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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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基于CBS的违禁品目标凸现 总被引：1，自引：1，他引：0
本文在分析基于CBS的人身安检图像基础上,提出了基于数学形态学膨胀累加、双阈值分割的违禁品分割算法.采用形态学的膨胀累加算法可以有效抑制噪声并提高目标能量;利用连通性判断获得违禁品候选区域;最后通过获得的数据对违禁品目标进行有效地凸现. 相似文献
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数学形态学是一门新兴科学,它建立在严格的数学理论基础之上,是研究数字信号（图像）形态结构特征及其快速并行处理方法的理论,已经成功应用于图像处理、医学信号处理和语音信号处理等领域.地震信号去噪处理和裂缝检测的研究一直都是地质学家和油气藏工程学家感兴趣的问题.本文将数学形态学与地震信号处理相结合,重点探讨了数学形态学在地震信号处理中的应用,针对地震信号的特点,设计了形态滤波器,应用于合成地震资料,得到了理想的结果.在此基础上,本文研究并构造了形态学边缘检测算子,通过理论和实际资料检验,该方法具有良好适用性.以上研究表明,基于形态学的地震信号处理是可行的,具有推广应用前景. 相似文献
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利用遥感技术进行震害建筑物的自动识别可为震害的快速评估与救灾决策提供科学可靠的依据.本文从震害建筑物在高分辨率遥感影像下灰度的特征入手,以5·12汶川特大地震后都江堰市区ALOS遥感影像为数据源,在MATLAB平台下对影像进行灰度增强处理、数学形态学重构以及连接、填充处理,并结合区域统计特性最后自动识别震害房屋.结果表明,利用ALOS影像丰富的纹理特征及空间结构信息与MATLAB在数学形态学处理中的优势能够准确有效地提取震害建筑物信息. 相似文献
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在灾后救援中，交通系统既是救援物资运输的通道，也是抢救和安置受伤群众的重要保证。然而破坏性地震后，交通系统的破坏以及急增的运输量给伤亡人员的转移和救援物资的运送都带来了极大的困难。因此，在灾后第一时间给出最优路径的建议，帮助救援队快速高效的进行灾后的救援工作，有重要的意义。考虑震后条件及应急需求，对已有的最短路径，最大容量路径进行改进。利用Dijkstra算法和深度优先算法，考虑路段的通行能力、抢修效率和应急期限，给出了以最大运输量为目标的最优路径的评价方法，为震后应急决策提供技术支持。 相似文献
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《地球物理学进展》2017,(2)
传统的基于波动方程的多次波处理流程分为预测多次波模型和自适应匹配相减两步,但是在多次波能量和有效波能量交叉时难以取得很好的效果.本文引入数学形态学滤波的方法解决这个问题.在获取了较高精度的多次波预测模型后,通过取极值法和相关法获取多次波同向轴形态,并用数学形态学滤波方法在原始地震数据上提取并分离多次波.数学形态学滤波是一种非线性滤波方法,其计算在时域内完成,具有较快的运算速度和良好的并行性.同其他滤波方法相比,在多次波同向轴和有效波同向轴相交时,可以取得较好效果.本文介绍了形态学滤波的基本原理,并通过简单模型、Pluto数据和实际数据的测试,验证了方法的有效性. 相似文献
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PET图像中基于形态学和样条模型方法进行心脏的边缘提取 总被引：1，自引：0，他引：1
PEI在医学图份技术研究以及临床应用中正扮演着越来越重要的角色。在PEI心脏图像中，为了测量心脏对药物的吸收率，对图份中心脏边缘的提取成为测量计算的前提和关键。我们针对PEI图像心脏的边缘提取问题，从两个角度分别提出两种方法——基于数学形态学的方法和基于样条模型的方法。数学形态法是先将PEI图像二值化，再结合腐蚀和肿胀—两种数学形态学的基本操作对二值图像进行处理，最终获得结果。样条模型是用用一组点和连接每相邻两点之间的样条曲线来表示心脏边界，将边缘提取问题转化—个全局最优化问题。针对PEI心脏图像特点，我们给出了独特的能量函数作为送代的停步条件。最后，我们比较了两种方法的结果和效率，结果表明两种方法的分割效果都是令人满意的。具体来说，前种方法的特点在于简单，快速和高效；而后种方法的稳定性和鲁棒性，对PEI图像有着非常重要的意义。 相似文献
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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。 相似文献
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基于三维GIS技术的地震灾情场景模拟系统 总被引：4，自引：0，他引：4
设计并实现了基于三维GIS技术的地震灾情场景模拟系统。根据现场救援工作的特点和需求,对基于基础地理信息数据的自动三维建模方法和场景生成技术进行了研究,建立了基于地震动影响场和结构易损性的地震灾情场景模型;基于ArcGISEngine开发组件,实现了灾前、灾后场景的自动生成和直观显示,实现了整体破坏情况分析、重点搜索区域判定、关键目标震害与属性查询等灾情分析和辅助决策功能。该系统以震区基础地理信息数据和地震基本参数作为数据源,可以在获得地震基本参数之后快速地估计和分析震区建筑结构的破坏及其空间分布情况,预判重点搜索救援区域,为应急指挥决策和救援行动提供有效的支持,适合在现场救援工作中实际应用。 相似文献
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地震应急灾情信息分类探讨 总被引：5，自引：4，他引：1
收集并整理了多次地震后的灾情信息,结合各类灾情信息的特征和地震应急指挥决策的要求,重点关注地震前灾区的基础信息和震后的地震现场信息,以服务和服从地震应急指挥和抗震救灾为重要目标,将地震应急灾情信息分为震情信息、震区背景信息、灾情信息和应急响应与救援四大类.信息分类结果便于灾情的快速分析与处理,对提高应急决策、救援效率以及应急处置能力具有重要意义. 相似文献
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The fast processing, seismic damage data extraction and loss evaluation from RS imagery acquired immediately after a destructive earthquake occurs, are important means for compen-sating the insufficiency of seismic damage information from ground-based investigations and provide an important basis for emergency command and rescue. The paper introduces the method of emergency seismic damage assessment using remote sensing data and its application to the great Wenchuan earthquake of magnitude 8.0 occurring in southwest Sichuan Province on May 12, 2008. The practical effectiveness of the method is also evaluated in the paper. 相似文献
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震后桥梁结构震害快速评估能够为地震应急救援提供重要参考信息,对减灾工作具有重要价值。为了快速准确地评估遭受地震影响梁式桥的破坏状态,使梁式桥震害评估方法在地震应急中发挥更大作用,基于统计回归模型、神经网络模型和推断模型等三种梁式桥震害评估模型,采用VC++6.0及Access2003数据库软件开发了有关评估软件,并以桥梁震害资料为算例验证了软件的可靠性。 相似文献
