位置:立项数据库 > 立项详情页
高分遥感影像中地震倒塌房屋应急提取新方法研究
  • 项目名称:高分遥感影像中地震倒塌房屋应急提取新方法研究
  • 项目类别:青年科学基金项目
  • 批准号:40901226
  • 申请代码:D010702
  • 项目来源:国家自然科学基金
  • 研究期限:2010-01-01-2012-12-31
  • 项目负责人:李利伟
  • 负责人职称:副研究员
  • 依托单位:中国科学院对地观测与数字地球科学中心
  • 批准年度:2009
中文摘要:

1m以内空间分辨率光学影像(高分影像)能够准确反映倒塌房屋尺度的地表细节信息,是获取灾后倒塌房屋信息的主要数据源。在灾前背景信息缺乏的情况下,目视解译和变换检测方法都无法满足灾害应急需求。汶川地震减灾中,欧盟专家依据SPOT 2.5m影像处理经验,提出了一种基于灾后单时相高分影像的倒塌房屋提取方法。该方法应用在航空ADS40 0.5m影像中,尽管在精度和自动化程度上存在不足,却表现出很强稳定性。本研究是在深入分析该方法内在机理基础上,在特征提取和模式识别两个方面进行改进,构建一种基于灾后单时相高分影像的倒塌房屋应急提取的新方法。主要研究内容包括结合形态剖面、形态纹理以及光谱的倒塌房屋特征提取算法;基于局部传递函数的倒塌房屋识别算法;结合航空、卫星高分影像以及地面调查资料的方法验证与优化。

结论摘要:

本研究针对灾后单时相高分影像中倒塌房屋信息的快速提取和应用问题,在特征建模、信息提取算法以及方法应用框架进行了深入研究,取得了一些有益的成果。具体包括以下3个方面内容 1) 倒塌房屋信息特征建模特征建模是进行倒塌房屋提取的前提。研究选取代表不同地区不同分辨率等条件的灾后高分影像数据进行分析,依据不同数学模型提出三种倒塌房屋特征建模思路方向不变灰度纹理特征、形态剖面导数特征和方向不变形态纹理特征。三种特征建模方法有着不同的表达能力和计算效率,适合在不同的倒塌房屋信息提取算法中进行选择应用。 2) 倒塌房屋信息提取方法信息提取方法在特征建模基础上依据一定规则实现倒塌房屋信息的提取。研究针对应急减灾实际中的需求研发四种不同的方法面向倒塌房屋信息高精度提取的监督分类方法,面向倒塌房屋信息快速提取的小样本监督分类方法,面向倒塌房屋信息快速提取的形态分割方法,面向特定倒塌房屋信息快速提取的形态光谱融合分割方法。四种提取方法有着不同的功能和计算复杂度,适合在不同区域和应用条件下进行选择使用。 3) 基于灾后单时相高分影像倒塌房屋信息的应急减灾方案有效应用倒塌房屋信息进行应急减灾是研究的出口。依据中科院航空遥感在汶川、玉树地震灾害监测与评估中的经验,针对灾后72小时内的黄金救援时间,提出倒塌房屋遥感监测与评估系统框架,主要包括遥感监测响应与数据获取、大面积粉碎倒塌房屋区域判读、倒塌房屋解译、受灾人口的评估分析和灾情信息呈报,并利用倒塌房屋遥感监测与评估信息上报的时间流程,构建倒塌房屋遥感监测与评估系统框架。


成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 1
  • 4
  • 0
  • 0
  • 0
相关项目
期刊论文 12 会议论文 8
期刊论文 14 会议论文 3
李利伟的项目