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基于SAR图像的道路损毁信息提取

电子科技大学学报 2016年第4期45卷 551-556页

作者：陈彦伏晨荣卢有春童玲电子科技大学自动化工程学院成都611731

提出了一种基于多时相SAR图像的道路损毁信息提取方法。该方法首先采用粒子滤波进行道路中心线提取,针对山区的复杂环境对图像预处理和粒子滤波过程进行了调整,能正确识别山区道路中心线;然后,根据道路损毁在SAR图像中的特征,建立了道... 详细信息

提出了一种基于多时相SAR图像的道路损毁信息提取方法。该方法首先采用粒子滤波进行道路中心线提取,针对山区的复杂环境对图像预处理和粒子滤波过程进行了调整,能正确识别山区道路中心线;然后,根据道路损毁在SAR图像中的特征,建立了道路损毁模型,实现了道路损毁信息提取。实验结果表明,该方法提取的道路损毁信息准确度大于80%。

关键词：粒子滤波道路损毁道路提取合成孔径雷达

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汶川地震灾区道路损毁度遥感评估模型

西南交通大学学报 2010年第5期45卷 768-774页

作者：秦军曹云刚耿娟西南交通大学土木工程学院四川成都610031

为满足地震发生后灾区交通设施损毁程度快速评价的需要,提出并建立了基于低空遥感影像的道路损毁度遥感评估模型.以低空遥感平台获取的地震灾区大比例尺真彩色遥感影像为信息源,提取灾区道路、桥梁和隧道洞口等交通构筑物的空间信息以... 详细信息

为满足地震发生后灾区交通设施损毁程度快速评价的需要,提出并建立了基于低空遥感影像的道路损毁度遥感评估模型.以低空遥感平台获取的地震灾区大比例尺真彩色遥感影像为信息源,提取灾区道路、桥梁和隧道洞口等交通构筑物的空间信息以及滑坡、崩塌、堰塞湖等灾害体的空间分布信息,形成崩塌、滑坡灾害分布和道路设施空间分布专题图.以道路设施与灾害体是否形成空间耦合作为道路损毁与否的判据,由灾害个体对道路设施结构破坏的严重程度生成道路受损系数,由单个受损段道路的长度生成规模系数,建立了灾区道路损毁程度遥感评估模型,并将该模型应用于都—汶路白沙至夏家坪段道路损毁程度评估,结果与实际情况一致.

关键词：汶川地震低空遥感道路损毁遥感信息评估模型

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多船型多种类应急物资水陆联运调度算例分析

浙江交通职业技术学院学报 2024年第1期25卷 38-45,56页

作者：汪明东胡俊逸夏昕琛浙江交通职业技术学院浙江杭州311112

建立多品类应急物资在跨城综合运输路径的优化模型,并根据货船在港口之间的往返运输情形设计港口货船调度模块,在此基础上,融合粒子群算法解决物资在各运输阶段对中转节点选择的问题。通过设置两种不同型号货船的仿真计算对比试验,优化... 详细信息

建立多品类应急物资在跨城综合运输路径的优化模型,并根据货船在港口之间的往返运输情形设计港口货船调度模块,在此基础上,融合粒子群算法解决物资在各运输阶段对中转节点选择的问题。通过设置两种不同型号货船的仿真计算对比试验,优化结果分析,验证本文所提出算法的有效性,为应急灾害的运输决策问题提供行之有效的解决方案。

关键词：应急物流多式联运道路损毁运输线路规划

道路损毁下考虑供应中断的国民经济动员链供应模式选择

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系统工程 2021年第4期39卷 71-83页

作者：史文强孔昭君汪明月张萌江西财经大学工商管理学院江西南昌330032 北京理工大学管理与经济学院北京100081 中国科学院科技战略咨询研究院北京100049

人为和自然灾害可能会给国民经济动员企业的物资供应任务造成冲击,若上游动员企业成员不能按计划完成原料供给、生产等任务,会影响甚至中断下游国民经济动员链成员的后续任务。本文首先从国民经济动员链的结构调整策略入手,以特大自然... 详细信息

