建筑物是地震中的主要承灾体,其受损情况可作为评估地震破坏等级的重要参考依据。因此,快速准确地对震后影像中的受损建筑物进行识别显得尤为重要,对震后救援和应急响应具有指导意义。现有的震害遥感信息提取方法的精度低、速度慢,无法...建筑物是地震中的主要承灾体,其受损情况可作为评估地震破坏等级的重要参考依据。因此,快速准确地对震后影像中的受损建筑物进行识别显得尤为重要,对震后救援和应急响应具有指导意义。现有的震害遥感信息提取方法的精度低、速度慢,无法满足快速应急响应的迫切要求。文中提出一种基于马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型的建筑物受损程度检测方法,首先利用马尔科夫随机场对影像进行分割,再根据影像中不同程度受损建筑物所呈现的特征,利用支持向量机在分割后的影像中提取受损建筑物。实验表明,该方法性能良好,平均总体精度达93. 02%。与传统方法相比,该方法操作简便,且提取精度和运行时间均有显著优势,能够精准、快速地识别震害单时相影像中的受损建筑物。展开更多
文摘建筑物是地震中的主要承灾体,其受损情况可作为评估地震破坏等级的重要参考依据。因此,快速准确地对震后影像中的受损建筑物进行识别显得尤为重要,对震后救援和应急响应具有指导意义。现有的震害遥感信息提取方法的精度低、速度慢,无法满足快速应急响应的迫切要求。文中提出一种基于马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型的建筑物受损程度检测方法,首先利用马尔科夫随机场对影像进行分割,再根据影像中不同程度受损建筑物所呈现的特征,利用支持向量机在分割后的影像中提取受损建筑物。实验表明,该方法性能良好,平均总体精度达93. 02%。与传统方法相比,该方法操作简便,且提取精度和运行时间均有显著优势,能够精准、快速地识别震害单时相影像中的受损建筑物。
