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传统的利用震后单幅合成孔径雷达(SAR)影像对建筑物的震害特征分析大多基于街区范围, 很少基于其成像几何结构． 本文基于高分辨率SAR影像上的建筑物成像几何结构, 分析了建筑物单体的震害特点, 建立了利用距离向线性灰度累加的方法提取规则未倒塌建筑物的叠掩区和阴影区及倒塌建筑物的倒塌区, 并在此基础上进行各几何特征区域的纹理特征, 如同质度、 不相似度和熵的计算及其组合特征分析, 由此建立了基于SAR影像建筑物成像几何结构的震害分析方法． 采用该方法对2010年玉树MS7.1地震震后玉树县城区的高分辨率SAR影像进行分析, 结果表明: 叠掩、 阴影和二次散射亮线是进行建筑物震害解译的有效几何结构特征, 其中叠掩区和阴影区的影像纹理特征具有较好的震害识别能力; 与传统的简单特征统计方法相比, 考虑建筑物SAR影像成像几何结构的特征统计法, 可以显著提高建筑物的震害识别能力. 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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山脊线通常是地震引发的山地灾害的起始部位。在监测此类山地灾害时,需要明确山脊线所处位置,从而为制定出相关预防措施提供支持。根据实际经验,由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的成像特殊性,在检测含建筑物的全极化SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像山脊线时,往往受到高散射强度的建筑物干扰,从而出现误判。针对PolSAR影像中山脊线受到建筑物干扰出现误识的问题,提出一种结合区域生长法和变差函数的识别方法。在识别过程中,首先,对采集的PolSAR影像通过区域生长法进行分割处理,再通过模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)分类方法对变差纹理等特征进行聚类分析,并进行相似度判断,获取建筑物区域,在此基础上,对比建筑物、山脊线的混分成分,进而提取山脊线。通过对该方法进行实验对比分析,发现其相较于阈值分割方法提取精度有明显提高,可以为PolSAR影像中山脊线识别提供一种新思路。 相似文献
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通过对罗布泊古湖盆区域("大耳朵")湖相沉积物含水量与含盐量、介电性质、地表微地貌等理化参量的分析,本文提出了罗布泊古湖盆区域的散射过程与次地表散射结构;利用全极化测量技术(PolSAR, Polarimetric Synthetic Aperture Radar),本文对不同纹理区域进行了物理散射机制的定量化剖析,同极化相关分析与极化度推算结果表明整个"大耳朵"区域后向散射强烈,亮条带比暗条带的散射机制更为复杂,地表微地貌状态是造成"大耳朵"特征的表观原因.在此基础上,本文利用极化分解技术进一步分离不同散射机制分量,通过定量比较各部分贡献对于"大耳朵"特征的表征能力,提出次地表介质性质(如含盐量)是"大耳朵"特征的根本性成因,相关性可达0.784,同时分析了次地表高含水含盐湖相沉积物在SAR响应中的重要性及其与地表形态之间的动力学形成机制.最后,本文论证了合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)在罗布泊地区的穿透能力,预示着SAR遥感技术在干旱区环境研究中的应用潜力. 相似文献
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建筑物倒塌是造成地震人员伤亡的主要原因,对地震应急救援与决策具有重要的指导意义.遥感以其综合、宏观、快速、动态的特点,为地震灾害信息调查和震害快速评估提供了一种可靠的信息源.面向对象的分类方法是针对高分辨率影像的一种新的分类方法.本文在总结遥感影像建筑物震害信息提取方法进展的基础上,将建筑物分为基本完好和毁坏两个等级.选取唐山地震和汶川地震的震后航片,利用面向对象的分类方法来识别影像上基本完好的建筑物,计算评估区内的建筑物倒塌率.实验结果表明,面向对象的分类方法充分利用了图像上的光谱、形状、纹理等特征.在很大程度上克服了基于像元分类方法的局限性,并且基于对象的建筑物倒塌率计算也取得了较好的精度. 相似文献
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根据SAR信号对干燥地表的穿透性能,在对罗布泊湖盆区域复杂散射机制深入分析的基础上,结合野外考察和实验室测量的数据,利用双层散射结构模型对湖盆区域的微波散射特性进行描述,并对次地表稳定沉积物的体散射分量进行模拟.为了对模型进行验证,本文利用Cloude极化分解方法将ALOS PALSAR数据进行散射机制的分解,并以体散射贡献量作为标准数据,与模型模拟的结果进行对比,得到的水平和垂直极化方式的均方根误差分别为1.62%和1.68%,证明了模型的可用性和有效性.同时,对模型的相关参数进行扩展分析,结果表明,次地表稳定沉积物是罗布泊古湖盆演化结果的直接反映,沉积物的含盐量是罗布泊"大耳朵"特征形成的根本原因. 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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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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LIU Jun SHUAI Xianghu HONG Zhonghu TAN Ming ZHAO Shuo YAO Yuan ZHANG Meng LI Shijie 《中国地震研究》2020,34(2):296-306
