基于震前高分影像和震害仿真的建筑物震害快速评估：以四川泸定6.8级地震为例

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.     

云南漾濞6.4级地震建筑结构震害特征调查分析

本文整理了云南大理州"5.21"6.4级地震震害调研与科考过程的部分成果。穿斗木架构结构和框架结构是云南大理州在低矮建筑和多高层建筑中广泛应用的两种结构形式。该研究基于震害调查结果,描述了地震过程中穿斗木架构结构和框架结构破坏的宏观现象,总结了两种典型结构的破坏形式,对震害成因进行了探讨。在此次震害调查过程中,科考人员还通过智能手机对结构基频进行了快速评估。在震后,研究人员对智能手机智能测振应用软件进行了更新,结合应用需求加入了测振地点和路线的地图信息,为震害调查与记录提供了便利。基于漾濞县震害科考与调研结果,为云南省穿斗木架构建筑及框架建筑的抗震方法与策略提出了建议,为震后建筑结构快速评价提供了新手段。     

基于震害资料的云南地区砌体结构易损性研究

砌体结构房屋是存在于我国的一种量大面广的结构.针对一个地区砌体结构开展结构地震易损性分析,有利于把握该地区砌体结构整体抗震性能,对于该地区防震减灾工作的开展有着重要的指导意义.该研究收集整理了2001年到2010年10年间发生于云南地区地震的震后砌体结构震害资料,并对震后统计得到的震害矩阵进行分析,发现云南农村地区砌体结构的抗震性能与所在地区的抗震设防标准相关性小,而城区砌体结构与所在地区抗震设防标准相关性较强;由于所收集的资料中缺乏Ⅸ、Ⅹ烈度区的震害资料,从而给出了云南农村和城区不完备的砌体结构经验震害矩阵;进一步采用贝塔概率密度分布函数来拟合震害指数的分布,并根据标准震害矩阵和某一烈度下建筑物已知的震害分布得出其他烈度下的震害分布,最后给出了云南农村和城区砌体结构震害矩阵和易损性曲线.该研究可为云南地区的防震减灾规划、地震灾害预测提供参考.     

考虑接连两次地震影响的群体建筑物震害预测方法

利用文献[2]推荐的方法得到了不同地震组合情况下的等效地震影响系数,将其与传统的钢筋混凝土框架结构震害预测方法相结合,得到两次地震作用对建筑物所造成的损伤,进而得到了该类建筑物的群体震害预测结果。结果分析表明,接连两次地震对建筑物的累积破坏作用显著。最后以福建省泉州市规划区范围内的钢筋混凝土框架结构群体震害预测为例,证明了该方法具有简便实用的特点。     

面向对象遥感分类方法在汶川地震震害提取中的应用

震后城市建筑物震害的自动识别与分类, 是遥感震害调查中的关键步骤, 其精度直接影响损失评估的结果. 而随着高分辨率遥感影像的发展, 传统基于像元的分类技术已不能满足需求, 引入面向对象的信息提取技术, 充分挖掘影像对象的纹理、形状和相互关系等信息, 能够有效的提高震害的分类精度. 该文阐述了面向对象的遥感震害提取思路和方法, 并应用汶川地震震后高分辨率航空遥感数据, 针对建筑物震害进行面向对象的快速提取与自动分类. 结果表明, 与基于像元分类比较, 面向对象的建筑物震害分类能够显著改善分类效果.     

新疆破坏性地震损失“盲估”方法

通过总结新疆近年来的震害预测研究成果和震害损失评估工作的实践,给出了震后损失快速评估方法－“盲估”方法。提出今后震灾评估的发展方向是建立震后趋势快速判定计算机管理系统。     

基于高分辨率合成孔径雷达影像建筑物成像几何结构的震害特征分析

传统的利用震后单幅合成孔径雷达(SAR)影像对建筑物的震害特征分析大多基于街区范围, 很少基于其成像几何结构． 本文基于高分辨率SAR影像上的建筑物成像几何结构, 分析了建筑物单体的震害特点, 建立了利用距离向线性灰度累加的方法提取规则未倒塌建筑物的叠掩区和阴影区及倒塌建筑物的倒塌区, 并在此基础上进行各几何特征区域的纹理特征, 如同质度、 不相似度和熵的计算及其组合特征分析, 由此建立了基于SAR影像建筑物成像几何结构的震害分析方法． 采用该方法对2010年玉树M_S7.1地震震后玉树县城区的高分辨率SAR影像进行分析, 结果表明: 叠掩、 阴影和二次散射亮线是进行建筑物震害解译的有效几何结构特征, 其中叠掩区和阴影区的影像纹理特征具有较好的震害识别能力; 与传统的简单特征统计方法相比, 考虑建筑物SAR影像成像几何结构的特征统计法, 可以显著提高建筑物的震害识别能力.      

SAR影像建筑物震害检测方法研究综述

合成孔径雷达(SAR)凭借其全天候、全天时的优势,在震后灾情信息的快速获取以及灾情评估上发挥着越来越重要的作用。本文分析了建筑物在SAR影像上的成像特征及不同震害等级的建筑物在SAR影像上的特点,总结了利用SAR技术进行建筑物震害检测的方法,并将其归纳为目视解译、震前震后变化检测、震后单幅影像的震害检测方法。同时分析了这些方法的特点,并对SAR建筑物震害检测方法进行了展望。     

基于中分辨率遥感影像的居民区震害信息提取

针对中分辨率遥感影像建筑物震害信息弱以及变化检测法受非震害信息影响大等弱点, 本文建立了一种基于变化检测的居民区震害信息快速提取方法. 该方法利用主成分变换增强震害信息, 采用监督分类法提取似居民区, 并用灯光影像数据进一步对似居民区提取结果进行优化, 从而很好地消除了变化检测方法中非震害因素的影响. 在此基础上, 以2001年印度M_W7.6地震的极重灾区为研究区域, 利用震前、 震后Landsat卫星TM图像和震区灯光影像数据, 对本文算法进行了验证和分析. 结果表明, 在30—50 m中分辨率遥感影像上, 以建筑物为主的居民区震后图像变化最为显著的震害特征是反射率变大, 本文所建立的居民区震害信息提取方法在解决中分辨率遥感影像震害目标信息弱、 背景复杂等方面效果明显.      

汶川8级地震成都市境内震害调查

通过对5月12日汶川8级大地震成都市境内地震现场震害调查,给出了此次地震在成都市的震害特征与极震区的烈度分布特点,为成都市震后灾区恢复重建提供参考;同时给出了成都市境内一些地质灾害分布特点.