本文選題：地震 + 損壞建筑物探測(cè)�。� 參考：《中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年01期

【摘要】：針對(duì)僅利用遙感影像不能有效探測(cè)震后損壞建筑物及其數(shù)目的問題,提出一種利用改進(jìn)主動(dòng)輪廓算法和馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型(CVMRF)探測(cè)震后損壞建筑物方法.利用震前GIS數(shù)據(jù)在震后遙感影像上確定震前建筑物區(qū)域,并使用主動(dòng)輪廓模型提取其同質(zhì)區(qū);計(jì)算所提取的同質(zhì)區(qū)與震前建筑物形狀的相似度,并利用雙閾值法獲取初步的震后損壞建筑物探測(cè)結(jié)果;然后基于引入距離權(quán)重的馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)建立建筑物之間的空間關(guān)系模型,依此對(duì)那些難確定是否損壞的建筑物作進(jìn)一步處理.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提出的方法能有效地提高利用遙感影像探測(cè)損壞建筑物的精度與可靠性,為震后損壞建筑物探測(cè)及緊急救援提供有效技術(shù)手段.
[Abstract]:In order to solve the problem that only remote sensing images can not effectively detect damaged buildings after earthquake and their number, an improved active contour algorithm and Markov random field model (CVMRF) are proposed to detect damaged buildings after earthquake. Using pre-earthquake GIS data to determine the pre-earthquake building area on the remote sensing image after the earthquake, and using active contour model to extract the homogeneous area, and to calculate the similarity between the extracted homogeneous area and the pre-earthquake building shape. The preliminary detection results of damaged buildings after earthquake are obtained by using double threshold method, and then the spatial relationship model of buildings is established based on the Markov random field with distance weight. Further treatment of buildings that are difficult to determine whether or not damage is made. The experimental results show that the proposed method can effectively improve the accuracy and reliability of detecting damaged buildings using remote sensing images and provide an effective technical means for the detection and emergency rescue of damaged buildings after earthquake.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)國(guó)土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院;香港理工大學(xué)土地測(cè)量與地理資訊系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41201451,41272389) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2012LWB31) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(CXZZ12_0941)
【分類號(hào)】：TP751;TU746.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1779530