基于倾斜航空影像的建筑物结构性损毁评估方法研究

【类型】学位论文

【作者】李胜军 

【关键词】 倾斜航空影像 多尺度分割 面向对象分类 精度评价 模糊分类

【摘要】地震灾害是各种自然灾害中最为严重的灾害之一。由于它具有突发性、持续时间短和破坏性强的特点,严重威胁着人们的人身安全和财产安全,因此对震后建筑物实现快速的损毁评估有利于紧急救援的实施。传统的基于地面制图方法太慢,并且受地理位置的限制；高分辨率卫星影像和传统的航空影像能够提供高精度的影像数据,但是还存在诸多的限制,特别是进行建筑物的结构性损毁评估时,它们不能提供建筑物的立面信息。倾斜航空摄影技术的出现使得这一现象得到缓解,倾斜航空摄影除了提供垂直方向的视角还提供东、南、西、北四个方向的倾斜视角,这使对建筑物进行结构性损毁评估成为可能。因此,本文开展了面向对象的倾斜航空影像建筑物结构性损毁评估方法研究,包括以下工作：(1)总结了倾斜航空摄影技术的发展史、系统组成、摄影原理、数据特点和主要应用。在此基础上,概括震后建筑物的类型并且列举了震后建筑物损毁特征的分析模型。(2)研究了倾斜航空影像的分割技术,并且针对单阈值(最佳熵)分割算法存在对植被分割不完全的问题,本文利用自定义植被指数提出了改进的单阈值分割算法。(3)在面向对象的影像对象分类中,分析了几种常用的分类方法,并选用模糊分类方法对影像对象进行分类。根据影像对象的光谱、纹理、形状等属性信息,实现了对建筑物的结构性损毁评估。(4)引入了混淆矩阵,对模糊分类结果采用全局精度、用户精度、生产者精度和Kappa系数对实验结果进行定量分析。研究表明,改进的最佳熵模型对倾斜航空影像的植被提取效果优于传统方法。本文在多尺度分割的基础上,选用特征模型对影像对象进行模糊分类,利用全局精度、用户精度、生产者精度和Kappa系数对分类结果进行定量分析,根据分析结果可知本文的研究方案可行。

【学位名称】硕士

【学位授予单位】西南交通大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】齐华

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