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采用多尺度分割和深度学习相结合的方法对震后倾斜摄影三维影像建筑物震害信息进行提取,获取建筑物的屋顶和墙体多种破坏信息。以2017年九寨沟MS7.0地震后倾斜摄影三维影像为例,依据三维影像建筑物顶面和墙体等进行样本的多尺度分割,样本分为完好建筑物面、破坏建筑物面、其它地物和背景等三类,选取211个100×100像素的样本集对卷积神经网络模型进行训练,采用训练后的模型提取灾区千古情风景区和漳扎镇小学的建筑物震害信息,并将提取结果与目视解译结果进行精度对比,结果显示:破坏建筑物面提取精度分别为65.5%和71.1%,总体分类精度分别为82.1%和84.1%,卡帕（Kappa）系数分别为68.7%和64.9%,表明该方法在倾斜摄影三维影像建筑物震害提取方面具有一定的优势。 相似文献
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建筑物是地震中的主要承灾体,其受损情况可作为评估地震破坏等级的重要参考依据。因此,快速准确地对震后影像中的受损建筑物进行识别显得尤为重要,对震后救援和应急响应具有指导意义。现有的震害遥感信息提取方法的精度低、速度慢,无法满足快速应急响应的迫切要求。文中提出一种基于马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型的建筑物受损程度检测方法,首先利用马尔科夫随机场对影像进行分割,再根据影像中不同程度受损建筑物所呈现的特征,利用支持向量机在分割后的影像中提取受损建筑物。实验表明,该方法性能良好,平均总体精度达93. 02%。与传统方法相比,该方法操作简便,且提取精度和运行时间均有显著优势,能够精准、快速地识别震害单时相影像中的受损建筑物。 相似文献
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《国际地震动态》2016,(3)
激光雷达技术(light detection and ranging,LiDAR)是近年来在摄影测量与遥感领域发展起来的新型技术,在地震灾后评估工作中的应用仍处于探索及起步阶段,但已经展现出巨大的应用潜力。本文从震害评估的需求出发,基于地面LiDAR技术,深入研究了地震灾区建筑物点云数据采集及处理的方法,在此基础上进行震害信息提取及联合分析。主要研究内容总结如下:(1)传统方法的适应性改进与提高。研究了利用地面LiDAR设备开展测量工作的框架和关键方法,针对震害建筑物点云形状不规则、数据冗余度较高及噪声较多的特点,本文通过改进传统点云数据处理算法的关键参数,给出了合理的兼顾数据处理效率及效果的算法阈值,通过实验检验算法组合的有效性,实现了震害建筑物点云数据的高效处理。(2)首次提出实验性点云震害定量分析模型。提出了基于地面LiDAR的建筑物形状分析模型(terrestrial laser scanning-based building shape analysis model,TLS-BSAM),用于完成建筑物震害程度识别和分析。该模型融合了边缘提取、形状聚类及判别分析方法,有效解决了建筑物等高多边形序列提取、形状离散参数提取、不规则建筑物区块分割和震害分析等问题。模型给出了建筑物等高多边形序列最优采样间隔0.5~1m,最大限度保存建筑物震害特征以实现基于离散点云的形状分析。提出了等高多边形的长宽比r、倾斜方向θ、矩形度R、紧致度C和中心点位置x,y等特征参数,并通过K-means聚类方法,实现不规则建筑物区块准确分割,通过对各参数进行加权平均提取形状离散参数,可有效表达建筑物单体破坏状况的特征。其中倾斜方向、矩形度、紧致度和中心点能较好地反映建筑物的破坏情况,该模型通过建立判别函数对现有建筑物样本震害程度识别效果较理想。(3)拓展点云应用,提高精度。利用面向对象方法,将点云高程、回波次数及回波强度信息等作为特征参数,丰富了传统建筑物特征描述因子,并结合点云的光谱特征构建了建筑物信息提取规则集,阐述了基于点云数据的面向对象方法提取建筑物的关键流程,实现了高精度的建筑物信息提取,与实地调查结果相比,提取精度可达90%以上。(4)建立理论基础,提供新思路与方法。基于LiDAR数据与SAR图像,通过距离-多普勒模型(R-D)及射线追踪法的SAR图像模拟方法,选择典型震害建筑物开展SAR后向散射及三维几何剖面联合分析,阐述了各类震害的表达形式,为震害遥感的定量分析和自动判读建立了良好的理论基础,实现震害建筑物特征的高可信分析及解译,为震后SAR图像解译和建筑物震害分析提供了一种新思路与方法。 相似文献
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《地震地质》2021,43(4)
