基于SEaTH算法的芦山地震无人机低空遥感影像信息对象级分类

• 作者: 刘秀菊 刘超 杨正丽 王之 蔡诗响 鲁恒
• 来源期刊: 地震研究
• 关键词: 面向对象 多尺度分割 SEaTH算法 无人机影像
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 无人机应用
• 页码范围: 173-179
• 页数: 7页
• 分类号: P315.9|TP751
• 语种: 中文

摘要

在地震这种重大自然灾害面前,快速有效地从遥感影像中提取震区土地利用信息,在灾情评估及灾后重建中发挥着重要作用.选取四川省芦山地震灾区无人机影像为数据源,运用面向对象的影像分析方法,首先研究了多尺度分割中参数的选择,获取了研究区最优分割参数;然后考虑了各个“影像对象”的数字化特征值,利用改进的SEaTH算法进行特征值优化处理;最后采用了隶属度信息提取方法,获得了芦山地震灾区无人机低空遥感影像分类图,并进行了分类精度评估,结果表明:研究区影像的分类总精度为87.5％,kappa系数为0.835.