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。      

高分辨率遥感影像建筑物提取方法探析

目前,我国高分辨率的遥感影像技术已经被广泛应用于很多行业当中。作为地物类别当中的主要成图元素之一,建筑物提取将会直接影响到整体地物提取的水平。基于此,本文将针对髙分辨率遥感影像建筑物提取方法进行相应的分析,以便为同行提供一定的参考。     

基于CART决策树提取高分辨率遥感影像建筑物信息

传统的仅依赖于光谱信息的遥感影像信息提取方法难以满足精度要求, 基于CART算法构建规则集, 利用决策树技术对玉树地区高分辨率影像进行建筑物信息提取, 除了光谱信息外还结合建筑物的纹理特征信息。 结果表明, 提取精度较传统的最大似然法有了较明显的提高, 说明此方法对于高分辨率影像建筑物提取具有一定的可行性。     

基于无人机影像的面向对象建筑物结构分级提取方法研究

为提高遥感影像建筑物结构识别精度,综合利用光谱、形状、空间、纹理和数字表面模型(DSM)建立了建筑物结构分级提取方法。基于研究区无人机高分辨率影像,采用面向对象的影像分析策略,首先进行多尺度分割,以最佳分割与合并指数提取影像中建筑物目标;然后分别采用规则、训练样本与DSM方法对建筑物结构进行分类;最后将3种分类方法进行融合,对比分析了单一方法和融合分类方法的建筑物结构分类精度。结果表明:基于规则+样本+DSM的半监督建筑物结构分类方法错分率、漏检率与Kappa系数最优。     

单幅高空间分辨率卫星图像提取建筑物三维信息的方法研究

随着防震减灾事业的发展,对基础地理信息的要求日渐提高,利用卫星遥感影像快速补充与更新已有数据成为获取地理信息的主要方法。文中论述了太阳空间位置、卫星空间位置与建筑物空间位置对平面影像上阴影形状的约束,探讨了垂直于建筑物主方向的阴影平均宽度的统计算法和提取建筑物边界的点生长算法,给出了计算建筑物高度的数学公式,并研究出1种基于单幅高空间分辨率遥感图像数据的建筑物边界及高度快速自动生成技术。以上海市宝山区为试验区,得到了该区建筑物位置、面积和高度信息,经实地验证其试验结果可满足相应种类的灾情评估基础信息的要求     

高分辨率遥感影像道路震害的快速提取

震后及时获取道路受灾信息, 进行交通通行能力分析, 是抗震救灾的关键之一。 传统的利用遥感技术提取震害信息的方法普遍存在效率低的问题, 影响地震应急的时效性。 本文提出针对特定传感器影像的经验训练参数, 结合面向对象分类, 按照预处理、 影像分类、 震害识别这一流程实现道路震害的快速提取。 实验结果表明, 保障提取效果在一定精度范围内的情况下, 提取速度有明显提高, 有较高的实用意义。     

基于遥感影像的农村建筑物分类

利用面向对象的遥感影像信息提取方法对建筑物进行分类研究,选取张家口不同地区5个中等规模农村建筑为研究对象,根据建筑物特征信息从遥感影像上进行提取,根据信息提取调整后的结果进行建筑物分类,并与调研结果进行对比,结果表明:建筑物分类准确率达到80%以上,满足对张家口地区农村建筑物分类的需求,可以用来辅助完成对建筑物结构类型的实地调研,能够有效提高调研效率,服务于建筑物抗震设防调研。     

利用高分辨率卫星影像进行地震损失评价所需的城市特征识别

高分辨率卫星影像已经在一些国家的民用领域得到应用。利用高分辨率卫星影像来收集地震损失评价所需要的各类城市信息不仅高效和有较好的时间分辨率，而且它可以减少以往所必需的大量的代价高昂且费力的城市调查。基于在印度城市台拉登所做的研究，讨论了如何利用高分辨率卫星影像进行城市特征识别的一些问题，同时也简单论述了利用GIS／RS软件综合所得的数据以便用于地震损失评价的方法。     

