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目前,地震灾情信息的获取主要依靠地震现场调查,费时费力,为第一时间快速了解灾区灾情,以便尽快做出救灾决策,指挥调度救援力量,引进新的技术手段辅助获取灾情信息十分必要。进行了无人机技术在新疆塔什库尔干县地震的应用研究,利用无人机技术,获取了地震极灾区库孜滚村高分辨率影像数据,结合震前GF-1遥感影像数据及地震现场震害调查数据,获取极灾区灾情信息。结果表明:无人机遥感技术可快速采集极灾区遥感影像,有利于对灾情做出正确判断和评估。根据无人机遥感影像结合震前遥感影像和地震现场调查数据,进行区域建筑物结构类型和损毁程度遥感解译,可快速获取灾情,无人机技术在地震应急方面应用效果显著,为灾情评估、救援和灾后重建工作提供了科学决策依据。 相似文献
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为提高震害信息获取时效性,对基于我国国产高分遥感影像的建筑物震害信息提取方法进行深入研究,本文以2017年5月11日新疆塔县MS5.5地震为例,利用该地震前后极灾区高分遥感影像,利用结合纹理和形态学特征的方法进行了建筑物震害信息提取,通过变化检测分析获取了极灾区建筑物震害信息,并与基于像元级和基于目标级的信息提取结果进行对比,采用震后无人机影像目视解译结果对本文结果进行了精度验证。结果表明:通过缩减研究区范围可大力提高数据提取精度和速度;运用灰度共生矩阵、二值化、数学形态学等方法对影像进行迭代运算,能较好地提取高分遥感影像中的建筑物信息;通过对地震前后建筑物提取结果进行变化检测分析,能够有效地提取完全倒塌的建筑物,信息提取总体精度为90.45%,比基于像元级和基于目标级信息提取结果的精度分别提高了5.78%和5.23%,可为震后快速确定人员压埋点、部署救援力量提供决策依据,提高地震应急救援的时效性。 相似文献
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新疆塔什库尔干塔吉克自治县地震极灾区地震烈度遥感快速评估研究 总被引：1，自引：0，他引：1
2017年5月11日,新疆维吾尔自治区喀什地区塔什库尔干塔吉克自治县发生M_S5.5地震。为快速了解灾区灾情,本文基于无人机遥感技术获取的地震极灾区高分辨率影像数据,结合地震现场震害调查进行建筑物震害遥感解译,采用地震烈度遥感定量评估方法,进行极灾区地震烈度遥感评估。结果表明:灾区房屋结构类型主要包括土石木结构、砖木结构、砖混结构、框架结构,倒塌和局部倒塌的房屋均为土石木结构房屋,安居富民房屋无一倒塌,遥感评估的塔县地震极灾区地震烈度为Ⅷ~Ⅸ度,比中国地震局公布的地震烈度略高,今后需根据新疆实际情况修正模型,为新疆地震烈度遥感快速评估工作服务。 相似文献
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基于无人机影像的九寨沟地震建筑物震害定量评估 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2017年8月8日九寨沟7.0级地震震后获取的无人机影像,结合地面震害调查资料,分析各类建筑物震害特征,建立建筑物震害无人机遥感解译标志;选取地震灾区漳扎镇(部分区域)和荷叶寨2个区域作为研究区,进行了无人机遥感建筑物震害提取,基于遥感震害指数进行了震害定量评估,并与现场建筑物震害调查统计结果进行了比较验证。结果显示,遥感解译建筑物震害与实际震害程度相吻合,表明利用震后快速获取的高分辨率无人机影像,可以较为准确地识别建筑物震害,进而为地震灾害定量评估和应急救援辅助决策提供重要参考。 相似文献
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基于GIS的初评估方法在盈江5.8级及缅甸7.2级地震后的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
在“3·10”盈江5.8级及“3·24”缅甸7.2级地震发生后,对比基于GIS的地震灾害损失初评估方法,在震后1小时内给出的云南灾区范围、灾区人口、灾害直接经济损失、人员伤亡、失去住所人数的初评估结果与地震现场评估结果,来验证该方法的可行性和实用性.通过对比分析,找出基于GIS的初评估方法存在的问题,并期望通过实际地震的检验,不断发现问题,并改进、完善该方法,使之能更好为震后的科学决策和快速应急响应服务. 相似文献
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2013年4月20日四川芦山MS7.0级地震发生后,在灾区应急获取了多种高分辨率航空和无人机遥感影像,并快速解译提取了灾区建筑物震害信息.采用地震烈度遥感定量评估方法,利用2008年汶川8.0级地震等震后震害遥感解译和现场调查研究确定的经验震害遥感定量评估模型,获得了芦山地震灾区126个主要居民点的地震烈度遥感评估结果,并据此圈画了地震烈度分布遥感评估图.结果显示,本次地震Ⅸ度区面积约150km2,Ⅷ度区面积约900km2.该结果在第一时间(4月21日晚)提供给了中国地震局地震现场应急指挥部.对比分析显示,地震烈度遥感快速评估结果与中国地震局4月25日公布的地震烈度图,以及与笔者在现场实地进行的建筑物震害详细调查结果基础上评定的地震烈度具有较高的一致性.表明强烈地震发生后,借助于快速获取的灾区高分辨率遥感影像,可以快速估计地震烈度分布,对地震灾区灾情估计和抗震救灾工作具有十分重要的参考意义. 相似文献
