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建筑物倒塌是造成灾害人员伤亡、经济损失的主要因素,灾后建筑物的倒塌程度是受灾严重程度的重要指标,因此,准确的评估灾后建筑物的损毁程度能为灾害救援和政府决策提供重要依据。合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)是一种主动式遥感,由于其穿透性强,全天时、全天候的工作能力等优势,成为建筑物损毁评估的一种重要手段。本论文基于极化和纹理特征研究灾后SAR图像的建筑物损毁评估,主要的研究内容如下:1)为了使模型分解分量更接近城区的散射机制,提高倒塌建筑物提取的精度,改进了Freeman分解用于极化SAR(PolSAR)图像倒塌建筑物的提取。利用玉树地震后的RADARSAT-2 PolSAR数据验证了改进的Freeman分解对倒塌建筑物提取的有效性,但大取向角的完好建筑物容易被误分为倒塌建筑物。2)为了有效区分大取向角完好建筑物与倒塌建筑物,基于SAR数据G~0分布纹理参数提出了一种能应用于单极化、双极化、全极化及简缩极化SAR的统计纹理特征G0-para。利用受试者工作特征(ROC)曲线和ROC曲线下的面积(AUC)评价纹理特征对倒塌和完好建筑物的区分能力,分析极化模式对倒塌和完好建筑物区分能力的影响。利用RADARSAT-2和ALOS-1数据的实验表明:混合模式的简缩极化HYB-RC、双极化VH/VV或HH/HV的G~0分布纹理参数对倒塌建筑物和完好建筑物的区分能力与PolSAR相近,单极化SAR图像中VV也能取得较好的效果。3)引入统计模型纹理参数以增强倒塌建筑物和完好建筑物的可区分性,提出了基于PolSAR统计模型纹理参数的建筑损毁评估方法。利用PolSAR统计模型纹理参数反映建筑物的均匀程度,并区分倒塌建筑物和完好建筑物,基于区块内倒塌建筑物的比例评估建筑物的损毁程度。此外,分析不同统计模型、不同纹理参数估算方法对PolSAR建筑物损毁评估的效果,以选取适用于PolSAR建筑物损毁评估的统计模型及纹理参数估算方法。利用2010年玉树地震后的RADARSAT-2PolSAR数据和2011年东日本海啸后的ALOS-1 PolSAR数据进行实验,结果表明:基于PolSAR统计模型纹理参数提取的纹理特征能提高建筑物损毁评估的准确性,特别是大取向角的轻度损毁建筑,其中基于二阶矩特征估算的G~0纹理参数对PolSAR建筑物损毁评估最有效。本文主要有两个创新点:1)发展了一种基于SAR图像G~0分布纹理参数的纹理特征G0-para,更好地区分倒塌建筑物和完好建筑物,且能应用于单极化、双极化、全极化及简缩极化SAR数据。2)提出了基于PolSAR统计模型纹理参数的建筑物损毁评估方法,能有效地避免大取向角完好建筑物与倒塌建筑物的混淆,更准确地评估PolSAR建筑物损毁情况。