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面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像建筑物倒損信息提取

發(fā)布時(shí)間:2017-04-07 20:20

  本文關(guān)鍵詞:面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像建筑物倒損信息提取,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近年來(lái)遙感技術(shù)均獲得了極大的發(fā)展,這使得遙感技術(shù)成為了災(zāi)情監(jiān)測(cè)、災(zāi)害損失評(píng)估常用的有效手段,尤其在地震災(zāi)害發(fā)生后的災(zāi)情信息獲取、應(yīng)急中遙感技術(shù)都發(fā)揮了不可或缺的作用。在震后的災(zāi)害損失評(píng)估中通過(guò)高分辨率遙感數(shù)據(jù)可以較為精確的獲得震后災(zāi)區(qū)內(nèi)房屋、道路的損毀情況,傳統(tǒng)的人工提取方法雖然保證了精度,但是提取速較低。本文使用面向?qū)ο蟮姆椒ǔ浞滞诰蚋叻直媛屎娇沼跋竦募y理、光譜、幾何信息,對(duì)震后建筑物倒損信息進(jìn)行提取,研究工作和成果如下:1)分析了面向?qū)ο笮畔⑻崛〖夹g(shù)中常用的遙感影像分割算法,影像對(duì)象特征的定量化分析方法以及分類(lèi)方法。由于震后影像地物特征復(fù)雜,相鄰地物的邊緣像元混合程度高,因此確立了使用基于隸屬度函數(shù)的模糊分類(lèi)方法輔助倒損建筑物的提取。2)本文提出了一種基于倒損建筑物紋理特征的最優(yōu)分割尺度評(píng)價(jià)方法,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差和Moran指數(shù)分別來(lái)描述對(duì)象內(nèi)部的“同質(zhì)性”以及對(duì)象間的“異質(zhì)性”,將紋理特征作為評(píng)價(jià)因子計(jì)算樣本與對(duì)象間的相似性,通過(guò)上述指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)分割尺度,該方法在保證全局最優(yōu)分割的前提下,也顧及了提取倒損建筑物的分割尺度需求。3)構(gòu)建了適用于倒損建筑物提取的隨機(jī)森林分類(lèi)模型:在研究隨機(jī)森林分類(lèi)的數(shù)學(xué)定義、分類(lèi)過(guò)程以及分類(lèi)優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,將隨機(jī)森立分類(lèi)器與面向?qū)ο蟮挠跋裥畔⑻崛》椒ㄏ嘟Y(jié)合,在實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)選擇適當(dāng)數(shù)量樣本對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練,確定了最佳的分類(lèi)器參數(shù)、參與分類(lèi)的特征參數(shù),在倒損建筑物的提取過(guò)程中取得了較好的結(jié)果。4)在對(duì)損毀建筑物進(jìn)行分級(jí)時(shí),使用基于模板匹配的方法,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇不同損毀程度的倒損建筑對(duì)象作為模板,采取多尺度多層次分割的策略在隨機(jī)森林分類(lèi)的基礎(chǔ)上,根據(jù)對(duì)象內(nèi)部灰度統(tǒng)計(jì)特征使用對(duì)待分級(jí)對(duì)象進(jìn)行逐一匹配,對(duì)倒損建筑對(duì)象進(jìn)行分級(jí)。通過(guò)精度分析,隨機(jī)森林分類(lèi)方法取得了較好結(jié)果,且與手動(dòng)提取的倒損建筑物分級(jí)結(jié)果相比本方法在有一定的可用性。
【關(guān)鍵詞】:面向?qū)ο?/strong> 倒損建筑物 隨機(jī)森林分類(lèi) 基于模板的匹配方法
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類(lèi)號(hào)】:P237;P315.9
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 緒論9-18
  • 1.1 選題背景及意義9-10
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
  • 1.2.1 震害信息提取研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.2.2 面向?qū)ο蠓诸?lèi)的研究現(xiàn)狀11-15
  • 1.2.3 存在問(wèn)題15
  • 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容15-18
  • 1.3.1 研究?jī)?nèi)容和方法15-16
  • 1.3.2 技術(shù)路線(xiàn)16-18
  • 第二章 面向?qū)ο蟮倪b感影像信息提取技術(shù)18-29
  • 2.1 遙感影像分割技術(shù)18-19
  • 2.2 多尺度分割技術(shù)19-21
  • 2.3 遙感影像對(duì)象特征21-25
  • 2.4 模糊分類(lèi)25-29
  • 2.4.1 模糊集的概念25-27
  • 2.4.2 模糊分類(lèi)原理27-29
  • 第三章 隨機(jī)森林分類(lèi)器29-35
  • 3.1 決策樹(shù)分類(lèi)器29-30
  • 3.2 隨機(jī)森林的數(shù)學(xué)定義30-32
  • 3.3 隨機(jī)森林分類(lèi)過(guò)程32-34
  • 3.3.1 訓(xùn)練樣本的選擇32
  • 3.3.2 構(gòu)建決策樹(shù)32-34
  • 3.4 隨機(jī)森林分類(lèi)器優(yōu)點(diǎn)34-35
  • 第四章建筑物倒損信息提取35-65
  • 4.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況及數(shù)據(jù)35-37
  • 4.1.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況35-36
  • 4.1.2 數(shù)據(jù)介紹36-37
  • 4.2 最優(yōu)分割尺度選擇37-43
  • 4.2.1 常用最優(yōu)分割尺度方法38-40
  • 4.2.2 基于倒損建筑物樣本的最優(yōu)分割尺度選擇40-43
  • 4.3 倒損建筑物提取實(shí)驗(yàn)43-60
  • 4.3.1 地震前后建筑物影像特征分析43-44
  • 4.3.2 建筑物地震破壞等級(jí)劃分44-45
  • 4.3.3 倒損建筑物分級(jí)提取45-60
  • 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析60-65
  • 4.4.1 倒損建筑物提取精度評(píng)價(jià)60-61
  • 4.4.2 分級(jí)提取結(jié)果分析61-65
  • 第五章 結(jié)論65-66
  • 致謝66-67
  • 參考文獻(xiàn)67-69

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):291258


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