本文選題：建筑物破壞 + 遙感影像��； 參考：《自然災(zāi)害學(xué)報》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▽φ鹎罢鸷蟮倪b感圖像進行了分類,對3種分類結(jié)果進行了對比。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。通過與ArcGIS的人工矢量化圖進行對比,發(fā)現(xiàn)在進行建筑物數(shù)量提取中,面向?qū)ο蟮姆诸惙椒茌^準確地提取建筑物數(shù)量,為快速獲取地震災(zāi)情、進行烈度評定等提供依據(jù),對政府相關(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】： 中國地震災(zāi)害防御中心;防災(zāi)科技學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51208479) 地震行業(yè)科研專項項目(201208018,201208018)~~
【分類號】：P237;P315.9

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本文編號：1930283