一种坡体单元分类与提取方法、系统、设备及存储介质

本发明涉及滑坡灾害风险评估和防治，尤其是涉及一种坡体单元分类与提取方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、目前，区域性崩塌、滑坡灾害危险性评估常见的评价单元从大到小有地域单元、网格单元、小流域单元、山体、斜坡单元等，不同评价单元的选择和划分，决定了评价结果的精细程度和准确性。根据精细化地质灾害风险评估的需求，需要结合微观地形地貌特征，将内部均质性和一致性高的最小单元作为评价单元，保证单元之外的最大异质性。大部分斜坡单元是根据数字地形的山脊线、山谷线、台地和谷底边界等地貌分界线来划分提取的，仍不能满足复杂环境下地质灾害精细化动态评估的需求，因此，亟需进一步细化至坡体单元尺度，使得风险评估的结果更加精准。一种高效的坡体单元精细化分类和提取方法是研究崩塌、滑坡等突发地质灾害形成、发育、运动、演化机理的前提条件，对于提高地质灾害风险评估的准确度、灾害判识提取精度、监测预警成效和防治工程参数设计的有效性具有重要作用。

技术实现思路

1、为解决上述背景技术中的问题，本发明提供了一种坡体单元分类与提取方法、系统、设备及存储介质，针对区域微地貌特征形成不同的坡体单元类型，反映了区域内复杂地形地貌特征，既为滑坡灾害遥感判识提取提高了准确度，降低了误判率、错分率，又为滑坡灾害监测预警决策部署、防治工程参数设计提供参考依据。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种坡体单元分类与提取方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：根据研究区的地形地貌特征，选定特征地形因子，基于数字高程模型dem对研究区进行地形分析，通过对研究区的dem数据进行处理，得到曲率、地形起伏度、坡度数据；

4、步骤s2：根据研究区微观地形地貌特征，划分并组合各地形因子等级，制定坡体单元分类方案；

5、步骤s3：基于水文分析方法，分割小流域单元，根据山脊线山谷线以及凹凸地性线划分斜坡单元，顾及山梁线沟槽线特征，结合曲率、地形起伏度及坡度因子界定得出合适的判断阈值，提取坡体单元；

6、步骤s4：基于三维数字影像场景、高分辨率遥感影像以及高精度数字高程模型dem，从大/中/小尺度出发，考虑场景特征、空间特征、纹理特征、rgb特征，加以动态优化修正，精细化坡体单元。

7、优选的，步骤s1中包括以下步骤：

8、s101、获取研究区的数字高程模型（简称dem）数据；

9、s102、栅格化，将地表划分成规则的栅格单元，每个栅格单元叠加该研究区范围内的dem数据值，获得栅格单元内平均海拔高度；

10、s103、确定像元分辨率的大小，选任一像元作为初始像元 a 0；

11、s104、以 a 0为中心，选择其外围8个相邻像元共同组成一个3×3的矩形邻域窗口；

12、s105、通过该像元（ a 0）与其相邻西北、北、东北、东、东南、南、西南、西八个方向相邻像元拟合，得到该像元的表面曲率，表面曲率包括沿着最大坡度的方向、垂直于最大坡度的方向，也就是剖面曲率、平面曲率，表面曲率计算公式如下：

13、；、为表面从中心像元开始在水平、垂直方向上的二阶导数。

14、s106、逐个像元判断3×3窗口内9个像元值最大值和最小值，按照如下公式计算邻域内像元的范围：， ax、为邻域内所有像元的高程值的最大值、最小值，并将计算得到的值赋给中间像元，研究区外轮廓边界最上、最下、最左、最右像元除外；

15、s107、通过向上、向下、向左、向右外扩像元，其值赋0，再按照s106计算中间像元值，得到地形起伏度；

16、s108、计算高程增量，为从中心像元开始在垂直方向上的变化率；

17、s109、计算水平增量，为从中心像元开始在水平方向上的变化率；

18、s110、计算坡度角度，其公式如下：；

19、s111、将计算得到的坡度角度转换为度数，得到弧度转为度，转换公式如下：；

20、s112、对计算得到的曲率、地形起伏度、坡度进行分析和可视化。

21、优选的，步骤s2中包括以下步骤：

22、s201、定义基本坡型为slope type，slope type为st，将其分为上、下两部分，为st上、st下，各自基于水平基准线的斜率为k上、k下，二者相交处的转折线为l上-下；当k上=k下时，l上-下为180°直线，则st为直线型坡，当k上>k下时，st为凹型坡，当k上<k下时，st为凸型坡；确认研究区凹型坡、直线型坡、凸型坡的曲率阈值范围，分别为cv1＜-0.3、-0.3≤cv2≤0.3、cv3＞0.3，其中cv1代表研究区凹形坡的曲率，cv2代表研究区直线型坡的曲率，cv3代表研究区凸型坡的曲率；

23、s202、基于海拔高度0-5000m与起伏高度0-2500m，将研究区划分为平原/台地、低丘陵、高丘陵、小起伏低山、小起伏中山、小起伏高山、中起伏低山、中起伏中山、中起伏高山、大起伏中山和大起伏高山11种类型；

