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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
2.
珊瑚岛礁海岸波流动力复杂、地貌形态特殊、工程响应未知, 波浪传播变形和波生环流对建筑物安全、地形地貌演变、防灾减灾和生态环境保护都有重要影响。本文从大范围大洋海脊导波与岛礁波浪俘获、中等尺度的礁坪-潟湖-裂口系统波流特性、建筑物前沿的局部波流特性及工程响应等三种不同空间尺度上综述了波流运动特性研究的新进展, 主要包括深水大范围的海脊波浪引导与岛礁波浪俘获的理论解析、礁坪-潟湖-裂口系统整体物理模型实验、基于大水槽实验的建筑物影响下波流演化过程及越浪量和波浪力计算方法, 并提出亟需深入研究的重点内容。 相似文献
3.
基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测 总被引:3,自引:2,他引:1
经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km2、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。 相似文献
4.
5.
作为中国气象局雷电野外科学试验基地(CMA_FEBLS)的重要组成部分,广州高建筑物雷电观测站(TOLOG)始建于2009年,迄今已积累数百次高建筑物雷电资料。对于雷电连接过程,高建筑物会起到“放大镜”的作用:TOLOG的观测在国际上首次发现了连接过程中负-正先导之间“头部-侧面”连接的现象,给出了先导连接行为的两种基本形态;揭示了负先导梯级发展过程的精细化结构,给出了下行先导和上行先导的二维/三维发展特征;估算了不同高度建筑物上雷电的闪击距离。高建筑物对雷电电磁场具有“放大器”的作用,且建筑物越高增强效应越显著。高建筑物是下行和上行闪电的“汇集点”:对下行闪电的吸引作用可保护高建筑物附近的其他物体免遭雷击;正地闪的回击、延续电流和云内放电过程均可在高建筑物上触发负极性上行闪电。另外,高建筑物区域可作为闪电监测系统的“标校场”,TOLOG的观测资料在地闪定位系统探测效率和定位精度的评估方面也得到了应用。 相似文献
6.
《测绘科学技术学报》2018,(4)
高分辨率遥感影像场景复杂,其中建筑物目标种类结构各异且存在大量遮挡,现有检测算法使用特征表达性不强。结合Faster R-CNN模型设计一种针对遥感影像的建筑物检测方法。首先通过共享卷积网络获取原始影像的深层特征图;然后结合区域建议网络生成初步检测结果;最后根据Fast R-CNN检测网络对结果进行进一步判定和边界回归。针对困难样本造成的训练中断,对训练策略进行改进,通过近似联合训练的方法对模型参数同步调优。实验结果表明,该方法准确率和召回率明显优于DPM方法,对非训练测试集遥感影像具有较好鲁棒性,有效实现了针对遥感影像的建筑物检测。 相似文献
7.
党的十九大报告明确提出实施乡村振兴战略。土地整治及相关涉农项目建设,是促进广大农村地区脱贫攻坚,共同建设小康社会的重要途径。为此,新昌县土地整治工作紧紧围绕乡村振兴战略"产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕"的总要求,拓展工作思路。 相似文献
8.
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
9.
以吉林省敦化市为例,基于ArcGIS 10.6平台、GeoSOS的ANN-CA和AgentLA模型,在预测建设用地扩张占用耕地整治亟需度的基础上,结合农用地整治规模效应、生态安全性、耕地限制因素,实现多因素相耦合,对农用地整治进行分区并自动生成高标准农田保护区范围。结果表明:预测期内,敦化市耕地在空间分布格局上依旧延续耕地的保护与占用相重叠、人地矛盾尖锐的特点,各乡镇整治亟需度存在明显差异。敦化市耕地质量提升潜力较大,主要限制因素为剖面构型,其他限制因素为坡度、质地-构型以及障碍层-构型。将研究区耕地划分为5个整治类型区,明确了各类型区的整治方向与重点。AgentLA模型在划定高标准农田保护区范围方面具有很高的应用价值,具有斑块个数少、单个图斑面积大也更紧凑的特点。 相似文献