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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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2017年5月11日,新疆喀什地区塔什库尔干县发生5.5级地震。地震造成8人死亡、31人受伤以及财产损失,属于典型的“小震大灾”。按照一般的地震灾害损失快速评估方法,得到的评估结果与实际结果差别较大。为探讨评估结果偏离的原因,本文对不同地震损失评估方案进行比较分析,探讨了地震致灾性(地震影响场分布)、承灾体(人口)分布等因素对地震损失评估结果的影响。结果表明在此次地震快速评估中,基于宏观震中确定的地震影响场较微观震中更接近实际分布;地震烈度衰减的平均估计模型给出的地震烈度区面积明显小于实际面积;极震区存在抗震能力相对低的土木、砖木结构房屋,是造成该地震震级相对小而生命损失相对大的“小震大灾”的重要原因。对比分析结果表明,提高人口、房屋建筑等风险暴露数据的空间精准性,改善地震震中定位与地震影响场估计的准确性,将有助于提高地震应急损失评估的准确性。 相似文献
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1999年岫岩地震序列研究 总被引:5,自引:0,他引:5
用相对定位法对1999年11月29日辽宁省岫岩地区5.4级地震序列的前震、主震和余震进行了重新定位。结果是该序列的主震震源位置为40.538°N,123.026°E,深度为6.958km;重新定位的前震震中分布长短轴差别不大,分布在长轴约1.38km,短轴约1.23km,深度为6~11km的震源范围内,其中4级以上前震明显沿NW向分布,主震位于前震震中NW向分布的东南端;重新定位的余震明显沿NW走向分布,长轴约3.26km,短轴约0.79km,深度为5~12km,余震分布范围比前震分布范围大,主要是后期余震活动向SE向发展的结果。分析表明,1999年岫岩地震序列主要沿NW向分布,这个方向与1975年海城地震序列的NW向分布一致,与海城7.3级主震和岫岩5.4级主震震源机制解NW走向节面一致,也与海城 岫岩震区活动构造方向和岫岩主震的等震线长轴方向一致。并认为岫岩5.4级主震可能被前震触发,这为主破裂成核过程提供了一次实例。 相似文献
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基于OpenGIS和数字地球平台的地震应急遥感震害信息发布系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
破坏性地震发生后, 利用获取的灾区遥感影像资料进行灾情判断, 可以为地震应急和救援指挥决策提供重要依据。 通常, 遥感影像要经过复杂的制图、 传输、 打印等才能提供给应急指挥部门, 降低了实效性。 数字地球显示平台不但操作简单, 而且信息显示丰富。 本文提出利用遵循OpenGIS软件规范的开源WebGIS服务器和开源数字地球客户端构建地震应急遥感震害信息发布系统的解决方案, 并以2012年云南昭通彝良地震为例, 实现了GIS数据和遥感影像的在线发布和三维显示, 结果显著提高了地震应急遥感震害信息的浏览显示效果, 为应急灾情判断提供了有用的工具, 在地震应急救援工作中具有重要的应用潜力。 相似文献
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地震烈度是地震引起的地面震动及其影响强弱程度的度量。地震烈度在地震区划、建筑物与生命线工程抗震设计、灾害防御等方面具有广泛的应用。震后评定的地震烈度图是地震应急救援、恢复重建等的主要依据之一,因此,震后快速确定地震烈度具有重要救灾与减灾意义。本文在论述地震应急及其对遥感应用需求的基础上,回顾了遥感技术及其在地震应急研究与应用中的发展历程,概述了中国地震应急遥感应用的基本思路、地震灾害和地震烈度遥感定量评估方法,展示了该方法在巴楚-伽师地震、汶川地震、玉树地震、芦山地震、鲁甸地震等震后实际应急应用效果。最后,指出了目前震害遥感定量评估中存在的问题,并展望了未来震害遥感定量评估研究与应用。 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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针对震后复杂场景下LiDAR点云建筑物破坏类型自动识别问题,为满足应急救援时效性、准确性需求,告别传统人工震害特征提取,充分挖掘点云数据中灾区建筑物震害信息,进一步实现建筑物自动化智能化识别。本文将3D点云深度学习方法应用于建筑物震害识别,构建了包含倒塌、局部倒塌、未倒塌3种建筑物破坏类型的点云数据集。基于PointNet++网络探究了各类别样本量及其均衡性对识别精度的影响,并提出破坏建筑物样本增强方法,丰富了各类别样本点云形态。利用2010年海地7.0级地震后机载LiDAR数据,在PointNet++网络中进行了样本增强前后分类精度比较、样本量以及均衡性分析实验,样本增强后倒塌和局部倒塌的分类精度分别提高近27%和17%,模型整体平均分类精度、Kappa系数均有近15%的提升。实验结果表明三维建筑物震害深度学习模型在各类别样本量足够且均衡时,才能取得较好的分类识别效果。 相似文献