[发明专利]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

权利要求书

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；

r=Σi=0m,n(Xl,s-X‾)(Yl,s-Y‾)Σi=0m,n(Xl,s-X‾)2·Σi=0m,n(Yl,s-Y‾)2]]>

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；Y_ls，X_ls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.相关性阈值统计与分类；

D1.在震后获取的光学遥感影像中随机抽取不同破坏程度的建筑物样本点，根据样本点分布，统计在相关性图中样本点所在位置的相关系数的大小；

D2.基于光学影像解译中建筑物样本点的破坏程度，对统计获得的样本点相关系数大小按照破坏程度进行分类，从而获取不同震害程度建筑物相关系数分类阈值范围。