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面向城镇地震倒塌房屋的多源遥感影像融合研究

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地震灾害是重大的自然灾害之一，突发性强，我国地震分布很广，地震多发。地震产生机制复杂，目前还不能准确预测预报，当发生在人口稠密的城市或城镇时，容易造成严重的人员伤亡和经济损失。因此在地震发生后，快速获取准确的灾情，采取有效的救援工作，是目前最为有效减轻灾害损失的方法。震后房屋倒塌受害程度表征地震作用下地面运动的强度大小以及地震灾害造成的人员经济损失状况。面向地震倒塌房屋信息提取的多源遥感数据融合.是地震灾害监测的遥感数据处理中的一个重要环节，进行多源遥感影像快速融合，得到质量较高的影像，可以提高遥感影像的空间分辨率，突出倒塌房屋信息，提高震后倒塌房屋的信息提取精度，弥补单一遥感数据获取信息能力的不足。
　　 遥感影像的融合方法很多，但不同遥感影像和不同的应用目的，选用的融合方法也不同，本文从这个角度出发，通过分析现有的通用融合方法，筛选和设计适用于城镇地震倒塌房屋的多源遥感影像融合流程和方法，以满足实时灾害应急的需要。
　　 本文首先对现有的融合方法进行比较研究和进行面向SAR与光学影像融合的算法改进。对现有融合方法介绍，主要分色彩变换、算术运算和图像变换这三类来介绍常用的融合方法的思想并明确各种方法的优缺点。同时，考虑到现有大多数通用融合方法都是基于光学影像之间的融合提出的，本文针对SAR与光学影像的融合进行了融合算法改进，经过试验，此方法效果理想，适合于地震倒塌房屋的雷达影像与光学多光谱影像之间的融合。
　　 接着，进行面向地震倒塌房屋信息的多源影像融合的关键技术研究，包括快速融合流程设计、影像预处理、融合方法和融合效果评价指标的选取、以及根据具体的常用遥感影像数据组合推荐具体的融合方法等。面向城镇地震倒塌房屋的多源遥感数据快速融合主要体现在，灾害风险区划脆弱区优先融合，根据应用精度要求选用兼顾效果和速度的融合算法。融合方法的选取思路为，以四川地震灾区为研究区域，以城区倒塌房屋为研究对象，采用多源遥感影像为数据源(包括光学影像和雷达影像)，对现有融合方法、改进的SAR与光学影像融合方法比较研究和反复试验，根据速度较快和和空间细节信息增强、光谱特性保持效果较优的标准，初步筛选出色彩标准化变换(Brovey)、HSV变换法、高通滤波(HPF)、IHS变换法、主成分变换法(PCA)这6种融合方法，根据不同的数据源组合，从这6种方法中推荐出一种最优的融合方法。融合的效果从定性和定量两方面来进行评价。定性评价包括影像空间分辨力、清晰度，倒塌房屋的细节和边缘清晰程度，线性地物突出程度，极限放大倍数看分辨率的增强效果；从光谱特征，判别融合前后的影像的同类地物是否有接近或相同的色彩，倒塌房屋信息是否得到突出显示，局部色彩差异大小即光谱特征扭曲程度，整体的色彩效果差异大小等。定量评价采用的指标有均值、标准差、熵、平均梯度、光谱扭曲度、均方根误差这五个指标，平均值反映影像的整体亮度，标准差、熵主要反映影像的细节信息的强弱，光谱扭曲度、均方根误差主要反映影像的光谱保持效果。根据具体的常用的遥感影像数据组合，按高中低分辨率以及雷达与光学影像来分别推荐具体的融合方法。
　　 最后，进行面向城镇地震倒塌房屋信息的多源影像融合试验，包括各种融合方法的时间响应，以及具体数据源融合效果比较和评价，进一步证实了推荐的融合方法的实用性。
　　 本文建立了面向震后城镇倒塌房屋信息的多源影像快速融合流程，研究出适合震后城镇倒塌房屋信息增强的多源影像融合方法，对地震灾害损失评估、救灾减灾、辅助决策有着重要的意义。

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