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不同特征融合的震后损毁建筑物识别研究 被引量：15
1
作者 李强 张景发 《地震研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期486-493,527,共8页
采用玉树地震Quick Bird影像,对不同损毁级别的建筑物进行采样分析,提取不同损毁情况表征纹理特征的灰度共生矩阵中区分度较好的特征参数。比较不同特征融合之后损毁建筑物提取精度。结果表明,灰度共生矩阵中纹理特征参数对不同损毁程... 采用玉树地震Quick Bird影像,对不同损毁级别的建筑物进行采样分析,提取不同损毁情况表征纹理特征的灰度共生矩阵中区分度较好的特征参数。比较不同特征融合之后损毁建筑物提取精度。结果表明,灰度共生矩阵中纹理特征参数对不同损毁程度的建筑物具有不同的区分度,光谱特征与纹理特征结合,损毁建筑物识别精度最高,不同的特征参数混淆使用会造成信息冗余,从而降低信息提取精度。在实际工作中,要根据遥感震害机理选取合适的特征组合,提高损毁建筑物的提取精度。 展开更多
关键词 遥感影像 多特征融合 纹理特征 损毁建筑物
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利用灰度共生矩阵纹理特征识别空心村损毁建筑物的方法 被引量：14
2
作者 谢嘉丽 李永树 +1 位作者 李何超 吴玺 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第12期90-93,102,共5页
从无人机影像上快速识别空心村损毁建筑物,不仅能精确掌握损毁建筑物的位置分布,还能为实地调研提供指导材料。本文首先在试验区范围内获取建筑物影像,并对这些建筑物逐一标记。然后以单个建筑物为对象,计算纹理特征参数和光谱特征参数... 从无人机影像上快速识别空心村损毁建筑物,不仅能精确掌握损毁建筑物的位置分布,还能为实地调研提供指导材料。本文首先在试验区范围内获取建筑物影像,并对这些建筑物逐一标记。然后以单个建筑物为对象,计算纹理特征参数和光谱特征参数,选取与损毁程度正相关的参数标准化后组成特征参数向量,根据向量的可视化结果获取损毁建筑物的分布、损毁程度等信息。试验结果表明,该方法能实现从无人机影像上识别出损毁建筑物,并能对建筑物的损毁程度得到初步认识,可以有效实现高分辨率影像中空心村损毁建筑物的识别。 展开更多
关键词 灰度共生矩阵 纹理特征 光谱特征 空心村 损毁建筑物
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利用高分辨率光学遥感图像检测震害损毁建筑物 被引量：12
3
作者 叶昕 秦其明 +2 位作者 王俊 郑小坡 王建华 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期125-131,共7页
地震发生后,利用高分辨率遥感图像进行建筑物损毁检测,有利于快速评估灾害损失。在分析损毁建筑物梯度分布的基础上,提出了一种利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法。首先用Prewitt算子提取图像梯度信息;然后对梯度图像进行... 地震发生后,利用高分辨率遥感图像进行建筑物损毁检测,有利于快速评估灾害损失。在分析损毁建筑物梯度分布的基础上,提出了一种利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法。首先用Prewitt算子提取图像梯度信息;然后对梯度图像进行局部空间统计,统计各建筑物屋顶内部梯度的空间相关性,得到初步损毁检测结果;最后,在先验知识的指导下进行极小值分析和阴影检测,进一步修正建筑物损毁检测结果。分别以玉树地震后的Quickbird卫星遥感图像和盈江地震后的光学航空图像为例进行实验,结果表明,利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法效果优于传统损毁检测方法,总体精度达到80%以上,能够有效检测损毁建筑物。 展开更多
关键词 损毁建筑物 遥感图像 梯度 局部空间统计 地震
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不同上下文比例对损毁建筑遥感场景图片样本集构建的影响
4
作者 邰佳怡 慎利 +1 位作者 乔文凡 周吾珍 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第3期154-162,共9页
