面向对象遥感分类方法在汶川地震震害提取中的应用

震后城市建筑物震害的自动识别与分类, 是遥感震害调查中的关键步骤, 其精度直接影响损失评估的结果. 而随着高分辨率遥感影像的发展, 传统基于像元的分类技术已不能满足需求, 引入面向对象的信息提取技术, 充分挖掘影像对象的纹理、形状和相互关系等信息, 能够有效的提高震害的分类精度. 该文阐述了面向对象的遥感震害提取思路和方法, 并应用汶川地震震后高分辨率航空遥感数据, 针对建筑物震害进行面向对象的快速提取与自动分类. 结果表明, 与基于像元分类比较, 面向对象的建筑物震害分类能够显著改善分类效果.     

基于最优分割的高分辨率遥感影像震害建筑物识别技术

为了提高建筑物震害信息提取的效率与准确度,针对震后高分辨率遥感影像,根据震害建筑物在遥感影像上的特征,以2010年海地M_S7.0地震为例,通过尺度参数估计算法自动选择最优分割尺度对影像进行多尺度分割,并采用面向对象方法对海地高分辨率遥感影像进行建筑物震害信息提取,同时与基于像元的支持向量机、反向传播神经网络、基于分类回归算法的决策树分类方法进行比较。试验结果表明,面向对象的分类方法具有更好的目视效果和更高的分类精度,有利于地震后震害信息的准确提取和快速评估。      

基于全极化Radarsat-2影像的建筑物震害评估

利用震后灾区全极化SAR影像可快速提取建筑物震害信息,为应急救援的快速有效实施提供重要的灾情信息支持。本文建立基于极化散射矩阵的Pauli-Wishart监督极化分类的建筑物震害信息提取和以街区为尺度的震害程度评估方法,包括Pauli分解、Wishart监督分类和遥感震害指数提取,并利用玉树县城区2010年4月14日青海玉树7.1级地震震后全极化Radarsat-2影像,提取了建筑物震害信息。经统计,确定结果总体分类精度达到0.81,Kappa值为0.61,表明本文提取建筑物震害的方法是可行的。     

面向对象的遥感震害信息提取方法——以汶川地震为例

本文总结了近年来利用遥感影像进行震害信息提取的方法和研究趋势,随着遥感影像分辨率的提高,震害信息提取逐渐从传统的基于像元方法向基于对象的方法转变.文中以汶川地震为例,利用面向对象的分类方法提取了典型震害信息,并提出了面向对象的变化检测方法的工作流程.对震害建筑物破坏情况,分别用最小距离分类、马氏距离分类、支撑向量机分类和面向对象分类进行了实验研究,并对这几种不同分类方法的实验结果进行了对比分析.实验结果表明,面向对象的震害信息提取方法克服了传统的基于像元的分类方法的缺点,提高了建筑物识别的精度,在建筑物震害和地震次生灾害的信息提取中取得了较好的效果.     

基于单时相全极化SAR影像的建筑物震害信息提取

建筑物震害信息提取不仅是震害评估的主要工作,同时对应急救援的快速有效实施也有一定的指导意义。利用震后一景全极化SAR影像提取建筑物震害信息,既可提高信息提取的速度,也可保证提取的精度。文章利用H/α/A-Wishart非监督极化分类方法,结合基于最小异质性准则聚合的层次聚类算法,对建筑物震害信息进行提取。以2010年4月14日青海玉树地震震后一景全极化SAR影像为例进行实验,实验结果表明该文研究的方法在建筑物震害信息提取应用中是有效可行的。     

基于中分辨率遥感影像的居民区震害信息提取

针对中分辨率遥感影像建筑物震害信息弱以及变化检测法受非震害信息影响大等弱点, 本文建立了一种基于变化检测的居民区震害信息快速提取方法. 该方法利用主成分变换增强震害信息, 采用监督分类法提取似居民区, 并用灯光影像数据进一步对似居民区提取结果进行优化, 从而很好地消除了变化检测方法中非震害因素的影响. 在此基础上, 以2001年印度M_W7.6地震的极重灾区为研究区域, 利用震前、 震后Landsat卫星TM图像和震区灯光影像数据, 对本文算法进行了验证和分析. 结果表明, 在30—50 m中分辨率遥感影像上, 以建筑物为主的居民区震后图像变化最为显著的震害特征是反射率变大, 本文所建立的居民区震害信息提取方法在解决中分辨率遥感影像震害目标信息弱、 背景复杂等方面效果明显.      

