【摘 要】
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基于传统Fisher-SVM的震后建筑物受灾程度遥感监测方法未考虑最优分类超平面的限制条件,图像分类结果精度低,建筑物受灾程度监测不准确,提出面向对象的震后建筑物受灾程度遥
【机 构】
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四川工程职业技术学院建筑工程系,重庆大学建设管理与房地产学院
【基金项目】
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四川省教育厅科研项目(17ZB0383)资助
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基于传统Fisher-SVM的震后建筑物受灾程度遥感监测方法未考虑最优分类超平面的限制条件,图像分类结果精度低,建筑物受灾程度监测不准确,提出面向对象的震后建筑物受灾程度遥感监测方法。其基本原理为:采用面向对象的多光谱遥感图像分割方法获取震后建筑物分割对象,再依据纹理特征的对比度、差异性以及方差这3种参数在震前与震后建筑物中的分布规律,提取震后建筑物分割对象的纹理特征,最后采用支持向量机分类方法,将震后建筑分割图像纹理特征输入到支持向量机分类学习,经过训练输出最优的震后建筑物受灾纹理特征分类结果,完成震后
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