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强地震发生后, 道路是抗震救灾的生命线, 快速有效地提供灾区可通行道路的状况可为地震应急救援力量的部署提供强有力的信息支撑。 基于遥感图像的震害道路识别是遥感地震应急领域中的难点, 但对于地震应急具有无可比拟的价值。 在总结分析地震前后道路影像特征的基础上, 系统地介绍了遥感影像道路提取方法, 之后介绍了遥感震害道路评估工作流程, 重点阐述了遥感震害道路提取与评估方法, 然后综合分析了遥感道路提取在地震应急中的不足, 最后展望了未来遥感技术在震害道路提取与评估中的应用。 相似文献
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STUDY ON THE MRF-BASED METHOD FOR DAMAGED BUILDINGS EXTRACTION FROM THE SINGLE-PHASE SEISMIC IMAGE 
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下载免费PDF全文 Earthquake events are one of the most extraordinarily serious natural calamities, which not only cause heavy casualties and economic losses, but also various secondary disasters. Such events are devastating, and have far-reaching influences. As the main disaster bearing body in earthquake, buildings are often seriously damaged, thus it can be used as an important reference for earthquake damage assessment. Identifying damaged buildings from post-earthquake images quickly and accurately is of real importance, which has guidance meaning to rescue and emergency response. At present, the assessment of earthquake damage is mainly through artificial field investigation, which is time-consuming and cannot meet the urgent requirements of rapid emergency response. Markov Random Field(MRF)combines the neighborhood system of pixels with the prior distribution model to effectively describe the dependence between spatial pixels and pixels, so as to obtain more accurate segmentation results. The support vector machine(SVM)model is a simple and clear mathematical model which has a solid theoretical basis; in addition, it also has unique advantages in solving small sample, nonlinear and high-dimensional pattern recognition problems. Thus, in this paper, a Markov random field-based method for damaged buildings extraction from the single-phase seismic image is proposed. The framework of the proposed method has three components. Firstly, Markov Random Field was used to segment the image; then, the spectral and texture features of the post-earthquake damaged building area are extracted. After that, Support Vector Machine was used to extract the damaged buildings according to the extracted features. In order to evaluate the proposed method, 5 areas in ADS40 earthquake remote sensing image were selected as experimental data, this image covers parts of Wenchuan City, Sichuan Province, where an earthquake had struck in 2008. And in order to verify the applicability of this method to different resolution images, an experimental area was selected from different resolution images obtained by the same equipment. The experimental results show that the proposed method has good performance and could effectively identify the damaged buildings after the earthquake. The average overall accuracy of the selected experimental areas is 93.02%. Compared with the result extracted by the widely used eCognition software, the proposed method is simpler in operation and can improve the extraction accuracy and running time significantly. Therefore, it has significant meaning for both emergency rescue work and accurate disaster information providing after earthquake. 相似文献
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2013年4月20日四川芦山MS7.0级地震发生后,在灾区应急获取了多种高分辨率航空和无人机遥感影像,并快速解译提取了灾区建筑物震害信息.采用地震烈度遥感定量评估方法,利用2008年汶川8.0级地震等震后震害遥感解译和现场调查研究确定的经验震害遥感定量评估模型,获得了芦山地震灾区126个主要居民点的地震烈度遥感评估结果,并据此圈画了地震烈度分布遥感评估图.结果显示,本次地震Ⅸ度区面积约150km2,Ⅷ度区面积约900km2.该结果在第一时间(4月21日晚)提供给了中国地震局地震现场应急指挥部.对比分析显示,地震烈度遥感快速评估结果与中国地震局4月25日公布的地震烈度图,以及与笔者在现场实地进行的建筑物震害详细调查结果基础上评定的地震烈度具有较高的一致性.表明强烈地震发生后,借助于快速获取的灾区高分辨率遥感影像,可以快速估计地震烈度分布,对地震灾区灾情估计和抗震救灾工作具有十分重要的参考意义. 相似文献
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