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面向?qū)ο筮b感分類方法在震害快速提取中的應(yīng)用

2012-03-14 06:18:20王曉青竇愛霞
地震科學(xué)進展 2012年6期
關(guān)鍵詞:分類

王 巖 王曉青 竇愛霞

1)遼寧省地震局,沈陽 110034

2)中國地震局地震預(yù)測研究所,北京 100036

破壞性地震發(fā)生后,迫切需要對災(zāi)害進行準確、快速的評估,為應(yīng)急指揮、救援決策提供依據(jù)。高空間分辨率影像中地物的幾何結(jié)構(gòu)和紋理信息豐富,傳統(tǒng)方法難以滿足需求。面向?qū)ο蟮倪b感圖像處理方法,運用多尺度分割方法,實現(xiàn)圖像信息多維的分離,并加入紋理、形狀和相互關(guān)系特征的綜合分析及模糊邏輯分類方法,從而最大程度模擬人類目視解譯遙感影像的思維模式,提高有效信息的提取精度。

以四川北川縣城作為研究對象,選取汶川地震后獲取的分辨率為8 m 的福衛(wèi)二號衛(wèi)星多光譜影像,進行震后快速震害提取。提取的對象為大范圍的宏觀震害,如,山體滑坡、堰塞湖、河道堵塞、居民區(qū)等。提取對象總體分為變化和無變化兩個大類別,熱區(qū)表示“變化”類別。進一步實際分類過程中,將地物劃分為植被、水體(未變化水體)、變化類別和陰影區(qū)(山體之間的陰影)4 類。

首先,進行影像分割和波段選擇。不同尺度分割分別用于植被陰影區(qū)、水體熱區(qū)的分類。分析不同地物與影像不同波段的關(guān)系,適當選擇波段權(quán)重。然后,進行分類特征的選擇和分類流程的建立。運用比值植被指數(shù)(RVI)、差值環(huán)境指數(shù)(DVIEVI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)3 個光譜特征來分類。同時,根據(jù)模糊分類理論,選擇適合的隸屬函數(shù)來分別定義每個類別的特征范圍。

通過分析計算得到分類結(jié)果,如圖1 紅色區(qū)域所示。分類獲得的熱區(qū)結(jié)果是矢量化的,各個類別的劃分非常明確,沒有細碎的噪聲,不再是單個像元分離的,更易于進行各種變換和統(tǒng)計。

為了檢驗面向?qū)ο蠓诸惖男Ч瑢⒎诸惤Y(jié)果與手工勾畫出的目視解譯結(jié)果(黃色線)疊加,對精度進行評價。從圖1 可見,除了山體滑坡中較為細碎的小滑坡和云的影響外,兩者結(jié)果較為一致,精度評價判讀正確率達到70%以上。

圖1 目視解譯熱區(qū)與分類結(jié)果疊加圖

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