背景技术：
传统的泥石流地质灾害识别和判定方法主要是先采取实地地质测绘、勘查等工作后才能判断灾害蕴藏情况，对于较大范围的地质灾害调查和防控可谓杯水车薪，且效率较低。
遥感技术是一种不直接接触探测目标，从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线对目标进行探测和判断译读，从而揭示目标特性的综合性探测技术。遥感技术由于其具有的覆盖范围广、光谱范围大、时空分辨率高、光谱分辨率高、穿透能力强、对考古文物的无损探测等优点，在很多领域获得了很好的应用，是一种方便、快捷、成本较低且有效的识别、判定的方式。通过对泥石流地质灾害区历史数据的比对和分析，可为泥石流地质灾害区治理方式的选择及灾害的发展趋势提供大量真实可靠的数据。但是现在流行的对卫星影像的图像处理方法，特别是图像拼接方法，存在效率低、精度低、识别结果不佳的缺陷。
技术实现要素：
基于本领域的技术缺陷，本发明提供了一种基于TM影像的泥石流信息提取方法：
步骤1，对TM影像数据进行图像预处理；
步骤2，将TM影像7个波段的文件进行数据融合；
步骤3，对影像数据进行图像拼接和图像裁剪；
步骤4，针对TM影像的波谱信息，建立泥石流信息提取模型；
步骤5，依照泥石流信息提取模型对所有TM像元进行处理，获得二值图像；
步骤6，对二值图像进行去噪处理，最后即得到去除阴影噪声的泥石流信息数据。
其中，所述步骤4，泥石流信息提取模型为：
其中，TM2、TM4、TM5分别表示TM影像的第2、4、5波段值，S1表示预先设定的阈值；
其中，所述步骤5，依照泥石流信息提取模型对所有TM像元进行处理，获得二值图像，具体为：符合模型的赋值为1，不符合模型的赋值为0，得到二值图像。
其中，所述步骤6，对二值图像进行去噪处理，最后即得到去除阴影噪声的泥石流信息数据，具体包括：对TM影像的每一个像元的第3波段进行判断，若TM3＞S2，则赋值为1，TM3<S2，则赋值为0，最后即得到去除山体阴影噪声的泥石流信息数据,，S2表征山体阴影在第3波段上进行分割的阈值；
其中，所述步骤1，对TM影像数据进行图像预处理，具体包括：降噪处理、几何校正。
其中，所述步骤3，对影像数据进行图像拼接，具体包括：
步骤3-1，检测并提取相邻的原始图像1和原始图像2的特征点，
步骤3-2，对提取的特征点进行匹配；
步骤3-3，对图像进行空间变换；
步骤3-4，进行图像融合。
通过本发明，采用卫星影像作为研究对象，可以大尺度对地区进行研究；采用先进的图像处理方法，可以达到精准快速的影像处理效果，并进一步对泥石流信息提取产生积极影响。因此，本发明是一种方便、快捷、成本较低且有效的灾害识别和判定的方式。
附图说明
图1本发明所提出的方法流程图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合附图参考实施例的描述，对本发明的方法进行进一步的说明。
为了全面理解本发明，在以下详细描述中提到了众多具体细节。但是本领域技术人员应该理解，本发明可以无需这些具体细节而实现。在实施例中，不详细描述公知的方法、过程、组件，以免不必要地使实施例繁琐。
参见图1所示，本发明的一种基于TM影像的泥石流信息提取方法：
步骤1，对TM影像数据进行图像预处理；
步骤2，将TM影像7个波段的文件进行数据融合；
步骤3，对影像数据进行图像拼接和图像裁剪；
步骤4，针对TM影像的波谱信息，建立泥石流信息提取模型；
步骤5，依照泥石流信息提取模型对所有TM像元进行处理，获得二值图像；
步骤6，对二值图像进行去噪处理，最后即得到去除阴影噪声的泥石流信息数据。
其中，所述步骤4，泥石流信息提取模型为：
其中，TM2、TM4、TM5分别表示TM影像的第2、4、5波段值，S1表示预先设定的阈值；
其中，所述步骤5，依照泥石流信息提取模型对所有TM像元进行处理，获得二值图像，具体为：符合模型的赋值为1，不符合模型的赋值为0，得到二值图像。
其中，所述步骤6，对二值图像进行去噪处理，最后即得到去除阴影噪声的泥石流信息数据，具体包括：对TM影像的每一个像元的第3波段进行判断，若TM3＞S2，则赋值为1，TM3<S2，则赋值为0，最后即得到去除山体阴影噪声的泥石流信息数据,，S2表征山体阴影在第3波段上进行分割的阈值；
其中，所述步骤1，对TM影像数据进行图像预处理，具体包括：降噪处理、几何校正。
其中，所述步骤3，对影像数据进行图像拼接，具体包括：
步骤3-1，检测并提取相邻的原始图像1和原始图像2的特征点，
步骤3-2，对提取的特征点进行匹配；
步骤3-3，对图像进行空间变换；
步骤3-4，进行图像融合。
其中，步骤3-2，对提取的特征点进行匹配，具体包括：
步骤3-2-1，读取原始图像1和原始图像2，分别在原始图像1和原始图像2中，以每一个特征点i为中心取一个(2L+1)×(2L+1)大小的相关窗口W，L为大于等于1的整数；
步骤3-2-2，将原始图像1和原始图像2进行灰度化；
步骤3-2-3，逐个选取灰度化后的原始图像1中每一个像素点i，求取该像素点i与灰度化后的原始图像2中任一点的匹配度R，
所述
其中，C1、C2分别为原始图像1和原始图像2中像素点相关窗口内像素的灰度值，分别表示图原始图像1和原始图像2像素点相关窗口内像素灰度值的均值；
步骤3-2-4，针对原始图像1中的每一个像素点i，选取匹配度R中最大的匹配度Rmax所对应的像素点作为该像素点i的匹配点；
步骤3-2-5，设置匹配度阈值Z，将所有像素点的最大匹配度Rmax与Z进行比较，排除Rmax小于Z的该匹配度所对应的像素点，仅将Rmax大于Z的该匹配度所对应的原始图像1和原始图像2的像素点保留。
步骤3-2-6，将保留的原始图像1的像素点及其对应的原始图像2的像素点作为特征点对，进行特征点匹配。
本方法还包括：结合其他相关资料，进行泥石流流量估算，泥石流影响评价、泥石流泛滥范围估计、以及泥石流危险性分区。
可见，本发明采用卫星影像作为研究对象，可以大尺度对地区进行研究；采用先进的图像处理方法，特别是图像拼接技术，可以达到精准快速的影像处理效果，并进一步对泥石流信息提取产生积极影响。因此，本发明是一种方便、快捷、成本较低且有效的灾害识别和判定的方式。
这里只说明了本发明的优选实施例，但其意并非限制本发明的范围、适用性和配置。相反，对实施例的详细说明可使本领域技术人员得以实施。应能理解，在不偏离所附权利要求书确定的本发明精神和范围情况下，可对一些细节做适当变更和修改。