基于光学遥感自适应偏移追踪技术的滑坡监测

作     者：谭晴 吴希文 王华 邝健明 Tan Qing;Ng Alex Hay-Man;Wang Hua;Kuang Jianming

作者机构：广东工业大学信息工程学院广东广州510006 广东工业大学土木与交通工程学院广东广州510006 广东工业大学大湾区城市环境安全与绿色发展教育部重点实验室广东广州510006 华南农业大学资源环境学院广东广州510642 

出 版 物：《广东工业大学学报》 (Journal of Guangdong University of Technology)

年 卷 期：2025年第42卷第1期

页      面：107-113页

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 081803[工学-地质工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金资助面上项目(42274016) 广东省自然科学基金资助项目(2021A1515011483) 广东省林业科学数据中心项目(2021B1212100004) 

主　　题：光学遥感 归一化互相关 白格滑坡 自适应偏移跟踪 

摘      要：传统偏移跟踪方法主要依赖规则匹配窗口的归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)操作。然而,在光学遥感影像分析中,规则窗口内往往存在如水体、阴影、云层等干扰因素的像素。当应用于滑坡监测时,这些干扰因素可能会导致偏移估计出现错误。为了解决这个问题,本文提出了一种自适应偏移跟踪算法。在偏移估计前,先进行预处理,识别出研究区域中水体、阴影、云层等干扰因素的位置,并生成相应的水体、阴影、云层掩膜。然后在偏移估计过程中,通过干扰因素的掩膜找出互相关窗口中干扰因素的位置,并在计算时排除互相关窗口内的干扰因素像素,以此来提高偏移估计的准确性和可靠性。通过在白格滑坡的实验验证,证明了该方法能显著提高偏移跟踪的准确性和可靠性。