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传统基于云计算的地理位置定位方法进行目标定位时需要分析大量的地理数据信息,造成目标定位过程复杂且容易出现定位差错。提出新的地震灾后区域无人机GPS遥感定位方法,其功能包括遥感传感子系统、遥感空中控制子系统、无人机平台、无人机地面控制子系统、三维模型影像重建以及目标定位分析。重建地震灾区的三维影像模型时,先提取地震灾区的DEM数据,将无人机GPS遥感测量得到的影像纹理映射到DEM上,构建地震灾区的三维地物模型;目标定位分析采用测距目标定位法,利用无人机在不同位置对目标进行定位分析,实现对地震灾后区域的定位分析,得到目标的坐标结果。实验结果说明,所提方法能提高目标定位的精度,缩短目标定位用时。 相似文献
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以基础设施直接经济损失为基础,利用统计拟合方法提出了基于损失的基础设施震后恢复重建工程资金快速评估方法,并以地震案例验算快速评估方法的可行性。该方法计算简单,可为政府相关部门提供恢复重建以及投资的建议,有助于地震灾区快速展开恢复重建工作。 相似文献
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以2021年云南漾濞MS6.4地震为例,综合考虑震后安置点容量和居民点实际情况,利用无人机航拍影像,通过人工矢量化、空间插值、震害识别、创建缓冲区等预处理,获得基于建筑物的漾濞县城震后应急避险安置点容量、建筑物破坏程度、交通便捷度和人口分布4个影响因素精细化数据。以影响因素为权重因子,使用加权泰森多边形法对研究区应急避险安置点进行责任区划分。结果表明：责任区失去住所人数均未超出对应安置点容量,位于老城区责任区的安置点服务压力较大,新城区责任区的安置点服务压力较小。 相似文献
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精细化的建筑物震害评估,对震后应急救援和烈度评估具有重要的意义.为解决因震后高分辨率影像缺乏导致无法快速开展建筑物震害评估的实际需求,以四川泸定6.8级地震为例,提出基于震前高分影像和震害仿真的建筑物震害快速评估方法.首先通过深度学习技术提取灾区建筑物空间信息,在收集实际地震动记录的基础上,结合精细化的建筑物震害仿真方法,对震中部分村镇的建筑物震害及地震烈度进行了快速评估,并与震后获取的无人机影像解译结果、现场调查烈度及余震等进行验证.结果表明震中附近的磨西镇烈度估计达到Ⅸ度,其他地点的估计结果与发布的烈度图进行比较,其衰减较为一致,且与余震发生空间较为重合,进一步证明该方法可作为震后大范围影像缺失的“盲区”的建筑物震害快速评估的有效方法,为现场应急、灾害调查和烈度评定提供信息支撑. 相似文献
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灾后信息缺失易导致应急决策失效和调整困难,针对2021年5月下旬云南大理州漾濞县及青海果洛州玛多县分别发生6.4级和7.5级地震,本文设计了一种基于共享数据平台实时信息的灾后应急物资配置方法。该方法主要利用基于地震台网发布灾害信息确定灾区范围,基于人口分布数据估测需求与供给缺口,并通过高德开放平台接口获取交通态势确定可供通行的路网与实时最优运输路径,利用这些实时信息做出震后物资分配调度快速决策。通过漾濞和玛多地震案例分析结果显示:通过震后第一时间数据,可快速处理收集数据并进行供需评估与物资调度辅助决策。当灾区存在供需缺口,利用相邻县物资可维系震后短期内物资需求;对于物资运输,实时更新的信息可为其选择最佳路线。本方法为震后应急物资动态配置中决策实时更新与调整提供依据,为日后地震应急响应提供参考。 相似文献
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遥感影像识别方法是破坏性地震震后地质灾害快速、准确获取的重要方法之一,传统的遥感影像识别方法主要以人工目视识别方法和半自动识别方法为主,需投入大量的人力和时间。针对破坏性地震震后地质灾害解译时间长、投入人力多等问题,以2017年8月8日四川九寨沟7.0级地震震后高分辨率无人机遥感影像为研究样本,提出基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法。首先结合震后遥感影像解译资料和现场调查资料,提取九寨沟地震地质灾害无人机遥感影像特征,并构建研究区地震地质灾害解译指标和分类数据集;然后采用DeepLabv3+网络结构及softmax损失函数,建立基于深度学习网络的地震地质灾害遥感影像图像语义分割模型方法;最后采用半监督学习方法进行结果验证。研究结果表明,基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法可有效识别九寨沟地震地质灾害分布信息,整体分类识别准确率为94.22%,F1分数值为0.77,结果具有较好的一致性和准确性,可提升地震现场灾情获取和重点地震隐患识别等工作效率及服务能力。 相似文献