利用遥感图像数据基于模板匹配的震毁灾损研究

有效评估震灾损失可及时、可靠地了解地震灾区实时情况,提高破坏性地震下人们的反应能力,满足应急指挥需求。为提高震灾损失评估精度,对所获取遥感图像进行滤波及局部灰度调整处理,提出基于遥感图像模板匹配的震毁灾损研究。首先获取震区的遥感影像,考虑所获取图像与模板图像的偏移状况对图像进行模板匹配,提取与模板匹配后特征区域的特征值,获取空间网格点上的成像值,依据成像点自动评估震灾损失,其中能量最大的点即为震害受损最严重的位置,对图像所有内廓像素点结果进行遍历,确定提取地震灾区整体的受损特征结果。仿真实验发现,所提方法可提取出震灾损失状况,初步为地震灾害损失评估提供参考借鉴,但仍需要进一步研究,以提高方法的普遍适用性。     

利用遥感图像对震损建筑结构变形检测的识别研究

为识别震后建筑变形损坏状况,提出震损建筑结构变形检测的遥感图像识别分析方法。利用无人机采集震灾区域的遥感图像,将建筑结构变形检测问题转变为构件间坐标测量问题,提取所采集遥感图像中样本矢量点,将其划分为不同种类区域,在此基础上对图像进行聚类分割,以获得震后图像的不同类别建筑结构特征,实现识别不同样本矢量点的地震受灾情况。通过实验分析发现,所提出的图像识别分析方法在一定程度上可以识别出损毁建筑物,但仍需要进一步研究,以提高其识别精度。     

青海省农居地震灾害易损性研究

青海省靠近我国南北地震带,是一个地震频发的省份,而农居相对于城市建筑的抗震性能而言较为薄弱,也是造成地震损失的重要因素。本文通过对青海省的地理状况、历史震灾情况、农居建筑结构等进行研究,总结出青海省各结构类型农居震灾破坏率,评估乡级空间尺度的农居震灾易损性并分级,最后简单分析造成易损性较高的因素并提出建议。     

混凝土高层建筑结构地震破坏抗毁能力评估

提出基于构件性能的混凝土高层建筑结构地震破坏抗毁能力评估方法,采用强度与延性法分析混凝土高层建筑构件强度和变形,以对强震作用下混凝土高层建筑结构性能实施准确描述。基于建筑结构性能以及多条地震波情况下高层建筑结构倒塌极限状态的分析规范,采用IDA方法设置建筑结构抗倒塌能力系数,并依据该系数获取基于构件性能的混凝土高层建筑结构地震破坏抗毁能力评估流程,实现建筑结构地震破坏抗毁能力的准确评估。实验结果说明,所提方法实现了混凝土高层建筑结构地震破坏抗毁能力的准确评估。     

基于无人机影像的辽宁农居建筑物提取技术与应用研究

本研究以实地调研数据为基准,无人机影像数据分析为验证,进行了基于无人机识别能力范畴的辽宁农居建筑结构类型划分,并根据区域结构类型比例、影像特性等指标优化了农居遥感解译标志整体参数,提取了不同建筑结构的不同解译标志阈值区间,并基于无人机低空正射影像DOM、数字表面模型DSM制定改进型DSM提取算法处理流程与代码,利用Python语言及开发环境完成了遥感影像要素提取与评估系统开发应用。通过最优组合解译标志获取无人机影像解译一致性系数Kappa=0.723,表明制定的解译标志特征对获得具有较好一致性的房屋结构类型具备一定的可行性。以改进型DSM提取算法为核心的建筑物提取软件提取建筑的整体精度为75%,基本满足地震应急需求。     