24、s203、定义基本坡度为slope，slope为s，坡度=，取值范围为0-90°，值越小，地势越平坦，值越大，地势越陡峭，总共将研究区坡度划分为平坡、微斜坡、缓斜坡、斜坡、陡坡、峭坡和垂直坡7种类型，其坡度阈值分别为0°＜s≤0.5°、0.5°＜s≤2°、2°＜s≤5°、5°＜s≤15°、15°＜s≤35°、35°＜s≤55°和55°＜s≤90°。

25、s204、考虑研究区实际地形地貌特征，将各地形因子进行分类分级，再组合表达，划分坡体单元类型，制定一套系统化流程化过程化分类方案。

26、优选的，步骤s3中包括以下步骤：

27、s301、采用数字高程模型dem数据，逐行逐列逐像元计算3×3像元窗口内最大值，将其赋给中间像元；

28、s302、计算fdem，得到反地形，公式如下：fdem=maxdem-dem,其中fdem表示反地形；maxdem表示dem最大值；

29、s303、对dem和fdem分别进行填洼、d8流向、d8流量分析，其中d8代表基于3×3的矩形邻域像元搜索框，以dem和fdem中某一像元为中心像元，中心像元朝外有东、东南、南、西南、西、西北、北、东北八个方向的像元；

30、s304、结合研究区水系分布特征，基于阈值提取合适河网；

31、s305、基于河网链接和交汇点，区分分水岭，分割小流域单元；

32、s306、依据山脊线山谷线划分单一山体，再考虑凹凸地性线性质，划分斜坡单元；

33、s307、顾及山梁线沟槽线以及曲率、地形起伏度、坡度3种地形因子空间分布特征，提取初步坡体单元；

34、s308、制定曲率分类分级方案，根据研究区微观地形地貌特征，地势复杂崎岖，将其划分为6种类型，分别为直线型、凸型、凹型、凸凹型、凹凸型、复合型；

35、s309、界定曲率阈值，对照研究区地形地貌图、高分辨率遥感影像图，得到合适阈值；

36、s310、制定地形起伏度分类分级方案，从宏观地形地貌特征出发，将研究区划分为11种类型，从低到高依次为平原/台地、低丘陵、高丘陵、小起伏低山、小起伏中山、小起伏高山、中起伏低山、中起伏中山、中起伏高山、大起伏中山、大起伏高山；

37、s311、制定坡度分类分级方案，结合研究区坡度值范围，进行坡地分类，将其划分为7种类型，从小到大依次为平坡、微斜坡、缓斜坡、斜坡、陡坡、峭坡、垂直坡；

38、s312、组合地形因子，按照曲率-地形起伏度-坡度顺序依次合并表达坡体单元类型。

39、优选的，步骤s4中包括以下步骤：

40、s401、基于三维数字影像场景，从小比例尺区域到大比例尺区域再到背景区，从二维到三维，将平面特征具象化，展示局部微观地形地貌特征；

41、s402、基于高分辨率遥感影像，根据影像纹理特征、rgb特征，从地物形状轮廓、粗糙度、色相/色调/饱和度/亮度/对比度角度出发考虑；

42、s403、基于高精度数字高程模型dem，细化地表起伏幅度特征及其阴影遮盖程度；

43、s404、动态优化修正不合理边界或岛屿，得到精细化坡体单元。

44、本发明提供的一种坡体单元分类与提取系统，应用上述一种坡体单元分类方案与提取方法，包括

45、数据预处理模块：根据研究区范围矢量数据，选定定并展示范围线内的数据源，经过数据源处理、转换、投影方法，统一融合高分辨率遥感影、高精度dem和三维数字影像场景数据，并叠加展示；

46、地形分析模块：选定适宜的地形因子，提取并分析范围区内曲率、地形起伏度、坡度地形特征因子；

47、坡体单元分类方案模块：制定符合研究区微地貌特征的坡体单元分类方案，确定分类指标阈值和分类指标体系；

48、坡体单元粗提取模块：根据分类方案，从大、中、小三个尺度，初步提取流域、山体、山脊线、山谷线、山梁线、沟槽线、凹凸地性线，考虑曲率、地形起伏度、坡度因子，界定得出合适的判断阈值，形成研究区小流域-山体-斜坡-坡体体系的坡体单元；

49、坡体单位精细化模块：基于三维数字影像场景，从大、中、小三个尺度，综合影像纹理特征、rgb特征、空间特征、场景特征动态优化和修正不合理的坡体单元边界和岛屿，得到精细化的坡体单元。

50、本发明提供的一种坡体单元分类与提取设备，包括：

51、一个或多个处理器；

52、存储器，用于存储一个或多个程序；

53、当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上述一种坡体单元分类与提取方法。

54、本发明提供的一种坡体单元分类与提取存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述一种坡体单元分类与提取方法。

55、因此，本发明采用上述一种坡体单元分类与提取方法、系统、设备及存储介质，具有以下有益效果：

56、本发明采用的方法，针对区域微地貌特征形成不同的坡体单元类型，反映了区域内复杂地形地貌特征，既为滑坡灾害遥感判识提取提高了准确度，降低了误判率、错分率，又为滑坡灾害监测预警决策部署、防治工程参数设计提供参考依据。

57、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。