面向对象分类方法在台风灾害信息提取中的应用研究

作     者：欧阳华璘 沈敬伟 周廷刚 OUYANG Hualin;SHEN Jingwei;ZHOU Tinggang

作者机构：三峡库区生态环境教育部重点实验室西南大学地理科学学院重庆400715 

出 版 物：《自然灾害学报》 (Journal of Natural Disasters)

年 卷 期：2016年第25卷第6期

页      面：9-17页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0708[理学-地球物理学] 0815[工学-水利工程] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 0704[理学-天文学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41301417) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(XDJK2013C079) 国务院三峡办三峡后续工作库区生态与生物多样性保护专项项目(500000201BB5200002)~~ 

主　　题：台风灾害 信息提取 图像分割 面向对象 菲律宾独鲁万市 

摘      要：台风灾害是全球损失最严重的十大自然灾害之一。如何在灾情发生后,快速地进行灾情预评估与应急响应决策是目前灾害研究的重要方向。基于2013年台风海燕登陆前、后的菲律宾独鲁万市部分区域的卫星遥感影像,采用面向对象的方法进行了灾害检测,提取了研究区域的地物信息,并与基于像元的传统方法进行了比较。结果表明,面向对象的分类方法在台风灾害前影像分割尺度为30%,融合尺度为84%,台风灾害后影像分割尺度为15%,融合尺度为95%时分割效果最佳;最终,面向对象分类灾害前总体精度达到95.65%,Kappa系数达0.93,灾害后总体精度达到93.19%,Kappa系数达0.90;另一方面,最大似然法也优于ISODATA分类法与最小距离法,但仍不及面向对象的分类方法。