中科星图GVE（案例）——AI检测采样区域的滑坡

此星光明

发布于 2024-10-11 09:04:49

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简介

AI可以通过分析卫星图像或航拍图像来检测采样区域的滑坡。以下是一些可能的方法：

图像识别： AI算法可以训练，以识别滑坡的视觉特征，如裸露的土地、土壤裂缝、岩石碎片等。通过对图像中的这些特征进行分析，算法可以识别出滑坡区域。
地形分析： AI可以通过分析地形数据来检测滑坡区域。地形数据可以是数字高程模型（DEM）或地形图。算法可以检测出地形的不规则性、陡峭程度和地形变化等，从而确定潜在的滑坡区域。
时间序列分析： AI可以利用多期卫星图像或航拍图像来进行时间序列分析，以检测采样区域的滑坡。通过比较不同时间点的图像，算法可以检测出地面的移动和变形，从而判断是否存在滑坡。
数据融合： AI可以结合多种数据源，如图像数据、地形数据、气象数据等，进行综合分析来检测滑坡区域。通过将不同数据源的信息进行整合，算法可以提高滑坡检测的准确性和可靠性。

需要注意的是，滑坡检测是一项复杂的任务，需要综合考虑多个因素，如地形、地质、水文等。因此，AI算法在滑坡检测中的应用仍然处于不断发展和完善的阶段，需要结合专业知识和数据分析来进行准确的判断。

函数

gve.Services.AI.Object_Detection_Landslide(image)

滑坡检测

方法参数

- image( Image )

image实例

返回值: FeatureCollection

代码

/**
 * @File    :   AI_Landslide_Detection
 * @Time    :   2024/01/22
 * @Author  :   GEOVIS Earth Brain
 * @Version :   0.1.0
 * @Contact :   中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层
 * @License :   (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有
 * @Desc    :   检测采样区域的滑坡
 * @Name    :   滑坡检测
 */
/** */

// 获取geometry对象
var geometry = gve.Geometry.Polygon([
    [
        [
            105.05507544232935,
            27.336419387148155
        ],
        [
            105.05507544232935,
            27.339783621845285
        ],
        [
            105.05782283693844,
            27.339783621845285
        ],
        [
            105.05782283693844,
            27.336419387148155
        ],
        [
            105.05507544232935,
            27.336419387148155
        ]
    ]
])


// 数据来源
var source = "Base_Image_V2024_1";

// 指定分辨率，外扩等
//@Ignore
var option = {};

// 获取指定区域tif数据 
var image = gve.Image.fromGeometry(geometry, source, option);

// 获取滑坡的FeatureCollection
var landslideFeatureCol = gve.Services.AI.Object_Detection_Landslide(image);

var style = { color: '#4a90e2', fillColor: '#f3eb07' };

Map.centerObject(geometry)
Map.addLayer(landslideFeatureCol, { style: style });