遥感分类方法在建筑物震害提取中的应用（以玉树地震为例）

建筑物损毁情况是地震灾害评估的一项重要指标,利用遥感技术快速提取震后建筑物震害信息,对科学指导地震应急救援工作具有重要意义.利用2010年4月14日青海玉树7.1级地震前后玉树县结古镇团结村高分辨率遥感影像,结合像素光谱和空间特性的纹理、结构等多源信息,基于支持向量机（SVM）方法,对地震前后建筑物信息进行分类提取,变化检测出建筑物损毁情况,并与面向对象多源信息复合的模糊分类法的分类精度、提取效率进行对比分析.研究结果表明,多源数据复合的SVM影像分类方法能够有效解决模糊分类影像破碎问题,地震前后两实相影像分类总精度达到77.53％和73.56％,提高了建筑物震害信息提取精度.     

基于面向对象分类的建筑物倒塌率计算方法研究

建筑物倒塌是造成地震人员伤亡的主要原因,对地震应急救援与决策具有重要的指导意义.遥感以其综合、宏观、快速、动态的特点,为地震灾害信息调查和震害快速评估提供了一种可靠的信息源.面向对象的分类方法是针对高分辨率影像的一种新的分类方法.本文在总结遥感影像建筑物震害信息提取方法进展的基础上,将建筑物分为基本完好和毁坏两个等级.选取唐山地震和汶川地震的震后航片,利用面向对象的分类方法来识别影像上基本完好的建筑物,计算评估区内的建筑物倒塌率.实验结果表明,面向对象的分类方法充分利用了图像上的光谱、形状、纹理等特征.在很大程度上克服了基于像元分类方法的局限性,并且基于对象的建筑物倒塌率计算也取得了较好的精度.     

结合纹理和形态学特征的高分遥感影像建筑物震害信息提取

为提高震害信息获取时效性,对基于我国国产高分遥感影像的建筑物震害信息提取方法进行深入研究,本文以2017年5月11日新疆塔县M_S5.5地震为例,利用该地震前后极灾区高分遥感影像,利用结合纹理和形态学特征的方法进行了建筑物震害信息提取,通过变化检测分析获取了极灾区建筑物震害信息,并与基于像元级和基于目标级的信息提取结果进行对比,采用震后无人机影像目视解译结果对本文结果进行了精度验证。结果表明:通过缩减研究区范围可大力提高数据提取精度和速度;运用灰度共生矩阵、二值化、数学形态学等方法对影像进行迭代运算,能较好地提取高分遥感影像中的建筑物信息;通过对地震前后建筑物提取结果进行变化检测分析,能够有效地提取完全倒塌的建筑物,信息提取总体精度为90.45%,比基于像元级和基于目标级信息提取结果的精度分别提高了5.78%和5.23%,可为震后快速确定人员压埋点、部署救援力量提供决策依据,提高地震应急救援的时效性。      

基于面向对象的高分辨率遥感建筑物震害信息提取与评估

为了快速地确定地震等自然灾害引起的受灾区域范围,并对其受灾程度进行及时评估,本文采用面向对象的建筑物检测方法,基于高分辨率遥感影像所包含的地物几何结构和纹理特征信息,提出了一种建筑物震害信息提取与评估的方法和技术流程.在此基础上,以2010年玉树M_S7.1地震部分地区地震前后的QuickBird影像为例,对受灾区域震前、震后建筑物的形状、面积等信息进行提取,提取精度分别为88.53%和90.21%,对该区域建筑物变化信息进行提取所获取的建筑物变化信息精度为79.68%,统计变化区域像素个数,确定变化面积为15 923.52 m2,占研究区域总面积的68.16%,因此评估其为中重度受灾区域.本文结果与实地考察结果一致,证实了这种快速的震害信息提取与评估流程切实有效,能够快速评估受灾区,为灾后第一时间抢险及救援提供重要参考.      

建筑物震害多源遥感特征与机理分析

随着遥感信息源的不断增加,多种遥感数据被用于详细判读建筑物的震害情况.为准确判读震害等级与建立震害自动识别模式,本文收集整理了汶川地震震区的震害遥感图像,通过目视判读、图像处理、统计分析,重点分析了各类震害建筑物在光学影像中的特征表现、在合成孔径雷达图像中的成像机理特征以及在激光雷达图像中的三维特征.在此基础上构建了建筑物简化模型,并联合光学影像和雷达图像对震害建筑物的影像特征剖面予以分析.结果显示:光学遥感图像色彩信息符合人眼色觉原理,具有较好的直观判读效果;合成孔径雷达图像能够记录地物侧面、表面的粗糙程度和角反射特点,信息量丰富但不直观;激光雷达图像能获取建筑物的三维信息,因此震害评估工作中需有效地综合利用多源遥感数据,才能实现最佳的判识效果.      

