【摘要】：為充分利用高分辨率遙感影像提供的細(xì)節(jié)信息,提高震害損毀建筑物檢測(cè)精度,提出了一種圖割框架下融合形狀、邊緣、角點(diǎn)等多種類型特征的損毀建筑物檢測(cè)方法。該方法首先利用震前建筑物線劃圖提取包含單個(gè)建筑物的局部影像,用于圖割能量函數(shù)建模,并分別根據(jù)建筑物的位置、形狀、邊緣以及角點(diǎn)構(gòu)造能量函數(shù)的各約束項(xiàng)。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)最大流/最小割算法求解能量函數(shù)最小值,依據(jù)最小割能量進(jìn)行地震前后局部影像中建筑物的相似性度量。最后利用最大期望算法(expectation maximization,EM)求得最小割能量的分類閾值,并根據(jù)錯(cuò)分率估值執(zhí)行后處理以獲得最終變化檢測(cè)結(jié)果。采用2011年3月11日東日本大地震前后石卷港的高分辨率遙感影像進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的方法能有效檢測(cè)出損毀建筑物。
[Abstract]:In order to make full use of the detailed information provided by high-resolution remote sensing images and to improve the detection accuracy of earthquake damage damaged buildings, a new method for detecting damaged buildings is proposed, which combines shape, edge, corner and other features under the frame of graph cutting. In this method, the local image containing a single building is extracted from the building line map before the earthquake, which is used to model the energy function of a single building, and the constraints of the energy function are constructed according to the position, shape, edge and corner of the building. On this basis, the maximum flow / minimum cut algorithm is used to solve the minimum value of energy function, and the similarity of buildings in local images before and after earthquake is measured according to the minimum cut energy. Finally, the maximum expectation algorithm (expectation maximization,EM) is used to obtain the classification threshold of the minimum cut energy, and the post-processing is performed according to the estimation of the error rate to obtain the final change detection results. The high-resolution remote sensing images of Shihuo Harbor before and after the East Japan earthquake on March 11, 2011 are tested. The results show that the method proposed in this paper can effectively detect damaged buildings.
【作者單位】： 中南大學(xué)有色金屬成礦預(yù)測(cè)與地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室地球科學(xué)與信息物理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41301453) 湖南省自然科學(xué)基金(2017JJ3378) 國(guó)家973計(jì)劃(2012CB719903) 教育部博士點(diǎn)基金(20130162120027)~~
【分類號(hào)】：P237

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2430738