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申请/专利权人：四川农业大学

摘要：本发明公开了一种藏羌传统聚落建筑变化趋势的定量分析方法，包括以下步骤：S1、获取藏羌传统聚落建筑的高分辨率SAR图像，使用改进MRF模型的SAR图像分类算法进行藏羌传统聚落建筑的图像提取，得到建筑物图像；S2、根据建筑物图像进行建筑物的几何信息提取，得到建筑物的精确几何信息；S3、设置观测时间段，获得观测时间段内藏羌传统聚落建筑内建筑物的精确几何信息，完成藏羌传统聚落建筑的变化趋势的定量分析，本方案有利于获取藏羌地区建筑发展的信息和趋势，进一步了解建筑的历史和演变过程，有助于保留、修复和传承传统聚落历史建筑的独特风貌和文化记忆。

主权项：1.一种藏羌传统聚落建筑变化趋势的定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取藏羌传统聚落建筑的高分辨率SAR图像，使用改进MRF模型的SAR图像分类算法进行藏羌传统聚落建筑的图像提取，得到建筑物图像；所述S1包括以下分步骤：S11、获取藏羌传统聚落建筑的高分辨率SAR图像，使用改进MRF模型的SAR图像分类算法进行建筑物提取，得到初始建筑物图像；所述S11包括以下分步骤：S111、获取藏羌传统聚落建筑的高分辨率SAR图像；S112、将高分辨率SAR图像划分为三种区域类型并进行标示；所述三种区域类型包括建筑物区域、阴影区域和背景区域；S113、利用fisher分布分别描述三种区域类型，利用基于Mellin变换的参数估计方法估计出三种区域类型的分布参数，根据分步参数建立SAR图像统计模型对标示后的SAR图像进行解译；S114、使用基于改进的MRF模型对解译后的SAR图像进行像素级分类；所述改进的MRF模型使用Gibbs场的随机分布来表示，其公式为： 其中，Z为归一化常数，U为能量函数，U（y|x）能量项是似然能量项和邻域系统先验能量项之和；为似然能量项，为邻域系统先验能量项；所述先验能量项势函数公式为： 其中，C为邻域系统基团的集合，β是分类参数，代表邻域基团对像素标签的影响;s和t为同一集团内像素点；d和xs-xt为像素点s和t之间的距离和灰度差，ac为权重系数，与邻域基团中像素的距离和灰度差成反比；S115、利用基于形状特性的面向对象方法，并依据建筑物叠掩区域与阴影区域成对出现的规律，从像素级分类后的SAR图像中区分建筑物与非建筑物，将被分类为建筑物的像素提取出来，获取初始建筑物图像；S12、利用基于区域生长算法将初始建筑物图像中具有相同特征的联通区域分割出来，得到分隔好的建筑物图像；S13、采用基于形状特征的面向对象法，从分隔好的建筑物图像剔除不属于建筑物的叠掩与阴影区域，得到建筑物图像；S2、根据建筑物图像进行建筑物的几何信息提取，得到建筑物的精确几何信息；S3、设置观测时间段，获得观测时间段内藏羌传统聚落建筑内建筑物的精确几何信息，完成藏羌传统聚落建筑的变化趋势的定量分析。

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