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基于震后多视航空影像的建筑物损毁检测研究

摘要第13-15页
Abstract第15-16页
1 绪论第17-33页
    1.1 研究的目的与意义第17-19页
    1.2 国内外研究现状第19-28页
        1.2.1 建筑物损毁检测的数据源第19-22页
        1.2.2 建筑物损毁检测的方法第22-26页
        1.2.3 建筑物损毁检测应用第26-27页
        1.2.4 建筑物损毁检测发展趋势第27-28页
    1.3 论文的主要工作内容第28-31页
    1.4 论文的组织结构第31-33页
2 建筑物损毁因子描述与表达第33-43页
    2.1 引言第33页
    2.2 建筑物的损毁因子第33-35页
    2.3 建筑物损毁因子在遥感数据中的表征第35-41页
        2.3.1 高程损毁因子第35-38页
        2.3.2 面积损毁因子第38页
        2.3.4 倾斜度损毁因子第38-39页
        2.3.5 顶面纹理损毁因子第39-40页
        2.3.6 立面纹理损毁因子第40-41页
    2.4 本章小结第41-43页
3 基于语义场景变化的建筑物损毁区域检测第43-61页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 视觉词袋模型概述第44-47页
    3.3 数据源选取以及预处理第47页
    3.4 场景分类第47-50页
        3.4.1 特征提取第48-49页
        3.4.2 视觉词典的生成第49页
        3.4.3 基于视觉词典的场景表达第49-50页
        3.4.4 基于SVM的场景分类第50页
    3.5 建筑物损毁区域检测第50-52页
    3.6 整体算法流程及应用说明第52页
    3.7 实验与分析第52-58页
        3.7.1 场景分类实验结果第53-54页
        3.7.2 损毁区域检测结果第54-58页
        3.7.3 参数分析第58页
    3.8 本章小结第58-61页
4 基于视觉词袋模型建筑物顶面损毁区域检测第61-71页
    4.1 引言第61页
    4.2 超像素分割第61-63页
    4.3 视觉词袋模型的建立第63-65页
    4.4 建筑物顶面损毁判定第65-66页
    4.5 实验结果与分析第66-69页
        4.5.1 定量和定性分析第67-68页
        4.5.2 参数选择第68-69页
        4.5.3 与其他方法的对比分析第69页
    4.6 本章小结第69-71页
5 基于局部对称性和基尼系数的建筑物立面损毁检测第71-79页
    5.1 引言第71-72页
    5.2 立面局部对称性特征提取第72-73页
    5.3 特征统计第73-74页
    5.4 基于基尼系数的损毁检测第74-75页
    5.5 实验结果与分析第75-78页
        5.5.1 实验结果第76-77页
        5.5.2 基于不同特征点的结果比较第77页
        5.5.3 实验分析第77-78页
    5.6 本章小结第78-79页
6 基于模糊神经网络的建筑物多级损毁检测与判定第79-109页
    6.1 引言第79-80页
    6.2 数据源选取第80-81页
    6.3 模糊神经网络综合判定方法概述第81-88页
        6.3.1 模糊集合与隶属函数第82-84页
        6.3.2 模糊逻辑推理第84-86页
        6.3.3 模糊神经网络的判定第86-88页
    6.4 建筑物顶面和立面的分割与提取第88-91页
    6.5 建筑物多维损毁因子的构建第91-93页
    6.6 建筑物多级损毁判定第93-96页
    6.7 实验结果与分析第96-107页
        6.7.1 精度评估方法第99-101页
        6.7.2 结果分析与性能评价第101-104页
        6.7.3 参数分析第104-105页
        6.7.4 现有方法的比较分析第105-107页
    6.8 本章小结第107-109页
7 结论与展望第109-113页
    7.1 研究内容总结第109-110页
    7.2 论文的进一步研究方向第110-113页
参考文献第113-127页
攻读博士学位期间发表的科研成果目录第127-129页
致谢第129页

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