本文選題：建筑物破壞 + 遙感影像�。� 參考：《自然災(zāi)害學(xué)報(bào)》2016年03期

【摘要】：利用DigitalGlobal提供的遙感影像數(shù)據(jù),提取了尼泊爾震區(qū)某一建筑區(qū)域地震前后的影像。采用監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類和面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽?duì)震前震后的遙感圖像進(jìn)行了分類,對(duì)3種分類結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明,面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ū绕渌麅煞N方法有更好的分類效果。通過(guò)與ArcGIS的人工矢量化圖進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)在進(jìn)行建筑物數(shù)量提取中,面向?qū)ο蟮姆诸惙椒茌^準(zhǔn)確地提取建筑物數(shù)量,為快速獲取地震災(zāi)情、進(jìn)行烈度評(píng)定等提供依據(jù),對(duì)政府相關(guān)部門的應(yīng)急救援與指揮決策有一定的指導(dǎo)作用。
[Abstract]:The remote sensing image data provided by DigitalGlobal are used to extract the image of a building area in Nepal before and after the earthquake. The methods of supervised classification, unsupervised classification and object oriented classification are used to classify the remote sensing images before and after the earthquake, and the three classification results are compared. The results show that the object-oriented classification method has better classification effect than the other two methods. By comparing with the artificial vectorization map of ArcGIS, it is found that in the extraction of building quantity, the object-oriented classification method can extract the quantity of building accurately, which provides the basis for quickly obtaining earthquake disaster and evaluating intensity, etc. It has a certain guiding effect on emergency rescue and command decision of relevant government departments.
【作者單位】： 中國(guó)地震災(zāi)害防御中心;防災(zāi)科技學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51208479) 地震行業(yè)科研專項(xiàng)項(xiàng)目(201208018,201208018)~~
【分類號(hào)】：P237;P315.9

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本文編號(hào)：1930283