中文摘要：

建立完整的历史滑坡编目对开展灾害调查、总结灾害分布规律，构建完整灾害风险评估体系有重要作用。传统滑坡编目绘制方法主要基于航空照片的判读和大量野外调查，需耗费大量时间和人力。基于像素的卫星影像自动分析方法虽然快速，却只能基于滑坡的光谱特征进行编目绘制。面向对象的影像分析能完整地描述滑坡的光谱、语义、形状等特征，并能模仿人类感知识别过程进行编目绘制，但现存方法仍有以下局限性（1）滑坡对象分割不准确；（2）滑坡特征阈值需通过反复试错来确定，具有主观性；（3）绘制方法通用性低，同一规则难以应用于不同地区或数据。本课题拟开发一种全新的面向对象的机器学习推理算法对滑坡编目进行快速绘制，以解决现存方法的上述局限性。本研究将选取受汶川地震影响的四川省虹口乡震区作为示范区域，通过对高分辨率遥感影像的分析，快速绘制震后虹口乡地区的滑坡编目。希望通过此研究，为今后我国绘制大范围完整的历史滑坡编目提供技术支撑。