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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。 相似文献
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在介绍典型震后地质灾害现象的基础上,设计了利用遥感影像进行震后地质灾害模式识别的整体方案,以震后滑坡造成的道路损毁现象为例,分析其表现出的独有模式,提出了先对影像进行目视解译并利用纹理特征对分类结果进行再分类的识别方法。 相似文献
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为提高房屋震害预测效率,将数字化技术应用于房屋震害预测分类工作中。利用航空摄影测量、遥感及地理信息系统技术,提出两种房屋震害预测分类数字化辅助方法。若预测区域有符合条件的遥感影像对,利用航空摄影测量技术可获得DSM及DEM模型,进一步从层数上对建筑物进行分类。另一种方法则是利用遥感技术提取有关建筑物阴影信息,由阴影计算建筑物层数,进而对建筑物进行分类。利用地理信息系统自动统计不同类建筑物总面积,画出不同类建筑的地理分布图。与传统方法相比,这种方法效率高,可以纵览全局,减少房屋震害预测现场调查工作量,提高震害预测工作效率。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像震害目标难以识别和提取的问题,结合分形纹理和引力自组织神经网络(gravitational self-organizing map,g SOM),提出了一种新的面向对象分类方法。首先,利用分割算法对原始影像进行初始过分割,得到均质性较好的分割单元,以分割单元作为待处理对象;在此基础上,利用分形纹理描述待分割对象,同时融合光谱特征构建震害目标的特征向量;最后,利用g SOM对分割对象进行聚类,得到聚类结果,并利用一致性函数以最小代价将多样性的聚类结果集成,最终实现快速、自动决策分类。以四川省汶川县震后高空间分辨率遥感影像为实验数据对算法进行定性和定量的评价,结果表明,该算法能够有效地描述复杂的震害目标,既可以保持大面积震害目标的完整性,也可以反映小的震害目标及其细节信息,提高震害影像的自动分类精度。 相似文献
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地震发生后,道路是生命救援及运输物资的重要通道,因此,快速有效地获取道路的信息是震后抢险救灾非常关键的一步。在震前影像及矢量数据等缺失的情况下,本文基于2014年8月3日云南鲁甸地震的单时相高分辨率World View-2遥感影像进行了震后毁损道路提取方法研究。在提出的一个震后毁损道路提取方法中,先在e Cognition软件中对影像进行多尺度分割和最邻近分类,然后在Matlab软件平台下对分类结果进行二值化,并用数学形态学技术去除偏大和偏小的地物,最后利用Hough变换进行道路检测得到毁损的路段。实验结果证明:该方法能够快速有效地提取出震后的山区道路毁损信息,可为地震应急提供信息支持。 相似文献