面向遥感影像震害信息获取的变化检测算法研究

摘要

地震灾害是最为严重自然灾害之一。大地震具有突发性、持续时间短和破坏性强的特点，对人民的生命和财产安全构成了极大的威胁。传统的地震应急和灾害信息情况都要人工进行现场勘查，无法达到地震应急救援的要求，致使伤亡人数急剧上升。近年来，随着遥感影像分辨率的提高和遥感信息提取技术的发展，遥感技术逐渐成为快速获取地震灾情信息、震后应急和震害快速评估的有效手段。本文主要工作与成果如下: (1)通过对高分辨率遥感图像中建筑物的观察，全面分析总结了震前震后影像中建筑物光谱、几何和纹理特征，通过理论分析和实验结果研究，得到了有效把建筑物和其他地物分离的影像特征参数。 (2)分析了基于异质性最小原则的区域增长与合并的多尺度分割算法。在影像分割尺度的选择上，提出了基于采用全局空间自相关Moran指数和影像对象的标准差进行计算得到最优分割尺度，通过实验数据验证了该算法的有效性。 (3)分析了面向对象分类技术并引入SVM-KNN分类器。通过分别对SVM和KNN分类器的原理和概念进行描述，指出了SVM的在分类时的不足之处，采出了将KNN和SVM相结合以弥补单个分类器在分类精度上的不足。通过典型建筑物提取和分类的实验，将分类得到建筑物进行震前震后影像的变化检测，以提取变化区域。 (4)通过对震前震后遥感影像进行一系列的实验分析，本文设计了基于Matlab的软件系统平台，主要包括多尺度分割、分类和变化检测等模块，并利用该平台进行了实验，验证了平台的有效性和本文算法广泛适用性。通过对建筑物的破坏等级划分，根据破坏建筑物的毁坏情况判断灾区的人员伤亡，以及可以对应地震强度并对灾区快速制图。

目录

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摘要

第1章绪论

1．1选题背景与意义

1．2国内外现状

1．2．1遥感技术在震害信息提取方面的应用现状

1．2．2遥感震害信息评价研究现状

1．3研究内容与章节安排

1．3．1研究内容

1．3．2章节安排

第2章面向遥感影像震害检测的建筑物提取方法概论

2．1高分辨率遥感影像的概述

2．2遥感影像中震前震后建筑物特征及其变化分析

2．2．1建筑物基本图像特征类型

2．2．2震前震后建筑物的图像特征对比

2．3本文的总体算法流程

2．3．1灰度共生矩阵

2．3．2区域增长算法

2．3．3常用色彩空间模型

2．3．4图像形态学处理

2．4本章小结

第3章遥感影像的多尺度分割与特征提取

3．1多尺度分割算法

3．1．1多尺度分割概念

3．1．2基于异质性最小原则的区域增长与合并算法

3．1．3最优尺度选择

3．1．4实验结果与分析

3．2建筑物的特征提取

3．2．1影像特征的定量描述方法

3．2．2建筑物的特征提取

3．3本章小结

第4章面向影像SVM-KNN分类的变化检测

4．1面向对象的分类算法

4．1．1最近邻分类的基本概念

4．1．2支持向量机的基本概念

4．1．3 SVM-KNN分类器

4．2遥感影像分类实验与评价

4．3变化检测的基本概念和数学模型

4．4面向震前震后遥感影像建筑物的变化检测实验

4．5本章小结

第5章震害信息提取系统设计与信息评价

5．1震害信息提取系统功能模块

5．1．1多尺度分割模块

5．1．2面向对象SVM-KNN分类模块

5．1．3变化检测模块

5．2地震中建筑物震害分级

5．3震害信息评估

5．4本章小结

第6章总结与展望

6．1总结

6．2展望

参考文献

致谢