共查询到10条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
地震发生后，利用高分辨率遥感图像进行建筑物损毁检测，有利于快速评估灾害损失。在分析损毁建筑物梯度分布的基础上，提出了一种利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法。首先用Prewitt算子提取图像梯度信息；然后对梯度图像进行局部空间统计，统计各建筑物屋顶内部梯度的空间相关性，得到初步损毁检测结果；最后，在先验知识的指导下进行极小值分析和阴影检测，进一步修正建筑物损毁检测结果。分别以玉树地震后的Quickbird卫星遥感图像和盈江地震后的光学航空图像为例进行实验，结果表明，利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法效果优于传统损毁检测方法，总体精度达到80%以上，能够有效检测损毁建筑物。 相似文献
2.
建筑物损毁信息提取作为震后损失评估的重要内容，对于及时了解灾情、开展灾害应急响应及灾后恢复重建等具有重要意义。近年来，多平台遥感技术和高分辨率遥感技术的飞速发展为建筑物损毁信息的精确提取带来新的发展机遇。在介绍建筑物损毁基本特征和分级标准的基础上，总结了目前国内外遥感技术在建筑物损毁检测方面的常见方法，包括基于震后单时相的提取方法、灾前灾后的变化检测方法以及融合多源数据的建筑物损毁信息检测方法，并分析了各种方法本身的局限性与不足。结合目前遥感领域的前沿技术，探讨了如何基于高分辨率遥感技术、合成孔径雷达技术、机载激光雷达技术以及倾斜摄影技术实现震后建筑物损毁信息的提取。 相似文献
3.
为充分利用高分辨率遥感影像提供的细节信息,提高震害损毁建筑物检测精度,提出了一种图割框架下融合形状、边缘、角点等多种类型特征的损毁建筑物检测方法。该方法首先利用震前建筑物线划图提取包含单个建筑物的局部影像,用于图割能量函数建模,并分别根据建筑物的位置、形状、边缘以及角点构造能量函数的各约束项。在此基础上,通过最大流/最小割算法求解能量函数最小值,依据最小割能量进行地震前后局部影像中建筑物的相似性度量。最后利用最大期望算法(expectation maximization,EM)求得最小割能量的分类阈值,并根据错分率估值执行后处理以获得最终变化检测结果。采用2011年3月11日东日本大地震前后石卷港的高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法能有效检测出损毁建筑物。 相似文献
4.
快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。 相似文献
5.
高分辨率遥感技术是我国防灾减灾中的关键技术之一,高分遥感数据的快速处理、及时准确获取灾损信息对灾后重建补偿具有重要意义。处于山地地形环境中的建筑物的地面调查评估与灾损评估往往具有一定的困难,本文结合2006年广西梧州发生的重大地质灾害,利用面向对象方法结合决策变化检测技术提高了高空间分辨率卫星影像中的灾害建筑物信息提取效率。研究中发现该次滑坡灾害在高分影像上具有显著的灾损特征。基于像元的变化检测技术与面向对象的分类方法结合可以有效剔除非灾导致的变化建筑物信息,如道路和裸地干扰信息,对进一步提高灾损建筑物信息提取的精度发挥了关键作用。 相似文献
6.
几何结构是高分辨率遥感影像中人工地物区别于其他地物目标的突出特征。针对高分辨率遥感影像中建筑物提取的问题,提出一种基于角点这一几何结构特征的建筑物自动提取方法。该方法无需事先标记训练数据,而是通过计算影像的建筑物指数来直接获取建筑物位置。首先利用基于模板的角点检测算子提取影像中的角点;其次综合角点的位置、角度和显著性等信息,利用空间投票的统计方法计算影像中每个像素属于建筑物的概率;最后经过阈值分割得到建筑物提取结果。实验采用了自主收集的影像分辨率为0.5 m的Spacenet65数据集进行测试。结果表明,提出的方法能够准确提取出高分辨率遥感影像中的不同类型的建筑物。 相似文献
7.
针对高分辨率遥感影像波段间大量数据冗余及小比例变化阈值难以准确确定问题,提出一种偏最小二乘法(PLS)与局部最大期望(EM)的高分辨率影像变化检测算法。首先,以前后时相多波段的遥感影像为两组多元变量,通过多元数据统计PLS变换模型分析,提取有效成分并以差值法构造差异影像;然后,采用局部变化比例比较大的区域通过EM算法提出差异影像的变化检测阈值;最后,利用局部影像确定的阈值将整幅差异影像分为变化和非变化两类并利用滤波算子对检测结果进行处理。采用高分辨率遥感影像数据进行试验,试验表明该方法能够较好地利用多光谱影像提取地表覆盖的变化信息,对地理国情动态监测具有一定的应用价值。 相似文献
8.
道路损毁信息的在灾后高效救援中发挥着重要作用。本文针对高分辨率遥感影像空间特征丰富、光谱分辨率低的特点,基于面向对象遥感影像分类方法,采用eCognition软件对芦山震后0.2m航空遥感影像进行道路损毁信息的提取实验。实验中结合GIS信息,首先将基于现有的道路矢量线文件生成道路矢量面文件参与分割,生成单独的道路区域对象以用于进一步处理。分割采用棋盘分割和多尺度分割,根据损毁道路影像特征创建波段比值,使用Assign算法和模糊分类算法提取出道路线、植被、损毁区和未损毁区,并将结果输出为矢量文件。根据损毁区损毁对象的周长、面积与道路宽度的关系,建立判定条件来初步判定损毁类型。最终将损毁粗判定结果与损毁路段的目视解译结果对比分析,检验该方法的准确率及可行性。结果分析表明上述方法能有效地识别出高分辨率遥感影像损毁道路信息。 相似文献
9.
道路损毁信息在灾后高效救援中发挥着重要作用。本文针对高分辨率遥感影像空间特征丰富、光谱分辨率低的特点,基于面向对象遥感影像分类方法,采用e Cognition软件对芦山震后0.2 m航空遥感影像进行了道路损毁信息的提取试验。试验中结合GIS信息,首先将基于现有的道路矢量线文件生成的道路矢量面文件参与分割,生成单独的道路区域对象以用于进一步处理。分割采用棋盘分割和多尺度分割,根据损毁道路影像特征创建波段比值,使用Assign算法和模糊分类算法提取出道路线、植被、损毁区和未损毁区,并将结果输出为矢量文件。根据损毁区损毁对象的周长、面积与道路宽度的关系,建立判定条件来初步判定损毁类型。最终将损毁粗判定结果与损毁路段的目视解译结果对比分析,检验该方法的准确率及可行性。结果分析表明上述方法能有效地识别出高分辨率遥感影像损毁道路信息。 相似文献