本文關鍵詞：建筑物震害遙感影像面向對象變化檢測研究

  更多相關文章： 變化檢測 面向對象 多特征聯(lián)合分割 集成分類器 震害定量分級

【摘要】：地震突發(fā)后,對建筑物震害信息的準確、快速檢測和震害程度的有效判定是災害應急和決策救援等工作的重要環(huán)節(jié)和關鍵依據(jù)。隨著高分辨率遙感對地觀測技術的不斷發(fā)展,使得遙感震害信息的獲取方式進入了一個新的發(fā)展階段,為地震應急救援提供了一種快速而經(jīng)濟的評估途徑。本文以“準確、高效、快速地檢測建筑物震害變化信息”為目標,根據(jù)對目前研究中存在問題的分析,在現(xiàn)有變化檢測方法基礎上,提出一套針對高分辨率遙感影像建筑物震害信息面向對象的變化檢測技術流程,通過對各關鍵技術進行不同程度的改進和創(chuàng)新,實現(xiàn)了對建筑物震害準確而有效的提取以及程度的定量分級。主要研究成果和創(chuàng)新包括:(1)針對現(xiàn)有遙感影像分割對象特征信息利用不足、尺度參數(shù)確定耗時且過多依賴經(jīng)驗等問題,提出一種多特征聯(lián)合的遙感影像分割方法。通過改進快速掃描算法(FSAM)構建初始化過分割基元,綜合利用影像光譜、形狀特征的同時引入紋理結構特征共同度量各區(qū)域間異質性。采用一種模糊邏輯分析法(FbSP),依據(jù)選定目標分割樣本的特征指標對待分割影像進行有監(jiān)督訓練,通過自動迭代推算最佳分割參數(shù)。在提高分割參數(shù)選擇效率的同時得到了更符合地學常識表達的準確、合理且客觀的分割結果。實驗證明本方法在保持小尺寸目標基元不被錯誤合并的同時更好的保留了大尺寸目標基元描述的完整性,使得建筑物邊緣信息更加顯著,區(qū)域輪廓邊界更緊湊,驗證了本文提出方法的有效性和準確性。(2)針對傳統(tǒng)面向對象變化檢測技術采用單一分類器提取地表復雜場景的變化信息而未考慮不同分類器對異種地物分類性能存在差異的問題,提出一種多分類器集成的變化檢測系統(tǒng),包含一種新的樣本選擇方法和一個多分類器系統(tǒng)。采用雙閾值(DT-CVA)門限取代傳統(tǒng)單閾值進行樣本選擇,獲得分布更為均勻且客觀的訓練樣本;通過多源特征提取、選擇和集成提升了多分類器系統(tǒng)的性能,并利用隨機子空間識別技術集成極限學習機,多項邏輯回歸和K最鄰近模型對分類器集成系統(tǒng)進行構建,采用逐層判別的方式對分類結果進行融合,利用遙感影像分類評價標準等多項指標對識別結果進行精度評價,最終輸出建筑物震害信息。研究以玉樹為典型震例進行實驗,小區(qū)域內變化檢測精度最高達到88.45%,Kappa系數(shù)為0.8411,玉樹縣結古鎮(zhèn)城區(qū)變化檢測精度可達87.2%。證明本文方法能夠彌補單一數(shù)據(jù)源分類上的不足,實現(xiàn)分類器間的優(yōu)勢互補,提高了分類精度;(3)針對地震災害發(fā)生后,主、被動遙感數(shù)據(jù)匯集的情況以及對建筑物震害信息的成像、灰度、紋理及統(tǒng)計量等特征的綜合分析,提出一套基于多源遙感數(shù)據(jù)面向對象變化檢測技術的建筑物震害信息定量分級處理流程。分別將基于單獨SAR強度相關,紋理相關及本文方法得到的多源建筑物震害變化檢測結果輸入定量分級模型,實現(xiàn)對建筑物震害程度的定量分級。實驗得到三種方式分級精度分別為70.5%,76.7%和86.4%。結果表明,本文的震害定量分級流程能夠有效用于震害損失評估,同時輔助為地震應急救援提供定性和定量且直觀的決策依據(jù)。
【學位授予單位】：中國地質大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P315.9;TP79

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