王庆雅，张 锦

(太原理工大学 矿业工程学院，太原 030006)

滑坡是我国发生数量最多、分布最广的地质灾害，每年因滑坡而造成直接或间接的经济损失不可估量。因此，在滑坡发生后，利用高分辨率遥感影像进行滑坡快速提取对应急救援、灾损评估具有重要的意义。

由于地形地貌、地质条件等因素的不同，滑坡体在遥感影像上的特征有较大差别[1]，因此，很难建立起通用的滑坡识别特征体系。目前，滑坡自动提取主要依靠基于高分辨率遥感影像结合多特征体系的滑坡自动识别方法。MARTHA et al[2]利用光谱、纹理、形态等特征实现了对不同类型滑坡的半自动提取。KURTZ et al[3]利用光谱、纹理、几何、上下文等特征采用自上而下的基于区域的层次框架实现了滑坡的分层提取。刘辰等[4]使用不同分辨率的DEM进行面向对象的滑坡提取，指出空间分辨率越高的DEM数据，越能准确地识别出滑坡。彭令等[5]结合光谱、纹理、几何、地形等特征属性建立规则集进行区域滑坡信息提取。充分利用高分影像的纹理、几何和上下文等空间特征及光谱特征，结合地形特征，建立多特征滑坡识别体系，虽然是提高滑坡识别与提取能力的有效途径，但其中存在特征冗余、滑坡识别规则难以统一等问题，而且在目前滑坡提取中用到的纹理特征主要是灰度共生矩阵这种统计特征，对于单个滑坡在遥感影像上具体的纹理表现方式及规律性研究还不够充分。

纹理反映了物体表面颜色和灰度的某种变化规律，是区分具有相似光谱、不同空间分布结构特性地物的有效信息，被广泛应用在影像信息的提取中[6]。……