人为和自然灾害可能会给国民经济动员企业的物资供应任务造成冲击,若上游动员企业成员不能按计划完成原料供给、生产等任务,会影响甚至中断下游国民经济动员链成员的后续任务。本文首先从国民经济动员链的结构调整策略入手,以特大自然灾害造成道路损毁为背景,分别构建供给中断情形下单源供应和双源供应的动员链系统动力学模型,探索中断情形下最优的供应模式。结合汶川地震背景,通过单源供应与双源供应模型的仿真,比较各主体的订单累计量、库存量及期望效用等关键变量,揭示不同国民经济动员链供应模式对于应急救灾的效果差异,并分析山区因子和中断时长对双源供应模式下的动员链系统中关键变量的影响。研究结果表明:双源供应能使中断下的动员链各节点的库存、发货率及各环节的订单相较于无中断情况仅出现小幅度的波动,并保证执行主体的效用维持在一个相对稳定的水平。

关键词：国民经济动员链道路损毁供应中断双源供应

芦山7.0级地震震后道路损毁风险评估方法研究

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灾害学 2014年第2期29卷 33-37页

作者：赵红蕊王涛石丽梅傅罡李聪清华大学土木工程系地球空间信息研究所北京100084 河北联合大学矿业工程学院河北唐山063009

芦山7.0级地震发生后,地震及其次生地质灾害严重损毁了灾区的道路交通系统,中断了灾区救援的交通生命线。为了满足震后灾区道路损毁风险评估的需要,有必要建立将次生地质灾害考虑在内的灾后道路损毁评估模型。在震后数据资源有限的情况... 详细信息

芦山7.0级地震发生后,地震及其次生地质灾害严重损毁了灾区的道路交通系统,中断了灾区救援的交通生命线。为了满足震后灾区道路损毁风险评估的需要,有必要建立将次生地质灾害考虑在内的灾后道路损毁评估模型。在震后数据资源有限的情况下,以震前道路基础地理信息、次生地质灾害危险性评价数据为主要数据源,建立道路损毁风险评估模型,模型综合考虑了道路震害因子(如地震烈度、设防烈度)以及次生地质灾害对道路损毁的影响。将该模型应用于雅安地区芦山县、宝兴县、雨城区以及天全县四个区县的道路损毁风险评估中,评估结果与报告第一时间报送民政部国家减灾中心。评估结果与四川省测绘地理信息中心和天地图联合开发的芦山7.0级地震地理信息发布平台发布的地震灾区道路损毁数据进行对比分析,评估结果与实际情况基本一致。可以为震后长期恢复及次生地质灾害防治提供参考。

关键词：芦山7 0级地震道路损毁风险评估次生地质灾害

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考虑道路损毁情况的应急物流LRP研究

铁道运输与经济 2021年第9期43卷 30-37页

作者：袁涛蔡佳郑磊户佐安中铁二院工程集团有限责任公司土木建筑设计研究二院四川成都610031 西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756

为保障灾后应急救援时效性,高效开展应急救援物资运输任务,针对应急物流网络选址-配送联合优化问题,综合考虑灾后道路损毁和道路修复对应急救援的实际影响,构建由供应层和配送层构成的多式联运多级应急物流网络,以救援总成本最小为目标... 详细信息

为保障灾后应急救援时效性,高效开展应急救援物资运输任务,针对应急物流网络选址-配送联合优化问题,综合考虑灾后道路损毁和道路修复对应急救援的实际影响,构建由供应层和配送层构成的多式联运多级应急物流网络,以救援总成本最小为目标,建立集应急物资设施点定位、可靠路径规划及道路修复为一体的优化模型,并求解小规模算例验证模型的有效性。结果表明,在一定的救援时间限制内,修复道路能够在满足救援需求的同时减少应急物流总成本,首选对救援后期带来成本最大节约的道路进行修复有利于控制救援成本。

关键词：应急物流多式联运定位-路径问题道路损毁道路修复

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基于SAR图像的道路损毁信息提取方法研究

基于SAR图像的道路损毁信息提取方法研究

作者：张玺锐电子科技大学

学位级别：硕士

自动提取合成孔径雷达（SAR）图像中道路损毁信息，一直是灾害评估、灾害救援中的重要研究课题。本文的主要研究内容为道路损毁信息提取中三个主要过程，道路提取、变化检测和损毁评估。关于道路信息提取，文章分析了道路在SAR图像中... 详细信息

