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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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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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无人飞行器低空遥感监测影像的拼接应具备快速、高效等特点,D.G.Lowe提出的基于SIFT特征匹配全景影像自动镶嵌算法无需人工交互,具有很强的鲁棒性,但是全景镶嵌算法主要是针对传感器在固定位置围绕竖直轴向360°旋转采集的序列影像,因此,并不适应用于无人飞行器遥感监测影像的拼接.根据无人飞行器遥感监测在弱透视投影条件下的成像模型和影像数据是按照设定航线等间距获取等特点,对基于SIFT特征匹配的影像自动镶嵌算法在影像空间变换等方面进行改进,同时增加了畸变校正、边缘裁切等预处理方法,形成完整的无人飞行遥感监测影像拼接流程,并通过试验证明该算法的可行性. 相似文献
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