地震后及时、精准地获取区域的震害情况,对科学有效地开展应急救援与灾害损失评估工作具有重要意义。文中依托蚁群算法以及无人机高清遥感影像,提出了一种高效识别区域建筑震害的新方法,并在近期云南漾濞6.4级地震的应急工作中进行了应用与验证。该方法通过改进蚁群算法中信息素浓度更新策略,引入优化算子,建立了更好的识别规则,提高了震害识别的速度与准确性;云南漾濞6.4级地震发生后,以第一时间获取的漾濞县城无人机高分辨率影像为试验数据,对区域震害的提取效果进行了验证,并与蚁群算法及最大似然方法进行对比分析。结果表明,文中提出的基于改进蚁群算法与无人机高分辨率影像的震害识别方法可有效提高区域内被破坏建筑物的识别精度。 相似文献
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为了提高建筑物震害信息提取的效率与准确度，针对震后高分辨率遥感影像，根据震害建筑物在遥感影像上的特征，以2010年海地MS7.0地震为例，通过尺度参数估计算法自动选择最优分割尺度对影像进行多尺度分割，并采用面向对象方法对海地高分辨率遥感影像进行建筑物震害信息提取，同时与基于像元的支持向量机、反向传播神经网络、基于分类回归算法的决策树分类方法进行比较。试验结果表明，面向对象的分类方法具有更好的目视效果和更高的分类精度，有利于地震后震害信息的准确提取和快速评估。 相似文献
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基于无人机倾斜影像的三维建筑物震害精细信息提取 总被引：2，自引：2，他引：0
无人机倾斜摄影技术建模生成的三维影像较好地展现了建筑物侧面和顶面的震害细节信息，然而影像的高维度特性难以直接基于三维影像提取震害信息，经过降低维度转换的二维纹理影像往往会导致建筑物震害信息的不完整性和破碎性。针对这些问题，本文以2017年九寨沟MS7.0地震为例，提出了一种直接从九寨沟震后三维影像获取侧面纹理信息的方法，即将三维模型打散，实现纹理与不规则三角网分离，从而获取完整的纹理影像，然后利用金字塔模型的瓦片坐标范围、瓦片命名规则和建筑物单体的空间位置选取最优纹理影像，再使用加权均值方差法确定纹理影像中建筑物的外墙最佳分割尺度后，采用面向对象方法提取建筑物外墙和墙皮脱落信息，最后通过对这些建筑物震害特征的分析，判定单体建筑物的破坏等级。结果显示，该方法成功获取了建筑物完整的侧面震害纹理影像，并基于纹理影像提取了外墙、裂缝和墙皮脱落区域信息判定建筑物单体为中等、严重两个破坏等级。 相似文献
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基于传统面向对象方法, 提出了一种基于最优特征空间的损毁建筑物信息提取方法。 采用ESP(Estimate of Scale Parameter)工具对图像进行最优尺度分割, 之后通过选取样本, 计算各类地物距离矩阵和最小分离距离寻求最优特征空间, 最后运用最优特征空间对震后损毁建筑物影像进行提取实验, 在QuickBird影像中提取总体精度达到了83.1％, Kappa系数达到了0.813, 在无人机影像中提取总体精度为92.9％, Kappa系数达到了0.940。 本文建立的提取方法与传统分类决策树方法相比, 其提取精度和效率都有较大提高, 在损毁建筑物信息提取方面具有较好的推广价值。 相似文献
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基于CV模型的CT图像分割研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于医学图像边缘模糊、不均匀性等特点,使用传统的Chan—gese（CV）模型方法难以达到分割要求,同时该方法存在计算量大、分割速度慢的问题。本文提出了一种基于CV模型改进的分割算法,在水平集演化迭代过程中,根据当前主动轮廓线的位置,引入图像局部灰度信息,提高了水平集能量项的有效性和该模型的收敛速度,并提出了一种关于图像序列的分割方法。实验结果表明,运用本文提出的方法能够快速、准确地提取图像中感兴趣目标,是一种较为理想的医学图像分割方法。 相似文献
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本文基于不同计算窗口大小的改进局部方差方法, 判定地震后遥感影像上的目标物, 如损毁建筑物、 完好建筑物的最佳空间尺度。 对航片、 QuickBird影像进行了系列实验分析, 得到了在QuickBird影像中城区完好建筑物最佳空间分辨率在2~3 m, 损毁建筑物最佳空间分辨率2~4 m, 航片中城区完好建筑物最佳空间分辨率为3~4 m。 最佳空间分辨率与目标地物的尺度紧密相关, 不同尺度大小的地物具有不同的最优空间尺度。 最佳空间尺度的选择在处理海量高空间分辨率影像时通过重采样选取最佳空间分辨率, 可以有效减少图像运算时间, 在地震灾害快速评估中具有一定的应用意义。 相似文献
