TOPSIS融合极化信息的复杂背景下滑坡检测方法

如何在具有多种地物类型的复杂背景下准确地识别滑坡区域,同时较好地抑制其他地物造成的虚警,是基于极化合成孔径雷达(PolSAR)数据进行滑坡检测的关键问题。针对此问题,提出一种利用优劣解距离法(TOPSIS)融合极化信息的滑坡检测方法。首先通过Yamaguchi分解、H/A/α分解和相关系数计算得到8个极化特征参数,然后对这些参数进行归一化和同趋势化处理,同时利用层次分析法(AHP)优化设计TOPSIS的权重,在此基础上精确计算每个像素与滑坡的相似度,经阈值分割和形态学处理得到疑似滑坡区域;进一步采用滑坡前、后单极化数据的相干图来剔除疑似滑坡区域中的虚警,有效实现精准检测复杂背景下滑坡区域的目的。实验以深圳“12·20”滑坡和日本北海道“9·6”滑坡为例,结果表明,与现有方法相比,本文方法在有效抑制虚警率的情况下将滑坡检测正确率提升了10%以上。