综合ULBP与Gabor纹理特征的SAR影像建筑区提取方法研究

建筑区提取对于地震灾情快速评估和地震灾害风险识别至关重要,合成孔径雷达（SAR）影像的纹理特征研究可在建筑区提取方面发挥重要作用。利用全极化SAR影像,提出综合使用ULBP纹理特征和Gabor纹理特征的建筑区提取方法。在SAR数据预处理的基础上,首先对基于Gabor滤波的纹理特征影像进行主成分分析,保留前2个最优主成分纹理特征影像;然后与ULBP纹理特征进行波段组合;最后利用支持向量机监督分类方法对组合后的影像进行分类,获得建筑区。研究结果表明,综合使用ULBP纹理特征和Gabor纹理特征可得到更高的建筑区提取精度,总体分类精度达90%,Kappa系数为0.78。     

GIS和MDOF耦合模型下的结构动力计算及评价

结构动力计算是地震工程和结构动力学的重要环节,将地理信息系统(GIS)与多自由度(MDOF)结构动力计算模型耦合,可以实现大范围区域内结构体动力反应的快速计算。GIS平台下,将建筑物结构体抽象为剪切层模型并以2D或者3D实体存储在空间数据库中,通过Jocabi特征值算法求解MDOF振型和Newmark-β算法求解地震的时程反应,并根据位移计算结果实现了建筑物震害破坏等级的分类评价,最终计算结果可以二维图形或者三维可视化的形式在GIS中显示。实例计算结果表明,GIS耦合模型能够高效地实现震灾影响范围内大量MDOF体系的动力反应计算。根据动力反应结果将建筑物地震破坏进行等级划分,并在GIS中可视化计算结果,这将有助于快速预估建筑物结构的破坏程度和分布,为地震应急救援和损失评估提供有力的数据支持。     

公共建筑结构的抗地震倒塌能力优化评估分析

以往基于模态增量动力方法对公共建筑进行抗地震倒塌能力评估时是单纯地从总体角度进行考察的,其得到的结果较为粗糙,无法准确反映出公共建筑的抗地震倒塌能力,导致其经济效益较差。提出新的公共建筑结构抗地震倒塌能力优化评估方法以分析公共建筑整体的抗地震倒塌能力,总结出其与子结构以及构件三者间的关系,进而研究构件的损毁情况,以实现对建筑抗地震倒塌能力的整体评估。基于公共建筑的倒塌破坏区间,采用其结构抗震倒塌能力评估方法,对公共建筑结构的抗地震倒塌能力实施优化评估分析,得到其具体破坏指数,实现对其进行准确评估。实验结果说明,所提方法可准确描述公共建筑结构的抗地震倒塌能力,提高建筑结构抗地震倒塌能力和经济效益。     

抗震设计中结构的性能等级与设计性能安全指数

通常根据结构的破坏程度可以将结构的破坏划分为：基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏、倒塌等5个阶段。根据这5个阶段,本文将结构在地震过程中的性能极限状态划分为：功能连续极限状态、破坏控制极限状态、控制损失极限状态和防止倒塌极限状态,并以此作为划分结构性能等级的标准。定义结构失效概率的自然对数的负值为设计性能安全指数,通过计算结构失效概率对各构件可靠指标的一阶偏导数的方法,求出结构的设计性能安全等级。这种方法可以考虑建筑结构构件、建筑非结构构件以及其它非结构构件的性能,而且同时可以考虑结构系统总体效应的影响,因而能够比较全面地反映结构的抗震性能等级。     

钢筋混凝土框架结构强震连续倒塌破坏分析

为研究结构在强震作用下的连续倒塌机制,提高建筑抗震性能,对10层钢筋混凝土框架结构进行了倒塌模拟,得到其破坏起始点和传递路径并与实际震灾进行对比。研究发现:框架结构设计时应重点加强潜在破坏起始点和传递路径上的抗震能力。强柱弱梁结构真正起到增加结构延性的常是底部几层梁,当其达到耗能极限,底柱便开始破坏,易导致结构整体倒塌。研究结构对钢筋混凝土框架结构抗连续倒塌设计具有参考价值。     

