破坏建筑物遥感信息提取技术——以尼泊尔8.1级地震为例

发布时间：2018-05-24 19:34

  本文选题：建筑物破坏 + 遥感影像　； 参考：《自然灾害学报》2016年03期

【摘要】：利用DigitalGlobal提供的遥感影像数据,提取了尼泊尔震区某一建筑区域地震前后的影像。采用监督分类、非监督分类和面向对象的分类方法对震前震后的遥感图像进行了分类,对3种分类结果进行了对比。结果表明,面向对象的分类方法比其他两种方法有更好的分类效果。通过与ArcGIS的人工矢量化图进行对比,发现在进行建筑物数量提取中,面向对象的分类方法能较准确地提取建筑物数量,为快速获取地震灾情、进行烈度评定等提供依据,对政府相关部门的应急救援与指挥决策有一定的指导作用。
[Abstract]:The remote sensing image data provided by DigitalGlobal are used to extract the image of a building area in Nepal before and after the earthquake. The methods of supervised classification, unsupervised classification and object oriented classification are used to classify the remote sensing images before and after the earthquake, and the three classification results are compared. The results show that the object-oriented classification method has better classification effect than the other two methods. By comparing with the artificial vectorization map of ArcGIS, it is found that in the extraction of building quantity, the object-oriented classification method can extract the quantity of building accurately, which provides the basis for quickly obtaining earthquake disaster and evaluating intensity, etc. It has a certain guiding effect on emergency rescue and command decision of relevant government departments.
【作者单位】： 中国地震灾害防御中心;防灾科技学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51208479) 地震行业科研专项项目(201208018,201208018)~~
【分类号】：P237;P315.9

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本文编号：1930283