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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MS5.5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。 相似文献
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为解决建筑物震害信息提取自动化程度不高的问题,本文将全卷积神经网络应用于建筑物震害遥感信息提取。以玉树地震后获取的玉树县城区0.2m分辨率航空影像作为建筑物震害信息提取试验数据源,将试验区地物划分为倒塌建筑物、未倒塌建筑物和背景3类。对427个500×500像素的子影像进行人工分类与标注,选取393个组成训练样本集,34个用于验证。利用训练样本集对全卷积神经网络进行训练,采用训练后的网络对验证样本进行建筑物震害信息提取及精度评价。研究结果表明:建筑物震害遥感信息提取总体分类精度为82.3%,全卷积神经网络方法能提高信息提取自动化程度,具有较好的建筑物震害信息提取能力。 相似文献
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面向对象的遥感震害信息提取方法——以汶川地震为例 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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MS7.0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。 相似文献
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遥感图像面向对象分类作为空间信息提取的关键技术, 在震害信息提取方面发挥着非常重要的作用, 然而由于光学遥感影像是正射图像, 只能提取建筑物屋顶信息, 这使得单一利用震后光学影像进行震害信息提取存在一定的局限性. 针对该问题, 本文提出了一种基于合成孔径雷达(SAR)相关变化检测的光学影像震害建筑物面向对象提取方法, 即在光学影像面向对象提取的数据中融合SAR相关性, 对光学影像进行面向对象提取震害建筑物时不仅考虑建筑物的几何、 光谱等特征, 还加入震前震后变化信息即SAR相关性进行分类. 在此基础上, 选取2008年汶川MS8.0地震震区都江堰地区作为研究区进行试验. 结果表明, 本文提出的方法相对于单一使用光学影像进行震害建筑物提取, 其准确度有较明显的提高. 相似文献
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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MW7.6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. 相似文献
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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。 相似文献
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面向对象遥感分类方法在汶川地震震害提取中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
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. 相似文献
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向导式遥感震害评估系统研制 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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为了从海量遥感数据中有效地提取地表水体信息,并提高自动化提取效率,提出了一种基于遥感特征指数的地表水体自动提取方法.该方法选取归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)和修正归一化水体指数(MNDWI)作为遥感特征指数集,并根据这些指数构建了遥感特征指数曲线.通过分析,发现地表水体在特征曲线中单调上升,植被在特征曲线中单调下降,而其它地物并无此特征.因此,根据这一规律,利用ERDAS IMAGINE软件建立了自动化提取模型.通过与其他方法对比,表明所建立的模型在精度和自动化方面都明显优于其他方法,可用于海量数据地表水体的自动提取.最后,在ARCGIS环境下,并通过决策树模型初步实现了地表水体的自动分类. 相似文献
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通过分析地震速报软件测试现状,讨论测震业务软件进一步细分类的参考依据,提出地震速报软件供方、业务管理方和用户方的职责建议,给出地震速报软件的内容信息表.进一步以自动地震速报软件测试为例,从文档检查、功能测试、性能测试、易用性测试等方面探讨测试内容以及自动地震速报结果评分表.文中提出的建议和内容具有一定可操作性,可在实际... 相似文献
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地震应急对策决策支持软件的设计与开发 总被引:2,自引:0,他引:2
基于空间决策支持技术,设计与开发了地震应急对策软件,在软件的总体设计、功能模块、数据库建设、地震应急对策模型及接口设计与模块集成等方面进行了研究与开发,并在“青岛市地震应急指挥决策支持软件系统”中得到实际应用和检验。实践证明,该软件能够实现城市地震灾害信息的科学管理,智能制定各种地震应急对策和生动的可视化,从而有效提高地震应急的效率和响应速度,为城市地震应急工作提供了有效的辅助决策手段;建成的“青岛市地震应急对策系统”对全国大中城市地震应急指挥技术系统的建设具有示范意义。 相似文献
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