STUDY ON THE MRF-BASED METHOD FOR DAMAGED BUILDINGS EXTRACTION FROM THE SINGLE-PHASE SEISMIC IMAGE

Earthquake events are one of the most extraordinarily serious natural calamities, which not only cause heavy casualties and economic losses, but also various secondary disasters. Such events are devastating, and have far-reaching influences. As the main disaster bearing body in earthquake, buildings are often seriously damaged, thus it can be used as an important reference for earthquake damage assessment. Identifying damaged buildings from post-earthquake images quickly and accurately is of real importance, which has guidance meaning to rescue and emergency response. At present, the assessment of earthquake damage is mainly through artificial field investigation, which is time-consuming and cannot meet the urgent requirements of rapid emergency response. Markov Random Field(MRF)combines the neighborhood system of pixels with the prior distribution model to effectively describe the dependence between spatial pixels and pixels, so as to obtain more accurate segmentation results. The support vector machine(SVM)model is a simple and clear mathematical model which has a solid theoretical basis; in addition, it also has unique advantages in solving small sample, nonlinear and high-dimensional pattern recognition problems. Thus, in this paper, a Markov random field-based method for damaged buildings extraction from the single-phase seismic image is proposed. The framework of the proposed method has three components. Firstly, Markov Random Field was used to segment the image; then, the spectral and texture features of the post-earthquake damaged building area are extracted. After that, Support Vector Machine was used to extract the damaged buildings according to the extracted features. In order to evaluate the proposed method, 5 areas in ADS40 earthquake remote sensing image were selected as experimental data, this image covers parts of Wenchuan City, Sichuan Province, where an earthquake had struck in 2008. And in order to verify the applicability of this method to different resolution images, an experimental area was selected from different resolution images obtained by the same equipment. The experimental results show that the proposed method has good performance and could effectively identify the damaged buildings after the earthquake. The average overall accuracy of the selected experimental areas is 93.02%. Compared with the result extracted by the widely used eCognition software, the proposed method is simpler in operation and can improve the extraction accuracy and running time significantly. Therefore, it has significant meaning for both emergency rescue work and accurate disaster information providing after earthquake.     

标致性景观设计抗震避灾韧性评估模型分析

现有的抗震避灾韧性评估模型存在着评估精准性差、模型灵活性差的缺陷,为了解决上述问题,提出标致性景观设计抗震避灾韧性评估模型分析与研究。通过对现有模型的分析,对构建的抗震避灾韧性评估模型整体架构进行提出,以此为基础构建整体结构数值分析模型,并采用回归分析方法对非线性动力时程进行分析,得到标致性景观抗震避灾韧性评估指标-损伤指数,采用pushover分析方法对损伤分布系数进行计算,以得到的损伤分布系数为依据建立标致性景观性易损性曲面,由其推导出抗震避灾韧性指数公式,从而实现标致性景观设计抗震避灾韧性的评估。通过实验得到,与现有的抗震避灾韧性评估模型相比较,构建的抗震避灾韧性评估模型极大的提升了评估的精准性与模型的灵活性,充分说明构建的标致性景观设计抗震避灾韧性评估模型具备更好的评估性能。     

遥感信息中地震灾情危险等级在线应急评定方法研究

利用GIS技术对地震危险等级进行评定时,由于其地形控制点选取合理性较差,导致其所采集遥感图像清晰度较低,地震等级评定不够精准。针对此问题提出一种新的地震灾情遥感信息危险等级在线应急评定方法。利用图像几何校正法,对遥感图像进行分幅裁剪,基于裁剪结果选取地面控制点,提取有价值遥感数据信息,建立遥感解译评估指标。将推导出的综合震灾指数引入到指标中,将各个评价单元的信息进行等级排序和划分,完成地震灾情遥感信息危险等级在线应急评定。仿真实验中,对所提方法和GIS地震危险等级评定方法进行有效性对比测试。实验结果表明,地震灾情遥感信息危险等级在线应急评定方法提升了灾情地形控制点选取的合理性,使获取的遥感图像更清晰,灾情等级评定结果更精准。     

