全卷积神经网络在建筑物震害遥感提取中的应用研究

为解决建筑物震害信息提取自动化程度不高的问题,本文将全卷积神经网络应用于建筑物震害遥感信息提取。以玉树地震后获取的玉树县城区0.2m分辨率航空影像作为建筑物震害信息提取试验数据源,将试验区地物划分为倒塌建筑物、未倒塌建筑物和背景3类。对427个500×500像素的子影像进行人工分类与标注,选取393个组成训练样本集,34个用于验证。利用训练样本集对全卷积神经网络进行训练,采用训练后的网络对验证样本进行建筑物震害信息提取及精度评价。研究结果表明:建筑物震害遥感信息提取总体分类精度为82.3%,全卷积神经网络方法能提高信息提取自动化程度,具有较好的建筑物震害信息提取能力。     

中国西部典型房屋结构震害定量关系的初步研究

建筑物震害程度的判定是进行地震灾害损失评估的基础, 震害指数是建筑物震害程度的定量表示方式, 是房屋抗震性能的直观表现。 震害指数的研究对于震害预测和地震灾害损失评估都有重要的意义。 文中收集、 分析并处理了2001—2004年中国地震灾害损失现场调查与评估的详细资料, 以调查点为单位计算了各种结构类型房屋的平均震害指数, 建立了中国西部地区不同结构类型房屋的平均震害指数向未经加固的砖混和砖木结构房屋的平均震害指数转换的数学关系, 其结果对地震灾害及其损失的快速评估与现场评估具有一定的参考作用。     

The characteristics of variation in inhomogeneity of temporal-spatial distribution of short to imminent precursors before strong earthquakes

IntroductionShort-to-imminentprecursorsstillarethemainbasisforearthquakepredictioninthepresenttime.Strongquakes,especiallythosewithnoforeshocks,canbeforecastedtosomeextentbasedonabundantshoat-to-imminentprecursorsandcombiningwiththemid-to-longtermvar...     

Spatial and temporal synthesized probability gain for middle and long-term earthquake forecast and its preliminary application

IntroductionThemodelofspatialandtemporalsynthesizedgainforastrongearthquakeoccurrenceisdevelopedasthebasisofTheDynamicSoftwareSystemforMiddle-andLong-termEarthquakeForecast.Themodelisestablishedaccordingbothtothestatisticalprincipleandtotheobservatio...     

华北水氡异常与地震关系的Bayes判别分析

选取华北地区１９９０￣１９９８年８月较完整的水氡观测资料,笔者采用ｘ＾２统计检验法识别前兆异常,利用笔者建立的Ｂａｙｅｓ判别分析方法,对该地区水氡异常与中强震活动性的关系进行了内符检验和外推预测。在风险代价比Ｋｄｎ取４的情况下,内符检验的有震报准率ｃ为０．７１,预报占时率ｂ为０．３３,Ｒ值可达０．３８;外推有震报效率ｃ为０．５,时空占有率０．０５,Ｒ值为０．４５,能够正确预测１９９８年１月１０日张     

运用多语言开发震害遥感评估系统数据库的研究

基于遥感提取地震灾情信息,需要处理高分辨率的大数据量遥感影像。采用数据库的方式,对系统处理过程中可能用到的图像文件、典型震害样本文件、系统特征模型库文件、GIS文件以及以往地震处理实例等文件进行管理,将系统各种资源融为一体,将提高地震应急震害遥感评估的效率,提高应急的速度。文中针对IDL在数据库管理方面的不足,提出了利用IDL与VB联合开发遥感图像数据库的解决方案,并具体介绍了图像数据库的实现方式。     

基于全极化Radarsat-2影像的建筑物震害评估

利用震后灾区全极化SAR影像可快速提取建筑物震害信息,为应急救援的快速有效实施提供重要的灾情信息支持。本文建立基于极化散射矩阵的Pauli-Wishart监督极化分类的建筑物震害信息提取和以街区为尺度的震害程度评估方法,包括Pauli分解、Wishart监督分类和遥感震害指数提取,并利用玉树县城区2010年4月14日青海玉树7.1级地震震后全极化Radarsat-2影像,提取了建筑物震害信息。经统计,确定结果总体分类精度达到0.81,Kappa值为0.61,表明本文提取建筑物震害的方法是可行的。     

融合航空影像的震后机载LiDAR建筑物点云提取

基于机载激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging)数据识别震后建筑物震害,其前提是快速准确地提取建筑物点云。通过分析地震灾区机载激光雷达点云中提取建筑物点云的诸多难点,已有的方法难以达到预期效果,因此提出融合同机航空影像数据的方法,实现了震后灾区建筑物点云的获取。该方法首先在数据预处理的基础上,利用布料模拟滤波CSF(Cloth Simulation Filtering)算法进行点云滤波,得到地面点云和非地面点云(主要是建筑物、植被和车辆行人等),并将航空影像红波段光谱信息赋予非地面点云;然后基于灰度直方图阈值分割的方法剔除植被点;最后对剩余激光脚点利用具有噪声的基于密度的空间聚类DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法进行聚类提取最终的建筑物点,并与参考建筑物点比对,进行精度验证,得到建筑物点云提取的漏检概率、虚警概率分别为15.61%、7.52%,总体精度可达84.39%。结果表明,在一定精度要求范围内,该方法能有效实现地震灾区建筑物点云的提取,可为震后机载LiDAR建筑物点云提取提供技术参考和方法借鉴,为建筑物震害识别做好基础工作。     

强震前短临地震前兆时空分布非均匀性变化特征

给出一个描述前兆时空分布非均匀性的参数——CV值．研究了华北北部地区６级左右强震前水氡与电磁波观测值异常的时空分布非均匀性的变化特征．结果表明,在强震前,水氡与电磁波观测异常台站的空间分布非均匀性发生了显著变化,CV值有明显的升高过程．这说明,震前短临地震前兆异常在空间上分布的非均匀性增强,变得更加不均匀．这可能与地壳应力场的增强过程有关．如果这个结果得到进一步证实,不仅有助于认识地震孕育发生过程,还对地震预报具有现实意义,并将为充分利用现有前兆资料进行地震预测研究,开辟一条新的途径．      

中长期时空增益综合预测模型及其初步应用

阐述了中长期地震时空增益综合预测模型的基本原理和单项预测方法的信度评价方法,给出了概率增益与预测效能评分R值的关系,并对R值评分法进行了推广．以华北地区为试点,研究了不同地震活动期与活动幕的时间概率增益、活断层的空间概率增益和以垂直形变为代表的时空联合的概率增益,并采用中长期地震时空增益综合预测模型,对华北北部地区的综合概率增益进行了示例性预测．