论文部分内容阅读
近年来,强烈地震活动频率增加,它的突发性、难以预测性、以及主震和余震的连续破坏性,造成了巨大的人员伤亡和财产损失。2008年5月12日,我国四川省汶川县发生了7.8级强烈地震。根据国家发布的数据,此次地震直接造成经济损失约为8451亿人民币,死亡和失踪约8.7万人。2010年1月12日海地发生7.3级强烈地震,根据海地官方发布的数据,地震造成的直接经济损失约为77.5亿美元,死亡人数约为22.26万人。2010年3月4日,台湾发生6.4级地震。2010年3月8日土耳其东部地区发生6级地震,57人遇难,上百人受伤。2010年4月14日,青海省玉树发生7.1级地震,死亡人数约为2000人。
在地震中,建筑物突然倒塌是造成巨大人员伤亡的主要因为。探索如何有效地从地震发生后获取的高空间分辨率遥感影像中自动快速提取倒塌房屋信息,对灾情评估、紧急救援部署都有着重要的实际指导意义。
2008年5月12日汶川主地震发生后余震不断,强烈地震发生后导致通讯、道路和桥梁的损毁。在72小时的最佳生命救援时间内,高空间分辨率卫星或航空遥感成为唯一可以快速获取灾情的有效技术手段。在地震救援阶段,中国科学院对地观测与数字地球科学中心与欧盟专家组合作,探索了利用地震后获取的高空间分辨率遥感影像直接提取倒塌房屋的技术和方法。在提取地震倒塌房屋的实验过程中,单独利用航空遥感影像中的纹理或者光谱信息,都不能成功提取地震倒塌房屋信息,需要探索融合纹理与光谱信息提取倒塌房屋的技术路线和方法。在参与汶川地震合作研究的基础上,深入探索技术方法的数学原理和遥感物理基础,进一步完善算法,形成技术流程,开发了地震倒塌房屋自动快速提取软件系统；分别采用北川震后ADS40(Airborne Digital Sensor)高空间分辨率(0.5m)航空影像,北川震后SPOT卫星影像,和海地太子港特大地震Geoeye0.5m分辨率遥感影像进行了试验,取得了比较好的结果。论文的主要贡献与特色概括为以下四个方面:
(1)分析高空间分辨率影像中倒塌房屋纹理和形态特征提取算法。研究了多尺度纹理特征、多尺度形态特征的机理,实验确定了提取倒塌房屋最佳的特征及相应尺度;
(2)结合纹理与形态增强结果,选择了相应的光谱特征增强算法,实验确定了倒塌房屋纹理、形态特征与光谱特征的融合提取算法。
(3)在增强地震倒塌房屋信息的基础上,使用支持向量机和支持向量特征描述分类器实现了倒塌房屋分类统计。
(4)根据实验确定技术路线,按照具体步骤设计了程序开发路线图,并且完成遥感影像中地震倒塌房屋自动快速提取系统的开发。