机器学习支持下利用震后遥感影像的近实时震损预测提升方法研究

机器学习支持下利用震后遥感影像的近实时震损预测提升方法研究

论文摘要

随着遥感技术的快速发展,震后24小时内即可获得灾区的卫星或航拍影像。利用上述影像快速识别得到的建筑倒塌场景,提出了基于机器学习算法的区域建筑近实时震损预测提升方法。具体地,对目标区域建筑开展一系列动力弹塑性时程分析并得到响应模拟结果,进一步根据模拟结果与建筑倒塌场景识别结果的相似程度确定最优结果,用以开展震损预测。算例研究表明,利用识别得到的建筑倒塌场景,该方法可以有效提升震损预测结果准确性。

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文章来源

类型: 国内会议

作者: 陆新征,孙楚津,许镇,曾翔

关键词: 机器学习,遥感影像,建筑倒塌场景,近实时,震损预测

来源: 第28届全国结构工程学术会议 2019-10-18

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学,地质学,地球物理学

单位: 土木工程安全与耐久教育部重点试验室清华大学土木工程系北京科技大学土木与资源工程学院

分类号: P237;P315.9

页码: 442-451

总页数: 10

文件大小: 1071k

下载量: 450

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