作者：杨玉荣; 张仕廉; 铁中用; 周超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
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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