In this paper, the tilt photography data acquisition and three-dimensional modeling of the Tashkurgan MS5.5 earthquake in Xinjiang are conducted using the tilt photography system of the Rotor UAV. The three-dimensional model is used to interpret the earthquake damage on buildings in the mega-earthquake area in order to acquire different-level house damage in the Kuzirun village disaster area. In addition, the characteristics of seismic damage on typical buildings are analyzed. The results show that the main collapsed houses in the mega-earthquake area are sand-stone buildings, of which about 39% are sand-stone buildings. Several brick-wood buildings and brick-concrete buildings are seriously damaged, while the buildings with frame structures are mainly slightly damaged, and the houses near the macro-epicenter of the earthquake are all in good conditions. Three-dimensional tilt photography technology can vividly display the scene of earthquake disaster, and can provide significant demonstration in building damage degree together with detailed analysis of disaster situation. 相似文献
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基于无人机影像的九寨沟地震建筑物震害定量评估 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2017年8月8日九寨沟7.0级地震震后获取的无人机影像,结合地面震害调查资料,分析各类建筑物震害特征,建立建筑物震害无人机遥感解译标志;选取地震灾区漳扎镇(部分区域)和荷叶寨2个区域作为研究区,进行了无人机遥感建筑物震害提取,基于遥感震害指数进行了震害定量评估,并与现场建筑物震害调查统计结果进行了比较验证。结果显示,遥感解译建筑物震害与实际震害程度相吻合,表明利用震后快速获取的高分辨率无人机影像,可以较为准确地识别建筑物震害,进而为地震灾害定量评估和应急救援辅助决策提供重要参考。 相似文献
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基于无人机倾斜影像的三维建筑物震害精细信息提取 总被引：2，自引：2，他引：0
无人机倾斜摄影技术建模生成的三维影像较好地展现了建筑物侧面和顶面的震害细节信息，然而影像的高维度特性难以直接基于三维影像提取震害信息，经过降低维度转换的二维纹理影像往往会导致建筑物震害信息的不完整性和破碎性。针对这些问题，本文以2017年九寨沟MS7.0地震为例，提出了一种直接从九寨沟震后三维影像获取侧面纹理信息的方法，即将三维模型打散，实现纹理与不规则三角网分离，从而获取完整的纹理影像，然后利用金字塔模型的瓦片坐标范围、瓦片命名规则和建筑物单体的空间位置选取最优纹理影像，再使用加权均值方差法确定纹理影像中建筑物的外墙最佳分割尺度后，采用面向对象方法提取建筑物外墙和墙皮脱落信息，最后通过对这些建筑物震害特征的分析，判定单体建筑物的破坏等级。结果显示，该方法成功获取了建筑物完整的侧面震害纹理影像，并基于纹理影像提取了外墙、裂缝和墙皮脱落区域信息判定建筑物单体为中等、严重两个破坏等级。 相似文献
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为了快速地确定地震等自然灾害引起的受灾区域范围,并对其受灾程度进行及时评估,本文采用面向对象的建筑物检测方法,基于高分辨率遥感影像所包含的地物几何结构和纹理特征信息,提出了一种建筑物震害信息提取与评估的方法和技术流程.在此基础上,以2010年玉树MS7.1地震部分地区地震前后的QuickBird影像为例,对受灾区域震前、震后建筑物的形状、面积等信息进行提取,提取精度分别为88.53%和90.21%,对该区域建筑物变化信息进行提取所获取的建筑物变化信息精度为79.68%,统计变化区域像素个数,确定变化面积为15 923.52 m2,占研究区域总面积的68.16%,因此评估其为中重度受灾区域.本文结果与实地考察结果一致,证实了这种快速的震害信息提取与评估流程切实有效,能够快速评估受灾区,为灾后第一时间抢险及救援提供重要参考. 相似文献
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无人机遥感技术在新疆皮山地震灾情获取中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
2015年07月03日，新疆维吾尔自治区和田地区皮山县（37.6°N，78.2°E）发生MS6.5级地震，震源深度10km。本文利用高性能无人机数据采集平台获取灾区高分辨率影像数据，结合地震现场震害调查建立建筑物震害遥感解译特征，采用人工目视解译完成了灾区6个0.01°×0.01°格网评估区房屋类型及损毁程度应急遥感调查，获取测区地震灾情信息。结果表明:测区内房屋结构类型主要包括土木、砖木、砖混结构；倒塌房屋主要为土木结构及个别老旧砖木结构房屋，倒塌和局部倒塌的土木结构房屋占评估区土木结构房屋总数的68%，倒塌和局部倒塌的砖木结构房屋占评估区砖木结构房屋总数的12%；测区砖混结构房屋局部倒塌1间，未倒塌228间，砖混结构显示出良好的抗震性能，对避免人员伤亡和减少经济损失起到重要作用。 相似文献