洪涝损毁基础设施遥感特征数据集

考虑到受淹建筑物道路变化检测，要求洪涝灾前灾后已配准双时相影像，且遥感影像具有超高分辨率（优于1m）。用于构建遥感特征的研究数据集的选择至关重要，本团队采用下述数据集构建特征集。 Spacenet8数据集：涉及到2021年期间在德国波恩、美国路易斯安那州发生的两起飓风灾害，以及用作测试的第三个飓风灾害地点。数据收集共使用了12幅影像，包括灾前和灾后的影像。每幅影像包含R，G，B通道，空间分辨率从0.3m-0.8m。 同时，构建遥感特征集，光学数据特征分为光谱特征（近红外波段值、红光波段值、绿光波段值、蓝光波段值）、纹理特征（局部二值模式、灰度共生矩阵、方向梯度直方图）、边缘特征（Canny边缘检测、Soble边缘检测）、指数特征（水体指数、植被指数、阴影指数、建筑物形态学指数）、时序特征（多时相特征组合）。解决洪涝损毁基础设施遥感监测特性不清晰、机理不完备的问题。