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建筑区提取对于地震灾情快速评估和地震灾害风险识别至关重要,合成孔径雷达(SAR)影像的纹理特征研究可在建筑区提取方面发挥重要作用。利用全极化SAR影像,提出综合使用ULBP纹理特征和Gabor纹理特征的建筑区提取方法。在SAR数据预处理的基础上,首先对基于Gabor滤波的纹理特征影像进行主成分分析,保留前2个最优主成分纹理特征影像;然后与ULBP纹理特征进行波段组合;最后利用支持向量机监督分类方法对组合后的影像进行分类,获得建筑区。研究结果表明,综合使用ULBP纹理特征和Gabor纹理特征可得到更高的建筑区提取精度,总体分类精度达90%,Kappa系数为0.78。 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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