原文服务方: 地震研究       
摘要:
基于传统Fisher-SVM的震后建筑物受灾程度遥感监测方法未考虑最优分类超平面的限制条件,图像分类结果精度低,建筑物受灾程度监测不准确,提出面向对象的震后建筑物受灾程度遥感监测方法.其基本原理为:采用面向对象的多光谱遥感图像分割方法获取震后建筑物分割对象,再依据纹理特征的对比度、差异性以及方差这3种参数在震前与震后建筑物中的分布规律,提取震后建筑物分割对象的纹理特征,最后采用支持向量机分类方法,将震后建筑分割图像纹理特征输入到支持向量机分类学习,经过训练输出最优的震后建筑物受灾纹理特征分类结果,完成震后建筑物受灾程度分析.利用该方法对2010年青海玉树7.1级地震后建筑物受灾状况进行分析,结果表明:通过优化调整支持向量机最优分离超平面算式,可以对特征纹理进行较好分类,分析结果与实地考察结果基本一致.
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关键词云
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文献信息
篇名 震后建筑物受灾程度遥感监测方法研究
来源期刊 地震研究 学科
关键词 震后建筑物 受灾程度 多光谱遥感图像 纹理特征 支持向量机 玉树地震
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 630-636
页数 7页 分类号 TP79
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0666.2018.04.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张仕廉 重庆大学建设管理与房地产学院 83 920 17.0 28.0
2 周超 四川工程职业技术学院建筑工程系 22 22 2.0 3.0
3 杨玉荣 四川工程职业技术学院建筑工程系 13 19 3.0 4.0
4 铁中用 四川工程职业技术学院建筑工程系 6 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
震后建筑物
受灾程度
多光谱遥感图像
纹理特征
支持向量机
玉树地震
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
地震研究
季刊
1000-0666
53-1062/P
大16开
1978-01-01
chi
出版文献量(篇)
1796
总下载数(次)
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