面向对象分类方法在台风灾害信息提取中的应用研究

作者：欧阳华璘; 沈敬伟; 周廷刚

来源：自然灾害学报, 2016, 25(06): 9-17.

DOI：10.13577/j.jnd.2016.0602

• 台风灾害
• 信息提取
• 图像分割
• 面向对象
• 菲律宾独鲁万市

台风灾害是全球损失最严重的十大自然灾害之一。如何在灾情发生后,快速地进行灾情预评估与应急响应决策是目前灾害研究的重要方向。基于2013年台风"海燕"登陆前、后的菲律宾独鲁万市部分区域的卫星遥感影像,采用面向对象的方法进行了灾害检测,提取了研究区域的地物信息,并与基于像元的传统方法进行了比较。结果表明,面向对象的分类方法在台风灾害前影像分割尺度为30%,融合尺度为84%,台风灾害后影像分割尺度为15%,融合尺度为95%时分割效果最佳;最终,面向对象分类灾害前总体精度达到95.65%,Kappa系数达0.93,灾害后总体精度达到93.19%,Kappa系数达0.90;另一方面,最大似然法也优于ISODATA分类法与最小距离法,但仍不及面向对象的分类方法。

• 单位
  三峡库区生态环境教育部重点实验室; 西南大学