Detección de Cambios por Deslizamientos de Tierra Basada en DEMs Derivados de LiDAR Aéreo Multitemporal
Autores: Mora, Omar E.; Lenzano, M. Gabriela; Toth, Charles K.; Grejner-Brzezinska, Dorota A.; Fayne, Jessica V.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Detección de Cambios por Deslizamientos de Tierra Basada en DEMs Derivados de LiDAR Aéreo Multitemporal
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Ciencias de la Tierra y Geología
Palabras clave
Tecnologías de teledetección
Sistemas de escaneo láser aéreo
Modelado de superficies
Mapeo de deslizamientos de tierra
LiDAR multitemporal
Actividad de deslizamientos de tierra
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Las tecnologías de teledetección han experimentado mejoras extraordinarias tanto en resolución espacial como en precisión recientemente. En particular, los sistemas de escaneo láser aéreo pueden ahora proporcionar datos para la modelización de superficies con una resolución y precisión sin precedentes, lo que puede apoyar eficazmente la detección de características de superficie de submetro, vitales para el mapeo de deslizamientos de tierra. Además, la fácil repetibilidad de la adquisición de datos ofrece la oportunidad de monitorear cambios temporales en la superficie, que son esenciales para identificar deslizamientos en desarrollo o activos. Se necesitan métodos específicos para detectar y mapear cambios en la superficie debido a actividades de deslizamiento de tierra. En este artículo, presentamos una metodología que se basa en la fusión de detección de cambios probabilística y extracción de características de superficie de deslizamientos utilizando Modelos Digitales de Elevación (MDE) derivados de Light Detection and Ranging (LiDAR) multitemporales para mapear cambios en la superficie que demuestran actividad de deslizamiento de tierra. El método propuesto fue probado en un área con numerosos deslizamientos que varían de 200 m a 27,000 m de área bajo baja vegetación y cobertura arbórea, Zanesville, Ohio, EE. UU. Los cambios en la superficie observados se evalúan probabilísticamente para determinar la probabilidad de que los cambios estén relacionados con la actividad de deslizamiento de tierra. A continuación, basado en características de la superficie, una Máquina de Vectores de Soporte (SVM) cuantifica y mapea las firmas topográficas de los deslizamientos en toda el área. Finalmente, estos dos procesos se fusionan para detectar cambios propensos a deslizamientos de tierra. Los resultados demuestran que 53 de los 80 deslizamientos mapeados en el inventario fueron identificados utilizando este método. Además, algunas áreas que no fueron mapeadas en el mapa de inventario mostraron cambios que probablemente sean deslizamientos en desarrollo.
Descripción
Las tecnologías de teledetección han experimentado mejoras extraordinarias tanto en resolución espacial como en precisión recientemente. En particular, los sistemas de escaneo láser aéreo pueden ahora proporcionar datos para la modelización de superficies con una resolución y precisión sin precedentes, lo que puede apoyar eficazmente la detección de características de superficie de submetro, vitales para el mapeo de deslizamientos de tierra. Además, la fácil repetibilidad de la adquisición de datos ofrece la oportunidad de monitorear cambios temporales en la superficie, que son esenciales para identificar deslizamientos en desarrollo o activos. Se necesitan métodos específicos para detectar y mapear cambios en la superficie debido a actividades de deslizamiento de tierra. En este artículo, presentamos una metodología que se basa en la fusión de detección de cambios probabilística y extracción de características de superficie de deslizamientos utilizando Modelos Digitales de Elevación (MDE) derivados de Light Detection and Ranging (LiDAR) multitemporales para mapear cambios en la superficie que demuestran actividad de deslizamiento de tierra. El método propuesto fue probado en un área con numerosos deslizamientos que varían de 200 m a 27,000 m de área bajo baja vegetación y cobertura arbórea, Zanesville, Ohio, EE. UU. Los cambios en la superficie observados se evalúan probabilísticamente para determinar la probabilidad de que los cambios estén relacionados con la actividad de deslizamiento de tierra. A continuación, basado en características de la superficie, una Máquina de Vectores de Soporte (SVM) cuantifica y mapea las firmas topográficas de los deslizamientos en toda el área. Finalmente, estos dos procesos se fusionan para detectar cambios propensos a deslizamientos de tierra. Los resultados demuestran que 53 de los 80 deslizamientos mapeados en el inventario fueron identificados utilizando este método. Además, algunas áreas que no fueron mapeadas en el mapa de inventario mostraron cambios que probablemente sean deslizamientos en desarrollo.