The experimental data for automatic detection of FAST-type karst depressions using multi-scale template matching

本实验基于matlab（R2024b）软件平台，提出一种 FAST 类洼地自动识别方法，将多尺度球冠模板匹配与多维度相似性评估相结合。该方法的具体流程如下：首先构建多尺度球冠数字高程模型（DEM）模板，然后在实际 DEM 数据（空间分辨率为30m）中采用滑动窗口机制，通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、结构相似性指数（structural similarity index measure，SSIM）和互信息（mutual information，MI）三种指标评估地形相似性;随后融入深度阈值、面积 - 深度比、局部极小值等筛选标准，再通过空间聚类提取具有代表性的目标洼地。在贵州省典型喀斯特区域开展的实证研究显示，共识别出 245 个相似性得分高于 0.70 的洼地，这些洼地主要集中在中海拔区域（800-1500 米），且空间分布与区域断裂带高度吻合。识别出的高分洼地具有高圆度（平均值为 0.926）、边缘高程变异性低、形态结构规则等特征 。后缀名为.m的文件请用matlab软件打开。