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基于面向对象技术的遥感震害信息提取与评价方法研究

作　者: 吴剑
导　师: 刘耀林
学　校: 武汉大学
专　业: 地图制图学与地理信息工程
关键词: 震害信息变化检测面向对象分析方法多尺度分割模糊分类危险性评价
分类号: TP79
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

在各种自然灾害中,地震灾害是最为严重的自然灾害之一。由于它具有突发性、持续时间短和破坏性强的特点,对人民的生命和财产安全构成了极大的威胁。我国是一个遭受地震灾害破坏严重的国家,然而目前,对于地震发生的时间、地点以及震级都不能实现准确的预报,在这种情况之下,震前积极做好防震减灾防御工程,震后第一时间获取震害信息,快速完成调查评估工作,组织起有效的抗震救灾工作是降低地震损失保证人民生命财产安全的重要途径。遥感技术凭借其获取信息的同步性、时效性、综合性和经济性的特点,为震害信息的快速获取与评价提供了一种新的技术手段。随着高分辨率、高光谱、多平台、多时相遥感信息技术的出现,使遥感震害信息的获取方式发生了根本性变革,进入了一个全新的发展阶段。本论文以“快速、准确、高效”为目标,围绕“高分辨率遥感技术在震害信息的提取和评价中的应用”展开研究,力求探索一套遥感震害信息提取与评价的方法和流程,为该领域的研究积累一些宝贵经验,做出自己的贡献。论文研究内容分为两个大的方面：①遥感震害信息的提取。主要内容有：多时相遥感数据的预处理、基于遥感变化检测技术的震害信息提取(变化信息检测方法、图像分割、震害信息的识别与提取)、基于像元级别和面向对象级别的震害滑坡信息提取、基于像元和面向对象的震害损毁建筑物的提取。②遥感震害信息的评价。提出遥感地震灾害破坏危险性评价的概念、模型和标准,对研究区震害破坏危险性进行评价。论文的主要研究成果和创新点总结如下：(1)提出了多时相遥感震害信息提取数据预处理的技术流程。对遥感数据经历从“粗”→“细”→“精”三次几何校正的过程,在对两时相影像进行几何校正的同时,完成了影像的镶嵌与分幅、影像的融合以及数据的辐射增强处理,内容全面,操作设计合理,能够充分满足震害变化信息检测对遥感数据的高质量要求。(2)提出了基于MNF/ICA多源遥感变化信息检测方法,该方法成功消除了遥感数据之间的高阶相关性,抑制了噪声的出现,实现了变化信息与噪声的有效分离,进一步集中和突出了不同时相间的变化信息,与常用变化信息检测方法相比,明显提高了变化检测的效果和精度。(3)提出了双阈值模糊识别分割算法,该算法能够在一定程度上消除单阈值(最优阈值)分割法中混杂在变化信息中的离散噪声和个别地类,使得变化信息的表达更加准确、集中,从而提高了变化信息分割的精度。(4)针对研究区震害滑坡信息发生的特征,提出了一种基于标准化植被指数(NDVI)和坡度信息的快速、高效的地震滑坡信息提取思路,分别从基于像元和面向对象的两个角度进行了验证。实践证明,面向对象方法成功的避免了高分辨率遥感影像由于单个像元光谱异质性大而产生的NDVI差值“亮点噪声”效应,使得提取的结果更加科学可靠,效果更好,精度更高。(5)针对像元级别,提出基于“多层次区域分割”思想的震害损毁建筑物提取方法,与传统的分类提取方法相比,它体现着面向对象分析方法中的多层、分割的思想,是一种全新的尝试。基于对象级别,利用多尺度分割思想,按照分割尺度的大小建立了三层体系结构,根据每一层的特征提取不同地物类别,分析其光谱、纹理、形状、上下文关系、空间位置等特征,建立各自的模糊判定规则,进行损毁建筑物的提取。分别从方法原理、目视效果和精度评价三个方面对两种提取结果进行综合比较,结果显示面向对象提取方法(总体精度90.38%)有着比基于像元方法(总体精度76.84%)更高的精度。实践证明,面向对象影像分析技术在遥感震害信息提取方面有着巨大的潜力和广阔的应用前景。(6)在地震灾害破坏危险性评价中,选取高程、坡度、水系、土地利用、植被覆盖以及特殊因子6种影响因子建立评价指标体系,利用层次分析模型(AHP)构建遥感震害破坏危险性评价指数(EDRI),实现对研究区遥感震害破坏危险性的评价。由于在评价指标中引入了特殊因子(震害信息因子),并在比较判断矩阵中发挥着重要的作用,使得评价具有很强的针对性,对震害信息极其敏感,结果科学可靠。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
第一章引言  12-35
  1.1 选题的目的和意义  12-15
  1.2 国内外研究现状  15-27
    1.2.1 遥感震害信息提取研究现状  15-21
