辽宁省县级以上城镇建筑物抗震性能分析研究

本文介绍了辽宁省县级以上城镇建筑物抗震性能普查结果,基于建筑物结构、建筑年代、用途及现状等属性,利用统计分析的方法对辽宁省县级以上城镇建筑物抗震性能进行了分析研究,并给出辽宁省县级以上城镇建筑物防震减灾对策与建议。

基于遥感影像的城镇建筑物群分类

在地震灾害事件中,不同结构类型建筑的破坏程度不同,造成的人员和财产损失不同,掌握不同结构类型建筑物的数量有利于做好地震风险管理。本文以怀来县城为例,采用监督分类中决策树(CART)分类法、随机森林(Random Trees)分类法对建筑物群进行了分类,并与实际调查及目视解译结合的结果进行了对比分析,得出监督分类的两种分类方法均可用于城镇建筑物群的分类。

基于遥感影像的城镇建筑物分类

震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率。采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类。分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可以用于城镇建筑物分类。根据建筑物分类结果对震害风险进行了划分。

全色影像与珞珈一号在建设用地提取中的应用

鉴于基于建筑专题指数提取城镇建筑物用地方法已经无法适应月新日异的土地利用变化的问题,提出一种将Landsat-8 OLS遥感影像和珞珈一号夜间灯光数据构建UBLI进行城镇建筑用地提取的方法。将通过UBLI提取出的城镇建筑用地与通过NDBI、IBI和夜间灯光数据提取出的城镇建筑用地进行对比分析。以南昌市为例,进行城镇建筑用地的提取。采用南昌市2018年的土地利用调查数据作为对照,并结合天地图,在NDBI、夜间灯光数据、IBI、UBLI提取结果中选取建筑物样本和非建筑样本构建混淆矩阵进行精度检验。分析结果表明,UBLI所提取的城镇建筑用地的总体精度明显优于其他方法,UBLI可有效剔除NDBI和IBI难以区分的裸土和低植被覆盖区域以及夜间灯光数据上城镇建筑周边的水体。与传统的建筑专题指数相比,该方法具有更高的精度及更优异的细节特征提取能力。