尼泊尔8.1级地震建筑物震害遥感提取与分析

2015年4月25日尼泊尔发生的8.1级地震,造成重大人员伤亡与经济损失。在地震前、后灾区高分遥感影像分析处理基础上,结合现场实地调查,对灾区房屋建筑及其震害程度进行了遥感解译,编制了地震灾区房屋建筑震害分布图。结果分析表明:尼泊尔地震灾区影像上显示的建筑物震害分布与该区域房屋结构类型、主余震位置和区域活动构造分布密切相关。其中,房屋较为严重倒塌区域主要分布在8.1级主震和7.5级余震震中附近,但这两个区域并没有相连;居民点建筑物个别倒塌的居民地则连成一个区域。影像上显示的建筑物倒塌区域,与多数8级巨大地震比较,总体上极震区震害偏轻,但在南南西(垂直于破裂方向)上展布较宽。这一特征与引发该地震的印度与欧亚大陆板块边缘活动断裂在深部呈近似于平行地表的低角度断层面破裂引起的地震动能量在地表相对较宽而低的分布特征是一致的。     

基于遥感图像的快速震害预测

通过一个研究实例,介绍了利用IKONOS遥感图像后处理结合实地调查获取研究区域内建筑物结构形式、楼层数、占地面积等信息,并应用震害矩阵进行快速震害预测的方法。     

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。     

基于Landsat-8与ZY3多源遥感影像的城镇居民地识别与再分类研究

精细的居民地数据对地震灾害风险分析具有重要意义。 为得到具有较高时效性与精细度的居民地数据, 充分发挥其对人口、 建筑物空间展布的指示作用, 本文综合利用多源遥感影像的优势, 基于分层分类思想开展城镇居民地识别与再分类研究。 以甘肃天水秦州区的主城区为例, 采用具有较高时效性的Landsat-8 OLI影像, 建立决策树分类模型识别出居民地轮廓; 在居民地轮廓内部, 进一步采用资源三号卫星(ZY3)高分影像, 利用面向对象方法进行居民地内部的建筑群再分类, 最后得到了具有不同精细程度的居民地数据。 实验结果中Landsat-8土地覆盖分类总体精度为92%(其中居民地识别率达86%), 城镇居民地再分类的总体精度为81%, 说明了本文研究方案的可行性。     

基于边线的遥感影像道路震害快速提取方法研究

重大地震灾害发生以后, 快速准确地提取灾区的道路震害信息对于应急救援工作具有重要意义。 由于地震造成的破坏非常复杂, 没有固定的光谱特征变化模式, 而且影像中存在大量同物异谱和同谱异物现象。 因此, 传统基于光谱特征的遥感影像道路震害提取方法, 不仅提取精度较低, 而且通用性不强, 需要根据不同影像调整参数。 道路边线是一种稳定的道路几何特征, 其特征变化能够准确地表现道路的状态变化。 基于此, 本文研究了一种基于道路边线的震害信息快速提取方法。 该方法利用震后遥感影像提取完好道路边线, 与震前道路线分布数据进行变化检测, 从而实现震害路段的提取。 最后, 利用汶川震区的遥感影像进行实例验证, 与人工解译的结果进行比较。 结果表明, 该方法能够快速准确地提取道路震害信息。     

城市活断层的抗干扰高分辨率浅层地震勘探研究

首先，简要介绍了城市活断层探测的意义及世界各国开展城市活断层探测的基本情况。在简述抗干扰高分辨率浅层地震勘探基本原理的基础上，重点论述了城市活断层的抗干扰高分辨率浅层地震勘探的震源激发、数字地震仪性能、接收方式与接收条件、观测系统以及数据处理与资料解释等。研究表明，对于城市活断层的抗干扰高分辨率浅层地震勘探，在数据采集环节应采用具有线性或非线性变频扫描功能的可控震源和与其相匹配的地震仪器，以及小道间距、小偏移距、多接收道、短排列和高频检波器接收的工作方法；在数据处理与解释环节，要重视折射静校正技术、噪声压制技术、高精度速度分析技术、子波压缩技术、子波零相位化技术和叠前偏移技术等的应用。最后，给出了城市活断层的抗干扰高分辨率浅层地震勘探实例。     

基于遥感影像的建筑数据构建研究

在地震灾情快速评估中,基于空间分布的高精度房屋和人口数据是最重要的两组数据,其直接决定着灾情快速评估结果的准确性以及现场重点救援的目标指向。然而,高精度房屋数据的获取一直是一个难题,由于受到诸多因素的制约,至今缺少好的解决途径,这也是导致当前灾情快速评估准确性不高的主要原因之一。本文基于遥感影像和实地调查相结合,构建较高精度的房屋基础信息,更好地反映房屋和人口的实际分布情况,为提高地震灾害损失快速评估的精度和准确性奠定必要的基础。