面向对象图像处理方法在遥感震害提取中的应用研究

面向对象图像处理方法在遥感震害提取中的应用研究破坏性地震发生以后,迫切需要对灾害进行准确、快速的评估,为应急指挥、救援决策提供依据。随着遥感技术的不断成熟,其数据获取快速、稳定、不受地面条件制约的特点,使遥感成为震害评估的主要手段之一。遥感震害评估中最关键的步骤是遥感震害的自动识别与提取,它的精度直接影响整个评估的结果。所以,如何提高遥感震害自动识别的精度,是遥感技术在地震应急工作中应用研究的关键。近年来,高分辨率遥感影像获取技术迅速发展,在基于高分辨率图像的新一轮遥感信息挖掘研究中,传统的基于像元的分类技术已远远不能满足需求,寻找一种能够在光谱信息不高、纹理信息丰富的,复杂的高分辨率遥感影像中充分挖掘有用信息的新技术,成为紧迫的需要。面向对象的遥感图像处理方法,把信息提取的基础由像元换成承纳更多信息的同质像元集合,即影像对象,运用独特的多尺度分割方法,实现图像信息多维的分离。面向对象的图像处理中,除采用光谱信息分析,还加入纹理、形状和相互关系特征的综合分析,并结合模糊逻辑分类方法,交替分类与分割过程,最大程度模拟人类目视解译遥感影像的思维模式,完成目标信息的有效提取。面向对象图像处理方法在许多领域得到了成功的应用,但在遥感震害提取中的应用尚不成熟。本文借助汶川地震震后遥感图像,深入研究了其在震害提取中的应用。研究首先分析处理了2008年5月12日的汶川8.0级地震灾区的多种遥感数据,由目视解译和遥感影像定性的变化检测入手,从地质灾害到建筑物震害,从宏观变化到细节变化,逐一判断分析,详细研究灾害的特点。并结合野外实地震害考察获得的真实灾害资料,完成全面的精度评价。在传统的震害分析基础上,论文进一步从原理剖析面向对象图像处理方法,探讨参数、特征的选择,实现面向对象的震害提取。面向对象的图像处理方法分为两个步骤:影像分割和模糊逻辑分类。影像分割是建立有层次网络关系结构的影像对象。影像分割应用多尺度分割的方法,在影像整体与像元之间,建立起任意需求尺度下的层次。分割的尺度受到空间分辨率大小的影响;不同的波段权重、同质性系数的选择,也会突出特定的光谱、纹理信息,使分割对象适应不同的需要。模糊逻辑分类是基于影像分割,将影像对象作为分类单元的分类方法。分类中应用模糊数学理论,将一般事物0与1的划分转变成[0,1]上的划分。模糊逻辑在影像的不同尺度层次间建立起上下级别的语义关系,使对象之间、层次之间实现信息的传递。模糊逻辑分类建立起完整的分类流程,让光谱信息、纹理信息、关系信息平等的互为条件与依据,综合为分类服务。震害特征复杂多变、遥感数据丰富多样,所以,为了研究面向对象震害提取在不同地面建筑物区域、不同分辨率遥感影像上的应用效果,论文选取北川县城及周边区域、彭州市龙门山镇、都江堰市市区作为研究区域,分别进行快速震害提取、农村建筑物震害提取和城市建筑物震害提取的研究。在北川县城及周边区域的震害快速提取中,运用分辨率为8米的福卫二号多光谱卫星影像,通过两个分割层次和简单的光谱特征,实现快速的震害范围的提取。彭州市龙门山镇农村建筑物的震害提取中,针对中国农村建筑物分布分散、结构矮小的特点,运用0.5米航空影像数据,进行单尺度下光谱特征分类,实现建筑物震害提取。都江堰市市区城市建筑物的震害提取中,充分考虑城市建筑物结构复杂、分布不均匀的特点,从小块影像分类试验着手,应用0.5米航空影像数据进行倒塌建筑物提取。分类过程建立起四个尺度层次,并应用了光谱、形状、相互关系的多种特征。做为对比,研究中还在同一影像上做了基于像元的监督分类。综合以上研究,本文得到的结论如下:1.面向对象的遥感震害提取方法可以快速的提取震害,确定震害程度和范围,为灾后应急指挥、救援决策提供依据。-2.面向对象的建筑物遥感震害提取适用于多种分辨率遥感影像和不同