地震灾害遥感信息提取技术的研究综述

介绍了遥感震害信息提取的内容; 并详细阐述了目前遥感震害信息提取的主流的技术方法; 同时也对这几项遥感震害信息提取技术在应用中的特点和不足做出了客观的分析; 并提出未来遥感震害信息提取的研究重点和笔者利用汶川地震航空影像进行震害信息提取的思路。     

广义高斯模型的KI双阈值自动分割SAR图像非监督变化检测

提出广义高斯模型假设下KI双阈值法的SAR图像变化检测算法.描述了SAR差异图像上未发生变化类、后向散射减弱类和后向散射增强类的概率密度分布.基于KI准则,构建了双阈值准则函数.提出仅利用差异图像灰度直方图的最优双阈值自动选取方法,实现了3种变化与非变化类型的非监督变化检测信息提取.选取两个时相的Radarsat卫星SAR图像进行变化检测试验,结果表明该方法可行、有效.     

SAR图像纹理特征相关变化检测的震害建筑物提取

SAR图像变化检测是遥感震害信息识别中的重要方法之一,常规的SAR图像变化检测方法主要以强度图像为主,易受图像中地物目标方位变化、表面粗糙度变化和图像中涵盖地物目标信息量庞大的影响。针对震后强度图像变化复杂无规律、纹理特征参数繁多且难优选的问题,以熊本地震益城町区域的ALOS-2数据为例,提出了一种基于纹理特征主成分变换的相关性变化检测方法,该方法首先提取图像的多个纹理特征参量,其次采用主成分变换的方法获取多个纹理特征参量的第一主成分分量,然后计算第一主成分分量的相关性,最后根据实地调查样本统计分类阈值对图像中不同程度震害建筑物进行检测,并与基于强度图像相关性变化检测方法、强度图像差值变化检测方法结果进行了对比。结果表明,基于纹理特征主成分的相关性变化检测方法能够有效地检测不同震害程度建筑物的分布,总体提取精度可达87.2%,高于基于强度图像的两类变化检测方法检测精度,在保持较高提取精度的同时,也有效降低了震害建筑物的错分概率,证明了该方法的可行性,提出的方法可用于震后灾损评估、救援决策制定、指导灾后重建。     

一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法

针对高分辨率遥感影像建筑物变化检测精度不高的问题,本文提出了一种改进城市建筑物变化检测方法。首先通过提取像元顶点构造像元图集,并以长宽比与矩形度作为变化检测测度,对后一期影像进行影像分割,识别建筑物轮廓对象。将建筑物轮廓进行几何关系筛选,完成建筑物变化信息提取。实验表明,该方法具有较高的变化检测精度,可明显削弱光照条件和成像角度对建筑物变化检测精度的影响,是一种普适性较强的城市建筑物变化检测方法。     

基于改进的最大类间方差法的遥感影像变化检测

变化检测技术被广泛应用于灾情估计、环境监测、农作物生长、森林覆盖等多个领域。为了自动获取变化检测的阈值,本文仔细分析了最大类间方差的方法和原理,改进了二维最大类间方差方法在变化检测中的应用,并利用多套遥感影像数据进行了实验,实验表明了该方法的可行性和有效性。     

一种山区滑坡灾损建筑物信息提取的方法

高分辨率遥感技术是我国防灾减灾中的关键技术之一,高分遥感数据的快速处理、及时准确获取灾损信息对灾后重建补偿具有重要意义。处于山地地形环境中的建筑物的地面调查评估与灾损评估往往具有一定的困难,本文结合2006年广西梧州发生的重大地质灾害,利用面向对象方法结合决策变化检测技术提高了高空间分辨率卫星影像中的灾害建筑物信息提取效率。研究中发现该次滑坡灾害在高分影像上具有显著的灾损特征。基于像元的变化检测技术与面向对象的分类方法结合可以有效剔除非灾导致的变化建筑物信息,如道路和裸地干扰信息,对进一步提高灾损建筑物信息提取的精度发挥了关键作用。     

遥感技术在地震震害监测中的应用

地震是人类无法抵御的严重自然灾害,利用遥感技术及时获取震害信息开展救援是减轻损失的有效方法。在详细总结震害遥感监测主要技术及现状的基础上,对数据获取及预处理、震害信息提取和次生灾害监测方法进行分析,提出震害遥感监测的发展趋势。     

基于Matlab平台的遥感图像变化检测算法改进策略

利用多源遥感影像获得变化的地物信息的过程称为变化检测。变化检测的方法多种多样,由影像分析的层次不同分为像素级的变化检测、特征级的变化检测和目标级的变化检测3种类型;由不同的数据分析机理,变化检测又可分为非监督类变化检测和监督类变化检测。试验证明,基于边缘特征与灰度差值法相结合的变化检测试验更适用于基于Matlab平台的遥感图像变化检测。     

基于遥感影像的城镇建筑物分类

震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率。采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类。分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可以用于城镇建筑物分类。根据建筑物分类结果对震害风险进行了划分。     

利用多尺度融合进行面向对象的遥感影像变化检测

在面向对象的变化检测过程中,确定对象的最优分割尺度直接关系到后续的变化信息提取与分析。针对该问题,提出了基于多尺度分割与融合的对象级变化检测新方法。首先,利用由细到粗的尺度分割来获取不同尺寸的目标对象,然后依据对象的特征进行变化向量分析得到各个尺度上的变化检测结果。为了提高变化检测的精度,本文引入模糊融合及两种决策级融合方法进行多尺度融合,并利用SPOT5多光谱遥感图像进行试验。与像素级的变化检测方法相比,总体精度提高了10%左右,试验结果证明了这几种融合策略的有效性和可行性。