PolSAR影像紋理特征在倒塌建筑物提取中的應用分析

翟 瑋裴萬勝趙 斐姜振海魏從信甘肅省地震局，蘭州 730000中國科學院寒旱所，蘭州 730000甘肅省地震局平涼中心地震臺，甘肅平涼 744000

PolSAR影像紋理特征在倒塌建筑物提取中的應用分析

翟 瑋1，2）裴萬勝2）趙 斐3）姜振海1）魏從信1）
1）甘肅省地震局，蘭州 730000
2）中國科學院寒旱所，蘭州 730000
3）甘肅省地震局平涼中心地震臺，甘肅平涼 744000

地震發生后及時獲取倒塌建筑物信息，指導應急救援工作有效進行，是減輕震害損失的有效方法。遙感技術憑借其時效性強、觀測范圍大的優勢，在震害信息調查中已被廣泛應用。全極化雷達（PolSAR）遙感不僅具有雷達全天時全天候的對地觀測能力，而且比單極化和部分極化獲取的信息量豐富得多，已被逐漸引用到震害評估研究中。目前用PolSAR影像提取倒塌建筑物時，人們主要關注極化信息，忽略了紋理信息的利用。完好建筑物具有明顯的外形輪廓，呈現有規律的排列，在SAR影像中表現為規則分布的高亮幾何形狀，具有明顯的紋理特征。而倒塌建筑物分布散亂，規則的結構受到破壞、樓群空間關系模糊、二面角效應不明顯，在SAR影像中多呈現較散亂的次高亮分布，規則的紋理特征被削弱。

在PolSAR影像中，倒塌建筑和完好的傾斜建筑物都主要呈現體散射特征，因此只依靠體散射識別方法很難將倒塌建筑準確提取出來。經過研究分析，引入Mean、Homogeneity、Entropy和Correlation四種基于灰度共生矩陣（GLCM）的紋理特征參數，依靠紋理差異對倒塌建筑和傾斜建筑進行區分，具有較好的效果，能夠提高倒塌建筑物的提取精度。

在PolSAR影像中提取倒塌建筑物，先對影像進行極化分解，提取出體散射分量，再根據倒塌建筑和傾斜建筑的Mean、Homogeneity、Entropy和Correlation四種紋理特征差異，設定兩種建筑物的分離閾值，將倒塌建筑物分離出來。從PolSAR影像中分別選取倒塌建筑樣本和傾斜建筑樣本（圖略），對它們的總功率（SPAN）影像的4種紋理特征進行分析。依據圖像特征和欲提取目標，在紋理特征提取過程中，窗口尺寸選擇15×15，方向選擇45°，計算圖像的GLCM二次統計特征量。在圖1中對比了兩種建筑物的4種紋理特征直方圖，并用綠色虛線標示出倒塌建筑和傾斜建筑的分界線，以此設定分離閾值。從圖1可以看出，兩種建筑物樣本的4種紋理特征均表現出明顯差異，這說明基于GLCM的這4個特征參數能夠有效鑒別兩種建筑物?？傮w來說，倒塌建筑物的Mean值、Homogeneity值和Correlation值均大于傾斜建筑物，但Entropy值小于傾斜建筑。

從所選樣本的PauliRGB圖像可以看出，倒塌建筑與傾斜建筑均呈現體散射特征，無法將它們區分開。而加入Mean、Homogeneity、Entropy和Correlation 4種紋理特征后，可以將倒塌建筑與完好傾斜建筑進一步區分，降低倒塌率的過評估，從而提高倒塌建筑物的提取精度。

圖1　倒塌建筑物樣本與傾斜建筑物樣本的4種紋理特征直方圖對比（虛線表示劃分兩種建筑物的界線）