【摘 要】
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在缺少震前参考信息前提下,提出了一种基于优化视觉词典的震后高分遥感影像震害建筑物检测方法。首先通过WJSEG(wavelet-JSEG)分割以及一组非建筑物筛选规则提取潜在建筑物集合;其次利用光谱、纹理及几何形态学特征构建了一种震害视觉词典模型,跨越了从像素到震害特征间的"语义鸿沟";在此基础上设计了一种基于类内和类间惩罚因子的视觉词典优化策略,减少了信息冗余及证据冲突;最后通过随机森林分类器将建
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京210044;商丘工学院 商丘476000
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在缺少震前参考信息前提下,提出了一种基于优化视觉词典的震后高分遥感影像震害建筑物检测方法。首先通过WJSEG(wavelet-JSEG)分割以及一组非建筑物筛选规则提取潜在建筑物集合;其次利用光谱、纹理及几何形态学特征构建了一种震害视觉词典模型,跨越了从像素到震害特征间的"语义鸿沟";在此基础上设计了一种基于类内和类间惩罚因子的视觉词典优化策略,减少了信息冗余及证据冲突;最后通过随机森林分类器将建筑物进一步划分为完好建筑物、部分震害建筑物及废墟。在两组实验中,该方法的总体精度均达到85%以上,从而可
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