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作者
王志勇李路王建刘健
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单位
山东科技大学测绘与空间信息学院测绘工程国家级实验教学示范中心（山东科技大学）
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摘要
针对难以从大幅宽InSAR干涉图中自动识别与检测矿区采空区的问题,提出了一种基于方向梯度直方图（HOG）特征的InSAR矿区开采沉陷盆地检测模型,首先使用HOG算子提取样本中开采沉陷盆地和其他目标的边缘特征,用于训练支持向量机（SVM）,得到用于检测InSAR开采沉陷盆地的SVM分类器,随后利用相干信息对分类器的检测结果进行筛选,排除疑似目标,提高开采沉陷盆地的检测精度.选取淮北矿区和济宁矿区为实验区,利用Sentinel-1A雷达数据进行了实验验证.结果表明:该模型能够在大区域的InSAR干涉图上有效地检测出矿区开采沉陷盆地,其正确率可达85%,可以为矿区沉降的精细化监测与分析提供参考.
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关键词
HOG特征SVM分类器矿区沉降雷达干涉测量
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金项目（41876202）；山东省自然科学基金项目（ZR2017MD020）；山东省重大科技创新工程项目（2019JZZY020103）；地球观测与时空信息科学国家测绘地理信息局重点实验室资助项目（201803）；
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文章目录
1 基于HOG特征的沉陷盆地检测模型
1.1 矿区开采沉陷盆地的HOG特征
1.2 SVM分类器
1.3 相干图的应用
2 实验区与实验数据
2.1 实验区
2.2 训练样本的构建
2.3 实验数据
3 实验结果及分析
3.1 检测结果
3.2 检测结果评价
3.3 检测结果分析
4 结 论
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引用格式
王志勇,李路,王建,刘健.基于HOG特征的InSAR矿区开采沉陷盆地检测方法[J].中国矿业大学学报,2021,50(02):404-410.
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