[发明专利]基于SAR影像的滑坡识别方法、存储介质及处理器

说明书

本申请实施例提供一种基于SAR影像的滑坡识别方法、处理器及存储介质。方法包括：通过获取研究区域的输电线路位置，基于D‑InSAR技术，根据研究区域的SAR影像确定位于输电线路附近的疑似滑坡区域，获取疑似滑坡区域的SAR卫星全极化数据，对SAR卫星全极化数据进行森林反演，以确定疑似滑坡区域的雷达植被指数，确定疑似滑坡区域的坡度，将雷达植被指数小于第一预设阈值，且坡度大于第二预设阈值的疑似滑坡区域作为预测发生滑坡的区域。

技术领域

本申请涉及早期滑坡识别领域，具体涉及一种基于SAR影像的滑坡识别方法、装置、存储介质及处理器。

背景技术

山体滑坡作为一种常见的地质灾害，其不仅会使附近的电力系统发生故障，严重时会造成人身安全事故。

现有技术中，识别输电线路附近的滑坡主要以光学遥感影像解译为主，利用D-InSAR技术，并结合光学遥感影像识别大区域内潜在滑坡，但由于SAR影像存在阴影、叠掩等现象，会存在错判和漏判，难以识别潜在滑坡区域，导致灾害防治困难，造成人身安全事故和财产损失。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种基于SAR影像的滑坡识别方法、装置、存储介质及处理器。

为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种基于SAR影像的滑坡识别方法，包括：

获取研究区域的输电线路位置；

基于D-InSAR技术，根据研究区域的SAR影像确定位于输电线路附近的疑似滑坡区域；

获取疑似滑坡区域的SAR卫星全极化数据；

对SAR卫星全极化数据进行森林反演，以确定疑似滑坡区域的雷达植被指数；

确定疑似滑坡区域的坡度；

将雷达植被指数小于第一预设阈值，且坡度大于第二预设阈值的疑似滑坡区域作为预测发生滑坡的区域。

在本申请的实施例中，输电线路包括输电铁塔和/或输电杆塔，获取研究区域的输电线路位置包括：获取研究区域的SAR卫星数据，根据SAR卫星数据确定研究区域的强度图，根据强度图确定研究区域内各个输电铁塔和/或输电杆塔所在的位置。

在本申请的实施例中，对SAR卫星全极化数据进行森林反演，以确定疑似滑坡区域的雷达植被指数包括：将SAR卫星全极化数据转换为以三维Pauli目标矢量形式表示的多个散射矩阵，确定全部的散射矩阵的像元平均值，以得到对应的极化相干矩阵，将极化相干矩阵进行特征向量分解，以确定每个子相干矩阵的特征向量以及每个子相干矩阵的特征值，根据全部的子相干矩阵的特征值确定疑似滑坡区域的雷达植被指数。

在本申请的实施例中，极化相干矩阵T的表达式如公式(1)所示：

其中，N是指窗口的选取大小，P_i是指第i个像元所对应的散射矩阵，针对任意一个像元的散射矩阵P，散射矩阵P的表达式如公式(2)所示：

S为极化散射矩阵，S_HH是指以水平极化方式得到的极化散射矩阵，S_HV是指以交叉极化方式得到的极化散射矩阵，S_VV是指以垂直极化方式得到的极化散射矩阵，在将极化相干矩阵进行特征向量分解后，极化相干矩阵T的表达式如公式(3)所示：