基于边缘显著性的房屋损毁监测

房屋的存在使得图像的边缘强度平均值较大。对于损毁的地区，由于房屋倒塌使得地表光谱杂乱，房屋轮廓处边缘强度同样较高。因此，需要通过边缘线与周围邻域内其他像素进行比较来判断边缘的存在。通过边缘存在的显著性，检验图像中是否存在GIS数据中所标绘的房屋。

显著性检验用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法，基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。这里我们通过显著性检验来判断边缘轮廓与其邻域内的其他像素的边缘特征是否具有本质差别，并依此来确定边缘的存在与否。

首先，将房屋边缘梯度X；和邻域内图像梯度Y,作为两个不同来源的样本进行检验。通过边缘显著性检验，证明房屋的边缘是显著存在的，不是因为统计信息的偶然因素而存在的。假设两个样本的样本量分别是n、m,均值μ1、p2和标准差S、S。均为未知量。假设两个样本空间都服从正态分布，利用Z值检验来衡量两个样本的差异。Z值越大，则说明两个样本直接的差异越显著，即图像中房屋的边缘特征越明显。

通过边缘显著性检验，选取合适的缓冲区，为Z值设定适当的阅值，通过Z值检验法区分受损建筑与完好建筑。缓冲区距离相对于不同大小房屋，设置不同。