一种基于多时相雷达图像纹理特征的震害建筑物识别方法技术

本发明专利技术属于SAR图像识别技术领域，特别涉及一种基于多时相雷达图像纹理特征的震害建筑物识别方法。基于多时相雷达图像纹理特征的震害建筑物识别方法，它包括如下步骤：A.将震前SAR图像I与震后SAR图像I'建立对应关系；B.主纹理分量计算；C.特征相关性计算与分析；D.相关性阈值统计与分类。本发明专利技术融合相关性分析与纹理特征主成分分量，实现震害建筑物的自动化提取，提取精度满足地震应急与评估的需求，提取结果可为地震应急救援力量分配、灾损评估、灾后重建等提供科学的信息依据。

A method for identifying earthquake damage buildings based on the texture features of multi phase radar images

【技术实现步骤摘要】
一种基于多时相雷达图像纹理特征的震害建筑物识别方法
本专利技术属于SAR图像识别
，特别涉及一种基于多时相雷达图像纹理特征的震害建筑物识别方法。
技术介绍
现有的多时相SAR图像变化检测方法主要基于SAR图像的强度图像，不同时相强度图像之间易受SAR图像中固有的相干斑噪声及地表目标变化的影响，导致变化检测结果不能完全反映真实地物的变化。然而，城镇完好建筑物分布规则有序，通常在墙体、地面等形成大量的二面角结构，在SAR图像中表现为亮度高的点，纹理特征明显。在SAR图像形成过程中，二面角结构形成的角反射器受入射角与相干斑噪声的影响较少，纹理特征表现相对稳定，使得基于纹理特征的变化检测成为可能。同时在震区环境中，震害建筑物更为突出的是空间纹理特征而不是孤立的像素灰度信息，这也使得纹理分析成为震害图像解译的重要方法，现有基于纹理特征变化检测的方法通常是利用单一通道的纹理特征，未实现多特征融合与有效利用，造成潜在可利用信息的丢失。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：针对强度图像易受斑点噪声、地物变化影响，利用单一纹理特征易造成可利用信息丢失的问题，提供一种基于多时相雷达图像纹理特征的震害建本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多时相雷达图像纹理特征的震害建筑物识别方法，其特征在于：所述识别方法包括如下步骤：A.将震前SAR图像I与震后SAR图像I'建立对应关系；B.主纹理分量计算；B1.统计分析得到震前SAR图像I与震后SAR图像I'中的两个或两个以上的纹理特征参数；B2.将震前SAR图像I中的两个或两个以上的纹理特征参数组合，计算多纹理特征的主分量，选择包含原纹理特征参数90％以上信息量的主分量作为震前SAR图像I的第一主分量；同理得到震后SAR图像I'的第一主分量；C.特征相关性计算与分析；设定计算窗口计算得到震前SAR图像I与震后SAR图像I'第一主分量的相关性图，相关性图中每一个像元的值代表相关系数...

【技术特征摘要】
1.一种基于多时相雷达图像纹理特征的震害建筑物识别方法，其特征在于：所述识别方法包括如下步骤：A.将震前SAR图像I与震后SAR图像I'建立对应关系；B.主纹理分量计算；B1.统计分析得到震前SAR图像I与震后SAR图像I'中的两个或两个以上的纹理特征参数；B2.将震前SAR图像I中的两个或两个以上的纹理特征参数组合，计算多纹理特征的主分量，选择包含原纹理特征参数90％以上信息量的主分量作为震前SAR图像I的第一主分量；同理得到震后SAR图像I'的第一主分量；C.特征相关性计算与分析；设定计算窗口计算得到震前SAR图像I与震后SAR图像I'第一主分量的相关性图，相关性图中每一个像元的值代表相关系数r；式中：m和n为震前SAR图像I与震后SAR图像I'计算窗口大小，取奇数；Yls，Xls分别为震前SAR图像I与震后SAR图像I'第一主分量对应像元的特征值；分别表示震前SAR图像I与震后SAR图像I'第一主分量的区域特征平均值；相关系数r取绝对值，取值范围为[0,1]，r的绝对值越接近1，两幅图像的线性关系越密切，即相似程度越高，说明震后建筑物破坏程度越小；越接近0，两幅图像的线性关系越差，即差异性越大，说明震后建筑物的破坏程度越严重；D.相关性阈值统计...

【专利技术属性】
技术研发人员：李强，张景发，龚丽霞，薛腾飞，蒋洪波，罗毅，焦其松，
申请(专利权)人：中国地震局地壳应力研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11