受气候变暖影响，青藏高原的多年冻土正在发生广泛的退化，主要表现为融冻泥流事件的频繁发生，对生态系统和当地基础设施造成深刻影响。融冻泥流的精准识别有助于理解融冻泥流的发生和演变机制。近年来尽管基于深度学习的融冻泥流识别取得了进展，但机器学习算法在该领域的识别能力仍有待探究。本研究基于GF-2卫星遥感数据构建了一种基于集成机器学习的优化面向对象融冻泥流识别算法，引入了纹理和几何等空间信息来辅助识别融冻泥流，并基于面向对象技术改善了识别模型的错分问题。此外，基于集成学习整合不同机器学习模型的优势，以获得不低于常用深度学习模型的识别精度。结果表明，基于递归特征消除（RFE）特征选择算法剔除了多维特征数据集中的冗余特征，证明了纹理和几何信息是融冻泥流识别的有效数据补充。在优化后的面向对象机器学习模型中，随机森林（RF）的识别精度最高，总体精度为87.43%。McNemar检验表明，与单一模型相比，集成机器学习模型显著提高了融冻泥流识别精度，其总体精度为93.14%。对研究区内融冻泥流的地形特征进行统计分析后发现融冻泥流主要发生在海拔3 200～3 500 m之间，坡度介于5°～25°，并且以东北...

受气候变暖影响，青藏高原的多年冻土正在发生广泛的退化，主要表现为融冻泥流事件的频繁发生，对生态系统和当地基础设施造成深刻影响。融冻泥流的精准识别有助于理解融冻泥流的发生和演变机制。近年来尽管基于深度学习的融冻泥流识别取得了进展，但机器学习算法在该领域的识别能力仍有待探究。本研究基于GF-2卫星遥感数据构建了一种基于集成机器学习的优化面向对象融冻泥流识别算法，引入了纹理和几何等空间信息来辅助识别融冻泥流，并基于面向对象技术改善了识别模型的错分问题。此外，基于集成学习整合不同机器学习模型的优势，以获得不低于常用深度学习模型的识别精度。结果表明，基于递归特征消除（RFE）特征选择算法剔除了多维特征数据集中的冗余特征，证明了纹理和几何信息是融冻泥流识别的有效数据补充。在优化后的面向对象机器学习模型中，随机森林（RF）的识别精度最高，总体精度为87.43%。McNemar检验表明，与单一模型相比，集成机器学习模型显著提高了融冻泥流识别精度，其总体精度为93.14%。对研究区内融冻泥流的地形特征进行统计分析后发现融冻泥流主要发生在海拔3 200～3 500 m之间，坡度介于5°～25°，并且以东北...

为充分发挥国产高分辨率卫星数据的优势,探索中巴经济走廊沿线地区地质灾害遥感调查方法,文章以高分二号(GF-2)遥感数据为主要信息源,对中巴公路G314沿线奥依塔克—塔合曼段(简称"奥-塔段")的滑坡、泥石流、崩塌、冻融泥流、冰湖溃决、冰碛物长程滑坡等地质灾害进行1∶50 000详细解译,共圈定灾害点146处,结合实地验证结果,综合分析了灾害形成的地质环境、分布特征及发育规律,给出了防治建议。研究结果为中巴公路沿线的地质灾害研究提供了基础资料,也为GF-2数据在地质灾害调查中的应用提供了技术支持。

为充分发挥国产高分辨率卫星数据的优势,探索中巴经济走廊沿线地区地质灾害遥感调查方法,文章以高分二号(GF-2)遥感数据为主要信息源,对中巴公路G314沿线奥依塔克—塔合曼段(简称"奥-塔段")的滑坡、泥石流、崩塌、冻融泥流、冰湖溃决、冰碛物长程滑坡等地质灾害进行1∶50 000详细解译,共圈定灾害点146处,结合实地验证结果,综合分析了灾害形成的地质环境、分布特征及发育规律,给出了防治建议。研究结果为中巴公路沿线的地质灾害研究提供了基础资料,也为GF-2数据在地质灾害调查中的应用提供了技术支持。