【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于凍土熱融災害智能識別，具體涉及一種基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法。
技術介紹
1、西部高原地區，如青藏高原，擁有廣袤的多年凍土區，這些地區的氣候條件極端，生態環境脆弱，對全球氣候變化響應敏感。在全球氣候變暖的背景下，西部高原的多年凍土區正經歷著強烈的退化過程，熱融災害頻發，如熱融滑塌、熱融湖塘等，對當地生態環境和工程建設構成了嚴重威脅。
2、遙感技術具有快速、宏觀地獲取研究區域數據的能力，能夠實時監測地表變化，為凍土熱融災害的識別提供了豐富的數據源。通過融合不同傳感器、不同時間分辨率和空間分辨率的遙感數據，可以獲取更加全面、準確的地表信息，提高災害識別的精度和可靠性。隨著計算機技術和人工智能的發展，遙感影像的自動化處理與分析能力不斷提升，可以實現對海量遙感數據的快速處理和智能分析，提高災害識別的效率。
3、盡管遙感技術在凍土熱融災害識別中取得了顯著進展，但仍存在一些挑戰和不足。例如，凍土熱融災害的復雜性和隱蔽性使得其識別難度較大；不同區域的凍土特征和環境條件存在差異，需要針對性的識別方法；遙感數據的精度和分辨率對識別結果有重要影響等。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供一種基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，實時監測西部高原凍土地表變化，及時預警熱融災害。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了如下方案：
3、一種基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，包括以下步驟：
5、對預處理后的所述衛星遙感影像進行多尺度分割，獲得預設區域的凍土特征；
6、對預處理后的所述雷達遙感影像進行時間序列insa分析，獲得預設區域的地表形變速率；
7、基于所述凍土特征以及所述地表形變速率，構建西部高原凍土熱融災害識別模型；
8、基于所述西部高原凍土熱融災害識別模型，完成基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別。
9、優選的，對所述衛星遙感影像進行預處理的方法包括輻射校正、幾何校正以及影像增強；其中對所述衛星遙感影像進行增強的方法為：
10、將所述衛星遙感影像進行hsv色彩空間轉換；
11、對所述衛星遙感影像的h和s空間進行伽馬校正，獲得顏色校正影像；
12、采用亮度曲線增強所述衛星遙感影像的v空間亮度，獲得亮度增強影像；其中，亮度曲線由七個卷積層對稱連接；
13、將所述顏色校正影像與所述亮度增強影像在通道方向連接，獲得重組影像；
14、將所述重組影像進行進行rgb空間轉換，獲得衛星遙感增強影像。
15、優選的，對預處理后的所述衛星遙感影像進行多尺度分割，獲得凍土特征的方法為：
16、預設多尺度分割參數，并基于所述預設多尺度分割參數對所述衛星遙感增強圖像進行第一次分割，將像元合并獲得第一多邊形以及第一多邊形的異質性；
17、基于所述第一多邊形進行第二次分割，獲得第二多邊形以及所述第二多邊形的異質性；
18、當得到的多邊形異質性滿足預設分割尺度時，結束分割，獲得若干影像分割對象；
19、對每個所述影像分割對象進行特征提取，獲得所述凍土特征；其中，所述凍土特征包括光譜特征、上下文特征、幾何特征、空間結構特征以及紋理特征。
20、優選的，對所述雷達遙感影像進行預處理的方法為：
21、基于精密軌道參數以及預設區域的數字高程模型對所述雷達遙感影像進行配準與剪裁，獲得配準雷達遙感影像；
22、對所述配準雷達遙感影像進行兩兩復共軛相乘，獲得干涉影像；
23、采用自適應窗口濾波算法，對所述干涉影像進行濾波，獲得濾波影像；
24、移除所述濾波影像中干涉相位信息中的平地相位部分，獲得包含地形變化的水平干涉影像；
25、采用區域增長算法，對所述水平干涉影像進行相位解纏，獲得干涉影像中像素之間的解纏相位；
26、基于所述解纏相位、所述配準雷達遙感影像的成像幾何關系以及軌道參數，重建數字高程模型；
27、基于所述數字高程模型進行地理編碼，完成對所述雷達遙感影像的干涉處理，獲得干涉雷達遙感影像。
28、優選的，對所述干涉雷達遙感影像進行時間序列insa分析，獲得預設區域的地表形變速率的方法為：