Post-earthquake building damage assessment in Yushu using airborne SAR imagery

The synthetic aperture radar (SAR) plays an important role in earthquake emergency response because of its all-time and all-weather imaging capabilities. On April 14, 2010, an MS7.1 earthquake occurred in Yushu county, Qinghai province of China, causing a lot of buildings collapsed. In this paper, the building damage in Yushu city due to the earthquake was assessed quantitatively using high-resolution X-band airborne SAR image. The features of the buildings with different damage levels (collapsed, partial collapsed, non-collapsed) in the SAR image were analyzed first. Based on these building features, we interpreted the individual building damage in Yushu city block by block and got the numbers of the collapsed, partial collapsed and non-collapsed buildings separately for each block, referring to pre-earthquake QuickBird image when necessary. Let the damage index of individual collapsed, partial collapsed, non-collapsed building be 1, 0.5, 0 respectively, the remote sensing damage index of each block was then calculated through remote sensing damage index equation. Finally, the preliminary quantitative relationship between the remote sensing damage index interpreted from the SAR image and that interpreted from the optical image was built up. It can be concluded that a desirable damage assessment result can be derived from high-resolution airborne SAR imagery.     

高分遥感影像震害提取的变化检测算法改进

本文针对遥感多时相变化检测应用于地震灾害信息提取中存在的问题, 提出一种改进算法, 通过搜索震后影像上建筑物在震前影像上对应区域周边一定范围内的影像相关性最大值(区域寻优)来代替传统上严格对应像元的相关系数值, 以减少因配准精度、 摄影方位、 地表高程、 建筑物高度等造成的同名地物变形对变化检测结果的影响, 提高基于相关系数变化检测的精度。 以都江堰市城区在2008年汶川地震震前的QuickBird影像和震后的航空遥感影像为实验对象, 采用本文方法进行了震害变化检测实验, 并与传统方法进行了比较, 表明改进的算法能够提高震害信息提取的精度且具有一定的稳定性。     

道路震害遥感提取方法现状与应急应用展望

强地震发生后, 道路是抗震救灾的生命线, 快速有效地提供灾区可通行道路的状况可为地震应急救援力量的部署提供强有力的信息支撑。 基于遥感图像的震害道路识别是遥感地震应急领域中的难点, 但对于地震应急具有无可比拟的价值。 在总结分析地震前后道路影像特征的基础上, 系统地介绍了遥感影像道路提取方法, 之后介绍了遥感震害道路评估工作流程, 重点阐述了遥感震害道路提取与评估方法, 然后综合分析了遥感道路提取在地震应急中的不足, 最后展望了未来遥感技术在震害道路提取与评估中的应用。     

向导式遥感震害评估系统研制

依托国家科技支撑计划重点项目子专题,在总结、归纳已有震害评估系统处理方式、流程及优缺点的前提下,研究了符合实际工作状况的遥感震害评估系统.该系统集成了基于ENVI/IDL、ERDAS开发的影像处理模块,可辅助提取高分辨率遥感影像中房屋倒塌、道路损毁、滑坡、泥石流、堰塞湖等震害信息.尤其是面向对象分类模块,对遥感影像各种特征进行了综合处理.基于ArcEngine开发的空间数据管理与分析模块,可处理道路空间位置分布、地震烈度划分、行政区划及属性等信息.并实现了对各模块向导式的流程化调用,有效提高了震后灾害评估工作的效率.该系统已在地震应急工作中发挥了有力的作用.     

利用遥感图像对震损建筑结构变形检测的识别研究

为识别震后建筑变形损坏状况,提出震损建筑结构变形检测的遥感图像识别分析方法。利用无人机采集震灾区域的遥感图像,将建筑结构变形检测问题转变为构件间坐标测量问题,提取所采集遥感图像中样本矢量点,将其划分为不同种类区域,在此基础上对图像进行聚类分割,以获得震后图像的不同类别建筑结构特征,实现识别不同样本矢量点的地震受灾情况。通过实验分析发现,所提出的图像识别分析方法在一定程度上可以识别出损毁建筑物,但仍需要进一步研究,以提高其识别精度。