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1.
快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。 相似文献
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强烈地震会导致建筑物倒塌进而造成室内人员压埋,因此,把特定区域和建筑群的压埋率作为震后救援的决策指标尤为重要。但地震建筑物倒塌受多个影响因素共同作用,造成了压埋率模型的后验倒塌率评估的不确定性问题。针对这个问题采用直觉模糊层次分析法,选取了震级、震源深度、震中距、抗震设防烈度、地基和基础、建筑物结构类型和结构现状等七大影响因素进行加权分析。运用LINGO软件建模解算出了各影响因素权重,通过极大似然法估算了各影响因素对建筑物倒塌率的影响值,进而评估出了建筑物预估倒塌率,并结合先验在室率模型及其区划,建立了基于直觉模糊层次分析法的地震压埋率模型。最后以汶川灾区学校为例,进行了压埋率评估,并对其进行了误差分析。研究表明:抗震设防烈度、建筑物结构类型和结构现状是影响建筑物倒塌的主要因素;在实际评估中模型精度达到±0.15,能为震后快速应急救援提供决策辅助。 相似文献
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通过测试一系列不规则波工况研究了防浪建筑物存在下珊瑚礁海岸附近短波、低频长波和增水的变化规律,并对比了防浪建筑物的不同位置情况。分析结果表明:波浪在沿礁传播过程中,短波波高沿礁坪持续衰减,低频长波波高沿礁坪逐渐增大,波浪增水则沿礁坪基本保持不变;海岸附近短波随着防浪建筑物与礁缘距离的变大而减小,低频长波则在防浪建筑物处于礁坪后部时达到最大,防浪建筑物位置的变化对于礁坪波浪增水的影响可以忽略。通过理论分析证明了珊瑚礁地形上低频长波是由于群波破碎造成的破碎点移动而产生的;当特定波况作用于特定位置的防浪建筑物时,低频长波在礁坪上会发生一阶共振效应导致其能量在海岸附近达到最大值。 相似文献
9.
提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
10.
针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题,提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先,利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度,再将遥感影像进行旋转,使建筑物像点位移沿水平方向;然后,利用Canny算法进行轮廓检测,并构建一定长度的矩形形态学结构元素,对轮廓图像进行形态学开运算,以提取侧面轮廓线,再利用Hough变换与建筑物角点约束,对所提取的轮廓线进一步筛选;最后,根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证,并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明,利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7 m,且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。 相似文献