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公开(公告)号:CN103218522A
公开(公告)日:2013-07-24
申请号:CN201310110546.8
申请日:2013-04-01
Applicant: 民政部国家减灾中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种按照多个空间尺度进行划分洪灾风险等级的方法,在每个空间尺度下,该方法包括:S1.通过选取降水量指数、河湖指数以及地形指数作为涝灾的危险性评价因子,计算出涝灾危险性指数;S2.通过选取人口密度指数、经济GDP密度指数作为评价因子计算涝灾的易损性评价因子,计算出易损性指数;S3.综合危险性指数和易损性指数,生成涝灾风险指数,进而对该洪灾风险指数进行划分生成涝灾风险等级,上述方法按照从大空间尺度到小空间尺度的顺序进行。本发明所提供的划分洪灾风险等级的方法,实现了在不同时空尺度上分析因洪涝灾害现象可能造成社会经济损害的区域和危险等级,并增加了高风险区的监测频次。
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公开(公告)号:CN105761266B
公开(公告)日:2018-09-28
申请号:CN201610108653.0
申请日:2016-02-26
Abstract: 本发明涉及图像处理领域,公开了一种从遥感图像中提取矩形建筑物的方法。该方法包括:对遥感图像进行超像素分割得到多个超像素区域块;在遥感图像的目标建筑物上确定两个种子点;基于确定的种子点对多个超像素区域块进行合并;对遥感图像进行角点检测;基于角点检测结果计算生成关于遥感图像中每个像素点的角点距离显著图;对角点距离显著图进行二值分割;基于多个超像素区域块的合并结果和二值分割后的距离显著图确定先验信息;基于先验信息对遥感图像进行分割得到建筑物分割结果;对建筑物分割结果进行形态学图像处理;及对形态学图像处理后的建筑物分割结果进行矩形拟合得到矩形目标建筑物。上述方法能够高精度地从遥感图像中提取矩形建筑物。
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公开(公告)号:CN105279199A
公开(公告)日:2016-01-27
申请号:CN201410354361.6
申请日:2014-07-23
Applicant: 民政部国家减灾中心 , 北京中天集正科技发展有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种地震灾区农房倒损监测方法和设备。该方法包括:根据灾前遥感影像识别农房的房屋结构;将同一地震烈度区内的具有同种房屋结构的农房划分为同一区块;对灾后遥感影像进行解译,并根据解译结果确定每个区块的不同受损类型的农房的第一占比率;根据灾害现场调查数据确定每个区块的不同受损类型的农房的第二占比率;以及根据第一占比率和第二占比率确定每个区块的不同受损类型的农房的最终占比率。由此,可更加客观、准确地掌握灾区农房的受损情况,特别是在遥感数据无法覆盖整个灾区的情况下,能够利用这些不完备的遥感数据来掌握全灾区的农房受损情况。
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公开(公告)号:CN105785364B
公开(公告)日:2019-04-02
申请号:CN201610108960.9
申请日:2016-02-26
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及极化SAR影像解译领域,公开了一种倒塌建筑物信息获取方法及获取设备,所述倒塌建筑物信息获取方法包括:获取灾区的全极化影像;针对所述全极化影像提取多个极化特征;以及基于所述多个极化特征获取倒塌建筑物信息。如此,基于所述多个极化特征在极化SAR影像中的特点,能够准确地提取房屋损毁信息。
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公开(公告)号:CN105574521A
公开(公告)日:2016-05-11
申请号:CN201610105173.9
申请日:2016-02-25
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00637
Abstract: 本发明涉及图像信息处理领域,公开了房屋轮廓提取方法和装置,该方法包括:接收输入的种子点,在图像中进行点生长来获得生长区域;利用直线段检测算法检测图像中直线轮廓,获得直线段集合,根据直线段集合中直线段与生长区域间位置关系对所述直线段进行筛选;对直线段集合中直线段的长度和角度进行统计,依据统计结果确定矩形主方向;根据矩形主方向对直线段集合中直线段进行筛选,对直线段集合中筛选后剩余直线段进行最小外接矩形拟合,并将拟合的最小外接矩形作为房屋轮廓进行输出。本发明依据输入的种子点开始进行处理,能够更好地适用于复杂环境,并且本发明还能够提高房屋轮廓提取的精度和速度。
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公开(公告)号:CN105844287B
公开(公告)日:2019-06-07
申请号:CN201610147613.7
申请日:2016-03-15
Applicant: 民政部国家减灾中心 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及遥感影像技术领域,公开了一种遥感影像分类的域自适应方法及系统,所述域自适应方法包括:通过主动学习从目标领域选择出对于当前分类器最具有信息量的未标记样本进行标记,并根据标记后的样本和当前训练样本集来调整所述当前分类器;以及通过半监督学习调整经主动学习调整后的所述当前分类器。本发明的域自适应方法及系统适用于不同时间同一区域或者不同区域之间影像先验知识的迁移,通过主动学习和半监督学习的方法解决了域自适应性问题,使得不同影像之间的知识得以相互传递和利用。
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公开(公告)号:CN105701481B
公开(公告)日:2019-02-26
申请号:CN201610108535.X
申请日:2016-02-26
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及极化SAR影像解译领域,公开了一种倒塌建筑物提取方法,该倒塌建筑物提取方法包括:获取灾区的极化SAR影像;构造所述极化SAR影像的分辨率单元的图像检索内容并基于所述图像检索内容建立样本库;以及对所述样本库中的样本进行距离测度学习以进行倒塌房屋提取。如此,能够较为准确的提取处倒塌建筑物的信息,从而准确评估灾情。
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公开(公告)号:CN105787977B
公开(公告)日:2018-10-09
申请号:CN201610108608.5
申请日:2016-02-26
Applicant: 民政部国家减灾中心 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及地理信息处理领域,公开了一种建筑物矢量边界简化方法,包括:从建筑物的矢量图中获取建筑物矢量多边形;确定所述矢量多边形的边角点;根据所述矢量多边形的周长或所述边角点之间的距离确定距离筛选阈值;以及遍历所述矢量多边形的全部边界点,将所遍历到的边界点和与该边界点相邻的边界点之间的距离与所述距离筛选阈值相比较,当所述距离小于所述距离筛选阈值且该相邻的边界点不是所述边角点时,删除该相邻的边界点。通过上述技术方案,利用距离筛选阈值对不符合条件的边界点进行剔除,可以很好的应用于建筑物矢量边界简化过程,所涉及到的计算过程简单。
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