29、對所述干涉雷達遙感影像進行幅度分析，獲得包含慢失相關濾波相位點的初始像素集合；
30、對所述初始像素集合進行三角構網，并基于所述三角構網對所述干涉雷達遙感影像中相鄰點進行相位差分，獲得差分相位；
31、將所述差分相位中空間失相關的地形相位誤差移除，當相鄰點的相位差分值滿足預設閾值時，獲得形變相位；
32、基于所述形變相位，構建形變相位矩陣；
33、求解的所述形變相位矩陣，獲得所述慢失相關濾波相位點的時間形變序列和形變平均速率；
34、基于所述時間形變序列和所述形變平均速率，獲得預設區域的地表形變速率。
35、優選的，基于所述凍土特征以及所述地表形變速率，構建西部高原凍土熱融災害識別模型的方法為：
36、對所述凍土特征以及所述地表形變速率進行篩選，獲得關鍵凍土特征以及關鍵地表形變速率；
37、利用線性判別法，將所述關鍵凍土特征以及所述關鍵地表形變速率進行融合，獲得綜合特征向量；
38、基于所述綜合特征向量，采用卷積神經網絡，完成西部高原凍土熱融災害識別模型的構建。
39、優選的，篩選所述凍土特征以及所述地表形變速率中體現凍土穩定性、變形趨勢以及地下冰消融情況的特征。
40、優選的，還包括基于所述地表形變速率，預測西部高原凍土熱融災害的發生時間以及災害等級。
41、與現有技術相比，本專利技術的有益效果為：本專利技術基于遙感影像的識別方法能夠綜合利用光譜、形狀、紋理等多種特征信息，結合地表形變速率等數據，實現對凍土熱融災害的精確識別。與傳統的現場調查方法相比，本專利技術具有更高的識別精度和更廣的覆蓋范圍。通過構建災害識別模型，可以實現對潛在災害區域的預警和監測，為災害防治提供科學依據。
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1.一種基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，對所述衛星遙感影像進行預處理的方法包括輻射校正、幾何校正以及影像增強；其中對所述衛星遙感影像進行增強的方法為：
3.根據權利要求2所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，對預處理后的所述衛星遙感影像進行多尺度分割，獲得凍土特征的方法為：
4.根據權利要求3所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，對所述雷達遙感影像進行預處理的方法為：
5.根據權利要求4所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，對所述干涉雷達遙感影像進行時間序列InSA分析，獲得預設區域的地表形變速率的方法為：
6.根據權利要求1所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，基于所述凍土特征以及所述地表形變速率，構建西部高原凍土熱融災害識別模型的方法為：
7.根據權利要求6所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融
8.根據權利要求6所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，還包括基于所述地表形變速率，預測西部高原凍土熱融災害的發生時間以及災害等級。
...【技術特征摘要】
1.一種基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，對所述衛星遙感影像進行預處理的方法包括輻射校正、幾何校正以及影像增強；其中對所述衛星遙感影像進行增強的方法為：
3.根據權利要求2所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，對預處理后的所述衛星遙感影像進行多尺度分割，獲得凍土特征的方法為：
4.根據權利要求3所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱融災害識別方法，其特征在于，對所述雷達遙感影像進行預處理的方法為：
5.根據權利要求4所述的基于遙感影像的西部高原凍土熱...
【專利技術屬性】
技術研發人員：祁有輝，山中雪，鄭磊，王明，李有三，蘇小欽，
申請(專利權)人：中國地質調查局西寧自然資源綜合調查中心，
類型：發明
國別省市：
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