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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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云南鲁甸6.5级地震灾害特点浅析 总被引:5,自引:4,他引:1
通过对2014年8月3日云南鲁甸6.5级地震震害开展实地调查,对灾区破坏情况进行总体介绍,并就各烈度区特征和建筑物震害、地震地质灾害、工程结构震害进行分析,初步得出本次地震的一些震害特点.一是灾区人口密度大,人员死亡较集中.人员死亡主要集中在Ⅷ和Ⅸ度区.二是地震振动强,灾区破坏严重.本次地震震源深度12km,极震区烈度高达Ⅸ度,震源破裂在11s内集中释放.三是抗震能力弱,房屋破坏严重.灾区属国家级贫困区,农村民居抗震能力弱,且多数民房坐落在河谷陡坡上,边坡效应加重房屋震害,重灾区砖木和土木房屋成片损毁、倒塌.四是灾区条件恶劣,救灾难度大.震区活动断裂密集发育、地质破碎疏松、地形崎岖不平,又恰值雨季,诱发极其严重次生地质灾害,导致人员伤亡,造成灾区大面积交通、通信、电力中断,救援物资与救援力量无法及时发挥作用. 相似文献
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网络地震灾情信息智能处理模型与地震烈度判定方法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
破坏性地震发生之后,丰富的地震灾情信息和准确的地震烈度图是地震应急救援工作的基础。伴随着互联网的迅速发展,互联网已经成为地震灾情信息获取的一种重要渠道。本文通过构建网络地震灾情信息智能处理模型,将互联网上非结构化的灾情信息转化成结构化的灾情信息。并将网络地震灾情信息与地震烈度相结合,进行地震烈度判定,从而对地震应急期的烈度快速评定结果进行修正拟合。 相似文献
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川滇及其邻区中强地震烈度衰减关系适用性研究 总被引:6,自引:0,他引:6
本文选取川滇及邻区作为研究区域,根据地震构造环境和震害分布特点,将该地区分为西南地区和盆地地区,选取该地区6级以上的典型历史震例,将其数字化得到等震线数据,通过对这些数据的统计回归分析,分别建立两个区域的地震烈度沿长轴与短轴的衰减关系、各烈度面积与地震震级的关系、破裂长度与震级的关系.同时,综合利用上述关系建立不同的地... 相似文献
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Google Earth在地震应急中的应用 总被引:12,自引:0,他引:12
Google Earth是当前非常流行的三维虚拟地球仪软件, 以在全球范围内提供丰富的遥感影像资源而著称, 得到了许多行业的普遍应用。 我国目前地震应急指挥工作的GIS数据还是以二维展示为主, 引入新技术具有重要的意义。 Google Earth在我国的地震应急指挥工作中可以采取如下应用方案: 制作并加载行政区划图, 发布公众地震信息; 与GPS结合, 进行救援路线导航与跟踪; 根据现场资料建立三维模型, 展现地震灾区现场立体场景变化。 该应用方案对我国的地震应急指挥改革具有借鉴意义。 相似文献