1.3 ASTER DEM的预处理 | 第30-32页 |
| 3.2 地形参数 | 第32-35页 |
| 3.2.1 坡度 | 第32-33页 |
| 3.2.2 曲率 | 第33-34页 |
| 3.2.3 到沟道的距离 | 第34-35页 |
| 3.3 分割单元的地形特征计算 | 第35-37页 |
| 第四章 支持向量机与分类准备 | 第37-42页 |
| 4.1 支持向量机 | 第37-39页 |
| 4.1.1 支持向量机的简介 | 第37-38页 |
| 4.1.2 支持向量机软件包LIBSVM | 第38-39页 |
| 4.2 识别准备 | 第39-42页 |
| 4.2.1 样本的准备 | 第39-40页 |
| 4.2.2 特征的准备 | 第40-42页 |
| 第五章 研究区的滑坡识别 | 第42-50页 |
| 5.1 对SVM的训练 | 第42-45页 |
| 5.1.1 线性核SVM的训练 | 第43-44页 |
| 5.1.2 多项式核SVM的训练 | 第44页 |
| 5.1.3 RBF核SVM的训练 | 第44-45页 |
| 5.2 滑坡的识别及分析 | 第45-50页 |
| 第六章 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 在学期间的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