基于深度学习的遥感影像场景分析是震后进行损毁评估的重要手段。在损毁建筑影像资源相对稀缺的情况下,构建高质量的遥感场景图片样本集,对提高场景识别和分类精度具有重要意义。作为遥感分析的重要参考依据,上下文信息在场景图片中所... 基于深度学习的遥感影像场景分析是震后进行损毁评估的重要手段。在损毁建筑影像资源相对稀缺的情况下,构建高质量的遥感场景图片样本集,对提高场景识别和分类精度具有重要意义。作为遥感分析的重要参考依据,上下文信息在场景图片中所占比例是影响样本集构建效果的一个关键因素。目前,样本集构建方法中缺乏对上下文信息合适比例的探索。该文以构建高质量样本集为目标,设计一种调整场景图片上下文信息比例的方法,研究不同上下文信息占比对场景样本集构建的影响,探索上下文信息比例的最佳设置范围。文章构建6组不同上下文信息占比的场景图片样本集,使用5种经典卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行训练和测试,并依次对每个模型的分类结果和不同上下文信息的分类结果进行分析。研究表明,当上下文信息占比为80%时,CNN网络达到了最佳的分类准确率(92.22%),当上下文信息占比为95%时,则降到89.03%;在所有的CNN模型中,GoogLeNet的分类表现最好,平均准确率达到93.13%。该研究可以找到场景样本集中合理的上下文信息比例设置范围,有效提高遥感场景图片分类的准确率,为损毁建筑遥感场景图片样本集的制作提供指导。 展开更多
关键词 遥感影像场景分析 震后损毁评估 上下文信息占比 场景图片构建 损毁建筑物
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基于DCNN特征的建筑物震害损毁区域检测 被引量：6
5
作者 周阳 张云生 +3 位作者 陈斯飏 邹峥嵘 朱耀晨 赵芮雪 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2019年第2期44-50,共7页
为了提高基于高空间分辨率遥感影像的建筑物震害损毁评估精度,引入深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型,提出一种利用DCNN全连接层特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)进行遥感影像建筑物震害损... 为了提高基于高空间分辨率遥感影像的建筑物震害损毁评估精度,引入深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型,提出一种利用DCNN全连接层特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)进行遥感影像建筑物震害损毁区域检测的方法。首先,利用神经网络前馈方式从DCNN全连接层提取训练样本和待检测区域的特征;然后,基于样本训练SVM分类器;最后,对待检测区域的所有区块进行分类预测和投票确定是否损毁。以2010年海地地震遥感影像为例,建筑物损毁检测正确率可以达到89%,相比于传统的特征提取方法正确率提高了4%。实验结果表明该方法在建筑物震害损毁检测方面具有一定的应用潜力。 展开更多
关键词 损毁建筑物 卷积神经网络 SVM 高空间分辨率遥感影像
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基于最优特征空间的震后损毁建筑物信息提取研究 被引量：5
6
作者 陈晋 陈文凯 +2 位作者 窦爱霞 李雯 孙艳萍 《地震》 CSCD 北大核心 2019年第3期71-83,共13页
基于传统面向对象方法,提出了一种基于最优特征空间的损毁建筑物信息提取方法。采用ESP(Estimate of Scale Parameter)工具对图像进行最优尺度分割,之后通过选取样本,计算各类地物距离矩阵和最小分离距离寻求最优特征空间,最后运用最优... 基于传统面向对象方法,提出了一种基于最优特征空间的损毁建筑物信息提取方法。采用ESP(Estimate of Scale Parameter)工具对图像进行最优尺度分割,之后通过选取样本,计算各类地物距离矩阵和最小分离距离寻求最优特征空间,最后运用最优特征空间对震后损毁建筑物影像进行提取实验,在QuickBird影像中提取总体精度达到了83.1%, Kappa系数达到了0.813,在无人机影像中提取总体精度为92.9%, Kappa系数达到了0.940。本文建立的提取方法与传统分类决策树方法相比,其提取精度和效率都有较大提高,在损毁建筑物信息提取方面具有较好的推广价值。 展开更多
