【摘 要】
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传统的基于政府部门统计的房屋数据获取是以行政区划为单位(以乡镇为最小单位)进行的,在任一区域内,建筑物数量会被均匀散布,这必然会降低震灾损失评估计算的准确性和可靠性.以内蒙古凉城县地区为例,分别使用Sobel算法、Laplacian算法、Prewitt算法、Canny算法和基于阈值的分割技术提取其境内Google Earth影像包含的建筑物轮廓并对提取效果进行比较.实验结果表明,对于形状规则且与周
【机 构】
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内蒙古自治区地震局应急中心,呼和浩特010010 内蒙古大学电子信息工程学院,呼和浩特010020
【出 处】
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第十一届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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传统的基于政府部门统计的房屋数据获取是以行政区划为单位(以乡镇为最小单位)进行的,在任一区域内,建筑物数量会被均匀散布,这必然会降低震灾损失评估计算的准确性和可靠性.以内蒙古凉城县地区为例,分别使用Sobel算法、Laplacian算法、Prewitt算法、Canny算法和基于阈值的分割技术提取其境内Google Earth影像包含的建筑物轮廓并对提取效果进行比较.实验结果表明,对于形状规则且与周围参照物对比度大的矩形建筑物群,使用Laplacian算法和Canny算法可以较为精准地提取出房屋轮廓.
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