基于倾斜航空影像的建筑物结构性损毁评估方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的研究目的与主要内容 | 第14页 |
| ·关键问题和技术路线 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 倾斜航空摄影相关技术及震害影像特征 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·倾斜航空摄影技术 | 第17-22页 |
| ·倾斜航空摄影技术发展史 | 第17-18页 |
| ·倾斜航空摄影系统组成 | 第18-19页 |
| ·倾斜航空影像摄影原理 | 第19-20页 |
| ·倾斜航空影像的主要特点 | 第20-21页 |
| ·主要应用 | 第21-22页 |
| ·震害影像特征分析 | 第22-28页 |
| ·震害影像对象特征 | 第22-23页 |
| ·震害建筑物损毁特征分析模型 | 第23-28页 |
| ·建筑物结构损毁的特征推理规则 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 面向对象的倾斜航空影像分析方法 | 第31-44页 |
| ·影像分割的基本概念 | 第31-35页 |
| ·影像分割的基本概念 | 第31页 |
| ·基于边缘检测的影像分割方法 | 第31-32页 |
| ·基于单阈值的影像分割方法 | 第32-35页 |
| ·倾斜航空影像的多尺度分割技术 | 第35-39页 |
| ·多尺度分割概念 | 第36-37页 |
| ·基于光谱和空间异质性最小原则下的区域合并 | 第37-39页 |
| ·倾斜航空影像的分类方法 | 第39-43页 |
| ·模糊分类方法 | 第39-40页 |
| ·自适应增长分类方法 | 第40-41页 |
| ·K-means分类方法 | 第41-42页 |
| ·支持向量机分类法 | 第42-43页 |
| ·基于专家知识和地学知识的影像分类 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 建筑物的结构性损毁评估 | 第44-56页 |
| ·基于颜色相似度系数的区域增长 | 第44-45页 |
| ·模糊分类方法 | 第45-48页 |
| ·模糊分类的基本概念 | 第46-47页 |
| ·数据集的c划分 | 第47-48页 |
| ·基于模糊分类的建筑物结构性损毁评估 | 第48-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 建筑物结构性损毁评估的精度分析 | 第56-61页 |
| ·倾斜航空影像分类精度分析概述 | 第56-58页 |
| ·面向对象分类精度评价 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第67页 |