关键词 最优特征空间 损毁建筑物 ESP
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遥感分类方法在建筑物震害提取中的应用(以玉树地震为例) 被引量：3
7
作者 文翔 周斌 阎春恒 《地震地磁观测与研究》 2014年第5期134-143,共10页
建筑物损毁情况是地震灾害评估的一项重要指标,利用遥感技术快速提取震后建筑物震害信息,对科学指导地震应急救援工作具有重要意义。利用2010年4月14日青海玉树7.1级地震前后玉树县结古镇团结村高分辨率遥感影像,结合像素光谱和空间特... 建筑物损毁情况是地震灾害评估的一项重要指标,利用遥感技术快速提取震后建筑物震害信息,对科学指导地震应急救援工作具有重要意义。利用2010年4月14日青海玉树7.1级地震前后玉树县结古镇团结村高分辨率遥感影像,结合像素光谱和空间特性的纹理、结构等多源信息,基于支持向量机(SVM)方法,对地震前后建筑物信息进行分类提取,变化检测出建筑物损毁情况,并与面向对象多源信息复合的模糊分类法的分类精度、提取效率进行对比分析。研究结果表明,多源数据复合的SVM影像分类方法能够有效解决模糊分类影像破碎问题,地震前后两实相影像分类总精度达到77.53%和73.56%,提高了建筑物震害信息提取精度。 展开更多
关键词 面向对象 模糊分类 SVM 变化检测 损毁建筑物
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面向对象的损毁建筑物提取 被引量：10
8
作者 王慧敏 李艳 《遥感信息》 CSCD 2011年第5期81-85,共5页
地震灾害已经成为一种频发的自然灾害之一,在震后的灾害评估中,建筑物的倒塌情况是很重要的一项指标。本文用GeoEye影像提取海地地震中的损毁建筑物。由于海地地震时发生倒塌的房子大多处于比较老旧的地区,房屋比较密集,而且房顶结构也... 地震灾害已经成为一种频发的自然灾害之一,在震后的灾害评估中,建筑物的倒塌情况是很重要的一项指标。本文用GeoEye影像提取海地地震中的损毁建筑物。由于海地地震时发生倒塌的房子大多处于比较老旧的地区,房屋比较密集,而且房顶结构也比较复杂,我们采取了一种基于规则集的方法通过分类将倒塌建筑物逐步与其他各种地物区分开来。即在影像多尺度分割的基础上,结合纹理特征及几何特征,通过规则集的方法构成分类树提取损毁房屋。另外在进行植被剔除时本文根据影像的特点提出了一种新的植被指数geo-NDVI,最后根据目视解译的结果对分类的结果进行了对比。 展开更多
关键词 面向对象 灰度共生矩阵 损毁建筑物提取 geo-NDVI
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基于生成对抗网络的建筑物损毁检测 被引量：6
9
作者 葛小三 陈曦 +1 位作者 赵文智 李瑞祥 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期238-247,共10页
建筑物作为自然灾害中最受影响的承灾体之一,其损毁信息的准确提取对灾后应急救援具有十分重要的意义。本文借鉴多模态的思想,提出了一种自动检测损毁建筑物的recursive-generative adversarial networks(RS-GAN)方法,将损毁建筑物检测... 建筑物作为自然灾害中最受影响的承灾体之一,其损毁信息的准确提取对灾后应急救援具有十分重要的意义。本文借鉴多模态的思想,提出了一种自动检测损毁建筑物的recursive-generative adversarial networks(RS-GAN)方法,将损毁建筑物检测分为灾前建筑物识别和灾后损毁建筑物检测两个任务,且分别在两个GAN分支中完成。RS-GAN加入联合损失函数将两个GAN分支进行连接,充分利用两个任务之间的潜在互利性提升检测效果。RS-GAN利用第1条GAN分支识别建筑物灾前形状与位置,并将识别结果作为第2条GAN分支的输入进行损毁建筑物检测任务,从而使检测结果具有更清晰的轮廓。该方法为端到端模型,在不需要过多的人工干预情形下,实现了损毁建筑物的自动检测。为了验证RS-GAN模型的效果,在圣罗莎和密苏里两个数据集上进行了测试。试验结果表明,RS-GAN方法拥有更好的检测性能,在圣罗莎数据集上的总体精度和平均精度分别达到了0.90和0.86。 展开更多
关键词 生成对抗网络(GAN) 灾前灾后双时相遥感影像 建筑物轮廓提取 损毁建筑物检测 分步学习
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