    1.2.2 遥感震害信息评价研究现状  21-27
  1.3 本文的研究内容和技术路线  27-32
  1.4 论文的组织结构  32-35
第二章相关理论与方法  35-49
  2.1 多时相遥感变化检测技术  35-38
    2.1.1 遥感变化检测的概念  35-36
    2.1.2 遥感变化信息检测的三个层次  36-38
    2.1.3 图像分割  38
  2.2 面向对象遥感影像分析方法  38-48
    2.2.1 基于面向对象分类方法的优势  40-41
    2.2.2 多尺度分割  41-45
    2.2.3 基于异质性最小原则的区域合并算法  45-46
    2.2.4 模糊分类方法  46-48
  2.3 本章小结  48-49
第三章数据准备  49-67
  3.1 地震灾区概况  49-53
    3.1.1 汶川地震相关背景  49-52
    3.1.2 研究区域概况  52-53
  3.2 遥感数据预处理  53-65
    3.2.1 无控制点共线方程几何校正方法  54-56
    3.2.2 正射校正  56-58
    3.2.3 图像融合  58-59
    3.2.4 图像配准  59-62
    3.2.5 影像辐射增强处理  62-65
  3.3 本章小结  65-67
第四章基于遥感变化检测技术的震害信息提取  67-97
  4.1 遥感变化信息检测的主要方法  67-73
    4.1.1 分类后比较法  67-68
    4.1.2 代数运算法  68
    4.1.3 光谱特征变异法  68-69
    4.1.4 主成分分析法  69-73
  4.2 基于MNF/ICA多源遥感变化信息检测方法  73-77
  4.3 基于影像特征的图像分割  77-85
    4.3.1 变化影像特征分析  78-79
    4.3.2 单阈值区域分割法  79-81
    4.3.3 双阈值模糊识别分割法  81-85
  4.4 震害信息的识别与提取  85-96
    4.4.1 地震灾害的分类  85-89
    4.4.2 震害遥感影像特征分析  89-93
    4.4.3 建筑物遥感影像特征  93
    4.4.4 震害信息的人工提取  93-96
  4.5 本章小结  96-97
第五章震害滑坡信息的提取  97-112
  5.1 遥感技术在滑坡灾害研究中的研究进展  97
  5.2 汶川地震滑坡的构造成因与特点  97-99
  5.3 汶川地震滑坡的主要类型  99-102
  5.4 滑坡遥感影像的解译特征  102-103
  5.5 基于像元的震害滑坡信息的提取  103-108
  5.6 面向对象的震害滑坡信息的提取  108-110
  5.7 分析和讨论  110-111
  5.8 本章小结  111-112
第六章震害损毁建筑物的提取  112-130
  6.1 常用震害损毁建筑物分析模型  113-114
    6.1.1 灰度特征  113
    6.1.2 边缘线特征  113
    6.1.3 纹理特征  113-114
    6.1.4 角特征  114
    6.1.5 阴影分布特征  114
  6.2 基于像元的震害损毁建筑物的提取  114-118
  6.3 面向对象的震害损毁建筑物的提取  118-125
  6.4 两种方法的比较  125-128
  6.5 本章小结  128-130
第七章遥感地震灾害破坏危险性评价  130-141
  7.1 研究思路  130-131
  7.2 评价指标体系  131-136
    7.2.1 地形因子  132
    7.2.2 水系分布  132-133
    7.2.3 土地利用因子  133-134
    7.2.4 植被覆盖因子  134-135
    7.2.5 特殊因子  135-136
  7.3 评价模型  136-138
  7.4 评价结果与分析  138-140
  7.5 本章小结  140-141
第八章结论与展望  141-146
  8.1 主要结论  141-143
  8.2 讨论与展望  143-146
中外文参考文献  146-157
攻读博士学位期间发表的论文  157-158
攻读博士学位期间参与的科研项目  158-159
致谢  159-160

基于面向对象技术的遥感震害信息提取与评价方法研究

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