SAR图像变化检测是遥感震害信息识别中的重要方法之一，常规的SAR图像变化检测方法主要以强度图像为主，易受图像中地物目标方位变化、表面粗糙度变化和图像中涵盖地物目标信息量庞大的影响。针对震后强度图像变化复杂无规律、纹理特征参数繁多且难优选的问题，以熊本地震益城町区域的ALOS-2数据为例，提出了一种基于纹理特征主成分变换的相关性变化检测方法，该方法首先提取图像的多个纹理特征参量，其次采用主成分变换的方法获取多个纹理特征参量的第一主成分分量，然后计算第一主成分分量的相关性，最后根据实地调查样本统计分类阈值对图像中不同程度震害建筑物进行检测，并与基于强度图像相关性变化检测方法、强度图像差值变化检测方法结果进行了对比。结果表明，基于纹理特征主成分的相关性变化检测方法能够有效地检测不同震害程度建筑物的分布，总体提取精度可达87.2%，高于基于强度图像的两类变化检测方法检测精度，在保持较高提取精度的同时，也有效降低了震害建筑物的错分概率，证明了该方法的可行性，提出的方法可用于震后灾损评估、救援决策制定、指导灾后重建。
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SAR图像纹理特征相关变化检测的震害建筑物提取
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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