面向对象的高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取研究

发布时间：2019-07-22 17:54

【摘要】：随着遥感影像分辨率的提高和遥感信息提取技术的发展，遥感技术逐渐成为快速获取地震灾情信息、震后应急和震害快速评估的有效手段。高分辨率遥感影像提供了丰富的地表细节信息，传统基于像素的分类方法存在着不能充分挖掘影像的光谱、几何、纹理和上下文信息，分类精度低、速度慢等局限性，不能满足震害信息快速提取的需求，而面向对象的影像分析方法为高空间分辨率遥感影像震害信息提取提供了新的思路。本文利用面向对象的影像分析方法对高分辨率遥感影像建筑物震害进行信息提取，研究工作和成果如下： 1）在分析国内外现有主要图像分割技术的算法和优缺点基础上，重点研究了面向对象影像分析的多尺度分割技术的算法和流程，深入分析了波段权重、颜色、形状、紧致度、光滑度、分割尺度等参数的选择依据和原则。 2）以“对象内部同质性最小、对象之间异质性最大”为原则，提出了一种基于对象内部标准差和对象邻域平均差分的分割质量函数选择最优分割尺度的方法。实验表明，分割质量函数是影像对象内部同质性和对象之间异质性的良好指标。 3）在获取影像对象知识基础上，分析了隶属度函数及知识规则库中对象特征的选择策略等相关问题。研究了最邻近分类和模糊分类的数学原理，构建了包括模糊化输入变量的模糊集、模糊集逻辑组合和模糊分类结果反模糊化三个过程的模糊分类系统。 4）选取玉树地震结古镇震后QuickBird遥感影像中典型建筑区进行建筑物震害信息提取实验。根据不同地物特点，确定其最优分割尺度进行影像分割，构建不同地物的多尺度层次网络结构；以影像对象的光谱特征、几何特征、纹理特征以及空间拓扑关系等特征信息建立模糊规则知识库，采用面向对象的方法提取不同震害等级的建筑物信息，并从模糊概念的隶属度角度进行分类稳定性和最优分类结果评价与分析。结果表明，本文提出的在最优尺度分割基础上的面向对象震害信息提取方法能够满足建筑物震害信息精细提取需求。
【图文】：
中国地震带分布图

1.1 研究背景及意义地震是一种多发性重大自然灾害，其影响范围广，破坏程度大，并且重的次生地质灾害，具有突发性和不可预测性。破坏性的大地震往往内就能造成非常严重的人员与财产损失，而且随着城市化进程的不断财富日益增加，地震灾害造成的人员伤亡和经济财产损失变得日益严中国地处环太平洋和欧亚地震带交汇部位，存在多条地震活动带（图 1界上地震灾害最为严重的国家之一[1]。我国的地震活动具有分布广、频浅、强度大的特点，全国大约有 60%的国土面积、50%的城市、67%的于 7 度及以上地震烈度带，其中，四川、云南、新疆、青海、西藏等中海——喜马拉雅地震带，台湾省处于环太平洋地震带，其他各省也关的地震带[2]。而且地震区域内建筑物抗震能力较弱，一旦大地震来临财产损失将十分巨大。
多尺度影像对象层次结构体系图

是基于组对区域合并技术的自上而下的分割方法。尺度参数设置越大像对象越大，反之亦然。分割的过程中可根据地物空间属性的不同选定不同的分割尺度（停止从而生成由不同尺度的影像对象层构成的影像对象层次结构，一个影像结构层的范围从有高分辨率影像对象的最低层到有低分辨率影像对象，如图 2.4 所示。在每一个分割过程都利用低一层的影像对象作为原材材料随之在新的分割中进行合并，每个影像对象层是在它的直接子对上构建的，因此影像对象层次结构的层次网络是有明确的拓扑关系的象都是以网状的方式分布，那么每个对象都知道彼此与上下关系，相哪一个层及对象是它们的父对象、父层或子对象、子层。父对象的边子对象的边界，父对象的区域大小由子对象的总和决定。一个对象只一个父对象，但可以拥有多个子对象[63]。由于影像对象层次结构中每都有其固定尺度值，多种空间尺度的地物类别属性就可以在各个相应中体现出来，进而在不同尺度对象层上提取不同属性的类别信息，由同一分辨率的影像数据提取所有空间属性有所差异类型的问题[64]。
【学位授予单位】：云南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P315.9;P237

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