A fast automatic identification method for seismic belts based on distance correlation and its earthquake case*

Earthquake prediction practice and a large number of earthquake cases show that anomalous images of small earthquake belts may appear near the epicenter before strong earthquakes. Through the research of earthquake cases, researchers have a relatively consistent method to determine the clarity of an identified seismic belt, but there is still a lack of method on seismic belt identification from the distribution of scattered points. Due to the complexity of exhaustive algorithm, the rapid automatic identification technique of seismic belts has been progressing slowly. Visual recognition is still the basic method of seismic belt identification. Based on the algorithm of distance correlation, this paper presents a fast automatic identification method of seismic belts. The effectiveness of this method was proved by 100 random earthquakes and an example of seismic belts of magnitude 4.0 before the 2005 Jiujiang M5.7 earthquake. The results show that: ① the automatic identification of seismic belts should first identify the “relational earthquake”, then identify the “suspected seismic belt”, and finally use the criterion of seismic belt clarity to determine; ② random earthquakes and real earthquakes identification results show that the distance correlation method can realize the fast automatic identification of seismic belts by computer.     

基于最优分割的高分辨率遥感影像震害建筑物识别技术

为了提高建筑物震害信息提取的效率与准确度,针对震后高分辨率遥感影像,根据震害建筑物在遥感影像上的特征,以2010年海地M_S7.0地震为例,通过尺度参数估计算法自动选择最优分割尺度对影像进行多尺度分割,并采用面向对象方法对海地高分辨率遥感影像进行建筑物震害信息提取,同时与基于像元的支持向量机、反向传播神经网络、基于分类回归算法的决策树分类方法进行比较。试验结果表明,面向对象的分类方法具有更好的目视效果和更高的分类精度,有利于地震后震害信息的准确提取和快速评估。      

地震前后遥感影像空间尺度特性与最优空间尺度选择

本文基于不同计算窗口大小的改进局部方差方法, 判定地震后遥感影像上的目标物, 如损毁建筑物、 完好建筑物的最佳空间尺度。 对航片、 QuickBird影像进行了系列实验分析, 得到了在QuickBird影像中城区完好建筑物最佳空间分辨率在2~3 m, 损毁建筑物最佳空间分辨率2~4 m, 航片中城区完好建筑物最佳空间分辨率为3~4 m。 最佳空间分辨率与目标地物的尺度紧密相关, 不同尺度大小的地物具有不同的最优空间尺度。 最佳空间尺度的选择在处理海量高空间分辨率影像时通过重采样选取最佳空间分辨率, 可以有效减少图像运算时间, 在地震灾害快速评估中具有一定的应用意义。     

古交市重要建筑物的震害预测

利用结构层间延伸率判定砖结构房屋破坏程度的震害预测方法，对古交市内8座重要建筑进行了震害预测。结果表明，古交市重要建筑具有良好的抗震设施。     

基于遥感图像的快速震害预测

通过一个研究实例,介绍了利用IKONOS遥感图像后处理结合实地调查获取研究区域内建筑物结构形式、楼层数、占地面积等信息,并应用震害矩阵进行快速震害预测的方法。     

基于无人机影像的九寨沟地震建筑物震害定量评估

利用2017年8月8日九寨沟7.0级地震震后获取的无人机影像,结合地面震害调查资料,分析各类建筑物震害特征,建立建筑物震害无人机遥感解译标志;选取地震灾区漳扎镇(部分区域)和荷叶寨2个区域作为研究区,进行了无人机遥感建筑物震害提取,基于遥感震害指数进行了震害定量评估,并与现场建筑物震害调查统计结果进行了比较验证。结果显示,遥感解译建筑物震害与实际震害程度相吻合,表明利用震后快速获取的高分辨率无人机影像,可以较为准确地识别建筑物震害,进而为地震灾害定量评估和应急救援辅助决策提供重要参考。