基于高分影像纹理分维变化的灾害自动识别方法

被引：13

作者：

吴鹏天昊 ^{[1
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吴立新 ^{[2
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沈永林 ^{[2
,3
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许志华 ^{[2
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王植 ^{[4
]}

机构：

[1] 武汉大学遥感信息工程学院

[2] 北京师范大学减灾与应急管理研究院

[3] 环境演变与自然灾害教育部重点实验室

[4] 东北大学测绘遥感与数字矿山研究所

来源：

地理与地理信息科学 | 2012年 / 02期

关键词：

灾害遥感; 高分影像; 纹理分维; 单调性; 多尺度格网; 变化检测; 自动识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

目前遥感变化检测主要是人机交互式目视解译,不能满足灾害自动识别尤其是卫星在轨变化检测自动化的新要求,亟须研究遥感影像变化自动检测算法,以实现灾害遥感自动识别。该文将高空间分辨率遥感影像的多尺度格网分割与纹理分维变化比较相结合,提出基于高分影像纹理分维单调变化(Texture Fractal MonotonousChange,TFMC)的灾害自动识别方法。通过计算和对比不同格网分割尺度下前后两期高分影像的纹理分维变化及其空间分布,并基于纹理分维变化单调性准则,可自动检测并识别灾区范围。以2011年3月11日日本地震海啸灾区的Worldview 0.5m全色影像为例,进行实验研究,表明MTFC方法无需人工干预即可根据纹理分形单调下降(当前减先前)可靠地识别出海水淹没区和密集房屋损毁区。经进一步优化,MTFC方法可望发展为高分遥感卫星在轨变化检测及灾害链聚焦监测的新技术。

引用

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页数：6

共 9 条

[1] 遥感影像变化检测方法综述及展望 [J].