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现役古建木结构普遍存在残损现象，这将影响结构的抗震性能。本文以北京故宫的咸福宫西配殿为研究对象，通过简化其屋顶、斗拱、榫卯和柱脚节点建立结构的理想模型，并在此基础上考虑材料老化和节点性能降低等因素建立其残损现状模型。通过地震易损性分析，得到古建木结构的地震易损性曲线并进行理想和残损结构的震害等级及其发生概率对比。研究结果表明:残损现象降低了咸福宫西配殿的刚度和自振频率；相比于理想结构，咸福宫西配殿残损结构在小震作用下发生轻微损坏的概率增大21.1%，在中震作用下发生中等破坏的概率增大3.7%，大震作用下发生严重破坏的概率增大10.6%；咸福宫西配殿在大震作用下发生倒塌的概率很小，体现了木结构具有良好的抗震性能。 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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由于在变形和累积耗能的建筑地震受损程度评估模型，是将建筑划分为五个状态水平，未研究建筑环境性能，评估结果误差较大。因此设计基于BIM的建筑地震受损程度评估模型，采用基于BIM的建筑环境研究与评估方法，考虑建筑环境性能，基于这个思路，依据混凝土单轴Mazars损伤模型，获取三轴状态中的损伤演化方程，得到应变大于损伤阈值时损伤演化方程增量形式，构建混凝土损伤评估模型。经实验证明，所设计模型在地震峰值加速度小于0.31g时，建筑结构大致无缺，在峰值加速度是0.61g时，建筑地震受损指数超过0.8，建筑倒塌；所设计模型评估的平均误差低于0.03，平均评估时间是2.86 s，说明所设计模型能够有效评估建筑地震受损程度，且精度和效率较高。 相似文献
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遥感图像面向对象分类作为空间信息提取的关键技术, 在震害信息提取方面发挥着非常重要的作用, 然而由于光学遥感影像是正射图像, 只能提取建筑物屋顶信息, 这使得单一利用震后光学影像进行震害信息提取存在一定的局限性. 针对该问题, 本文提出了一种基于合成孔径雷达(SAR)相关变化检测的光学影像震害建筑物面向对象提取方法, 即在光学影像面向对象提取的数据中融合SAR相关性, 对光学影像进行面向对象提取震害建筑物时不仅考虑建筑物的几何、 光谱等特征, 还加入震前震后变化信息即SAR相关性进行分类. 在此基础上, 选取2008年汶川MS8.0地震震区都江堰地区作为研究区进行试验. 结果表明, 本文提出的方法相对于单一使用光学影像进行震害建筑物提取, 其准确度有较明显的提高. 相似文献
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为精准识别贫困山区农居房屋结构现状完好程度,本文开展略阳县境内41894栋农居房屋抗震现状实地调查,搜集整理域内孕灾环境和致灾因子强度,统计分析域内各行政镇（办）经济水平、农居房屋抗震结构类型和震害等级,预测震害矩阵,计算平均震害指数,并评价抗震能力。研究结果表明:域内农居房屋抗震结构类型包括土木结构、砖木结构和砖混结构;域内农居房屋在VI度地震作用下基本完好的比例为74.04%,在VII度地震作用下发生轻微破坏以下震害等级的比例为83.45%,在VIII度地震作用下发生中等破坏以下震害等级的比例为85.46%;域内农居房屋在地震烈度为VI、VII、VIII、IX、X度时的平均震害指数分别为0.13、0.23、0.32、0.49、0.71,抗震性能较差,不满足“小震不坏、中震可修、大震不倒”的抗震设防目标。 相似文献
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近年来广西地震发生频率明显提高,陆续发生了3次5级以上中强地震,包括2016年苍梧5.4级地震、2019年北流5.2级地震和2019年靖西5.2级地震,这可能意味着广西地区进入了地震活跃期。2019年靖西5.2级地震造成较重的房屋建筑物破坏,是分析广西房屋震害很好的样本。本文对各烈度区内不同结构类型房屋的震害现象进行了整理和统计,分析了不同结构类型房屋的震害特征与震害原因。结果显示:简易房屋除年久失修的之外基本完好;砌体结构房屋因结构不规则,缺乏抗震构造措施等,破坏较重,且破坏形式多样;框架结构房屋主体完好但填充墙会出现破坏。 相似文献