检索结果-南通市图书馆

国土资源遥感 2019年第2期31卷 44-50页

作者：周阳张云生陈斯飏邹峥嵘朱耀晨赵芮雪中南大学地球科学与信息物理学院

为了提高基于高空间分辨率遥感影像的建筑物震害损毁评估精度,引入深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型,提出一种利用DCNN全连接层特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)进行遥感影像建筑物震害损... 详细信息

为了提高基于高空间分辨率遥感影像的建筑物震害损毁评估精度,引入深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型,提出一种利用DCNN全连接层特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)进行遥感影像建筑物震害损毁区域检测的方法。首先,利用神经网络前馈方式从DCNN全连接层提取训练样本和待检测区域的特征;然后,基于样本训练SVM分类器;最后,对待检测区域的所有区块进行分类预测和投票确定是否损毁。以2010年海地地震遥感影像为例,建筑物损毁检测正确率可以达到89%,相比于传统的特征提取方法正确率提高了4%。实验结果表明该方法在建筑物震害损毁检测方面具有一定的应用潜力。

关键词：损毁建筑物卷积神经网络 SVM 高空间分辨率遥感影像

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不同上下文比例对损毁建筑遥感场景图片样本集构建的影响研究

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自然资源遥感 2023年

作者：邰佳怡慎利乔文凡西南交通大学地球科学与环境工程学院

基于深度学习的遥感图像场景分析,是震后进行损毁评估的重要手段。在损毁建筑影像资源相对稀缺的情况下,构建高质量的遥感场景图片样本集,对提高场景识别和分类精度具有重要意义。作为遥感分析的重要参考依据,上下文信息在场景图片中所... 详细信息

基于深度学习的遥感图像场景分析,是震后进行损毁评估的重要手段。在损毁建筑影像资源相对稀缺的情况下,构建高质量的遥感场景图片样本集,对提高场景识别和分类精度具有重要意义。作为遥感分析的重要参考依据,上下文信息在场景图片中所占比例是影响样本集构建效果的一个关键因素。目前,样本集构建方法中缺乏对上下文信息合适比例的探索。该文以构建高质量样本集为目标,设计一种调整场景图片上下文信息比例的方法,研究不同上下文信息占比对场景样本集构建的影响,探索上下文信息比例的最佳设置范围。本文构建6组不同上下文信息占比的场景图片样本集,使用5种经典卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行训练和测试,并依次对每个模型的分类结果和不同上下文信息的分类结果进行分析。研究表明,当上下文信息占比为80%时,CNN网络达到了最佳的分类准确率(92.22%),当上下文信息占比为95%时,则降到89.03%;在所有的CNN模型中,GoogLeNet的分类表现最好,平均准确率达到93.13%。该研究可以找到场景样本集中合理的上下文信息比例设置范围,有效提高遥感场景图片分类的准确率,为损毁建筑遥感场景图片样本集的制作提供指导。

关键词：遥感影像场景分析震后损毁评估上下文信息占比场景图片构建损毁建筑物

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遥感分类方法在建筑物震害提取中的应用(以玉树地震为例)

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地震地磁观测与研究 2014年第5期35卷 134-143页

作者：文翔周斌阎春恒广西壮族自治区地震局中国南宁530022

建筑物损毁情况是地震灾害评估的一项重要指标,利用遥感技术快速提取震后建筑物震害信息,对科学指导地震应急救援工作具有重要意义。利用2010年4月14日青海玉树7.1级地震前后玉树县结古镇团结村高分辨率遥感影像,结合像素光谱和空间特... 详细信息

建筑物损毁情况是地震灾害评估的一项重要指标,利用遥感技术快速提取震后建筑物震害信息,对科学指导地震应急救援工作具有重要意义。利用2010年4月14日青海玉树7.1级地震前后玉树县结古镇团结村高分辨率遥感影像,结合像素光谱和空间特性的纹理、结构等多源信息,基于支持向量机(SVM)方法,对地震前后建筑物信息进行分类提取,变化检测出建筑物损毁情况,并与面向对象多源信息复合的模糊分类法的分类精度、提取效率进行对比分析。研究结果表明,多源数据复合的SVM影像分类方法能够有效解决模糊分类影像破碎问题,地震前后两实相影像分类总精度达到77.53%和73.56%,提高了建筑物震害信息提取精度。

关键词：面向对象模糊分类 SVM 变化检测损毁建筑物

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