典型文献
D-InSAR与随机森林模型耦合的活动性滑坡识别方法探究
文献摘要：
灾害的早期识别是防灾减灾领域的关键技术.文中以甘肃省舟曲县为例,利用2018年1月-2019年1月Sentinel-1A雷达卫星降轨数据和2021年5月Sentinel-2光学遥感影像数据,通过D-InSAR技术获取研究区地表形变信息,利用随机森林模型识别潜在的滑坡体.结果表明:使用已有的滑坡数据集,采用随机森林模型能够较好地识别出潜在滑坡体.潜在滑坡点分布位置均位于地表形变量大的区域.舟曲县整体形变沿东西向发生,主要分布于舟曲县东北和西南方向,与潜在滑坡点高度重合.识别出的潜在滑坡点(立节乡北山滑坡),年形变量达到0.12m,于2021年1月18日发生滑坡,该滑坡典型案例也印证了文中方法的有效性.
文献关键词：
滑坡;灾害识别;InSAR;随机森林模型;舟曲县
中图分类号：
作者姓名：
高星月;王世杰;高鹏程
作者机构：
兰州交通大学测绘与地理信息学院,甘肃兰州,730070;地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,甘肃兰州,730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,甘肃兰州 730070;甘肃大禹九洲空间信息科技有限公司院士专家工作站,甘肃兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]高星月;王世杰;高鹏程-.D-InSAR与随机森林模型耦合的活动性滑坡识别方法探究)[J].中国地质灾害与防治学报,2022(05):102-108
A类：
B类：
InSAR,随机森林模型,模型耦合,活动性,滑坡识别,方法探究,早期识别,防灾减灾,舟曲县,Sentinel,1A,光学遥感影像,遥感影像数据,技术获取,地表形变,模型识别,滑坡体,滑坡数据集,潜在滑坡,分布位置,形变量,东西向,西南方,北山,12m,中方,灾害识别
AB值：
0.331676
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