自动提取合成孔径雷达（SAR）图像中道路损毁信息，一直是灾害评估、灾害救援中的重要研究课题。本文的主要研究内容为道路损毁信息提取中三个主要过程，道路提取、变化检测和损毁评估。关于道路信息提取，文章分析了道路在SAR图像中三种不同特征，并介绍针对这三种特征的道路信息提取算法，以及算法的优缺点和适用性。本文论述了SAR图像分辨率的不同对道路提取算法的影响，同时根据项目所使用SAR图像数据源，提出了一种基于Duda算子的道路信息提取算法。为了进一步提取完整道路信息，文中结合了形态学细化、节点去除、短线剔除等一系列图像处理算法，最终很好的排除了非道路信息得到完整的道路片段。文章利用所编的程序，对实测数据进行算法验证，取得了较为理想的效果。本文研究了变化检测算法，介绍了目前常用变化检测算法理论和算法优缺点，然后根据灾害造成变化的SAR图像数据进行验证和分析，最终采用结合Edgeworth逼近和交叉熵算法的变化检测算法。该算法能够很好减弱斑点噪声对变化检测过程的影响，能够较为理想地提取复杂场景下的SAR图像差异信息。文章利用该算法编译的程序，实现对四川汶川地震后图像和灾后重建图像差异信息的变化检测，并分别选取高速公路、桥梁、城市等不同场景验证算法的适用性。利用四川省映秀地区灾后损毁和灾后重建差异图像的变化检测，与中科院对地观测中心的光学遥感图像对比，验证了该算法能够很好的提取灾后重建造成变化差异。文章最后结合变化检测结果和道路信息提取了“5.12”地震造成道路损毁，主要思路是通过道路信息分割出道路区域的变化信息，然后CFAR恒虚警分割算法得到损毁路段提取的阈值，最终采用阈值分割方法得到损毁路段提取结果。该方法在确定分割阈值时采用截取测试SAR片段作为参考，通过比较不同分割阈值提取结果，从而选取符合实际损毁状况分割结果的相应阈值作为最佳阈值。本文将地震造成了道路损毁的都汶高速公路老虎嘴路段作为实验区域，利用该方法提取道路损毁结果与实际损毁情况进行了对比，验证了本方法的可靠性。

关键词：遥感 SAR 道路损毁变化检测

基于高分辨率遥感影像的震后道路损毁识别研究 ——以鲁甸地震为例

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基于高分辨率遥感影像的震后道路损毁识别研究 ——以鲁甸地震为例

作者：田卫方北京交通大学

学位级别：硕士

破坏性地震发生后,最实用的减灾手段依赖于损毁信息的及时获取和有效评估。近年来,遥感技术凭借其时效性强、同步性好、不受地面条件限制等优势成为震后救援与评估的重要手段之一。随着遥感影像分辨率的提高,基于像元的分类方法会产生... 详细信息

破坏性地震发生后,最实用的减灾手段依赖于损毁信息的及时获取和有效评估。近年来,遥感技术凭借其时效性强、同步性好、不受地面条件限制等优势成为震后救援与评估的重要手段之一。随着遥感影像分辨率的提高,基于像元的分类方法会产生大量的胡椒盐等噪声问题,分类结果并不是很理想,而面向对象分类技术能有效提高分类精度,成为遥感影像分类研究的热点之一。遥感震害信息提取的精度对整体评估起着重要的影响,因此,提高震害信息提取精度具重要的理论意义和实践价值。本文借助高分灾害监测与评估信息服务应用示范系统项目,以鲁甸地震为例,利用面向对象分类技术探索快速提取震后道路损毁信息的流程,以期能深入研究该技术在震后遥感信息快速提取方面的应用。首先,本文在面向对象分类技术理论的基础上,针对影像的层次网络、尺度选取、分割参数的最优化等情况,通过实验验证并分析尺度效应,提出最佳的基于训练的尺度分割方法,确立不同分辨率遥感影像、不同类型道路的分割规则：其次对不同分辨率的遥感影像特征进行分析,实现分割与分类的最佳结合,通过分类与分割的混合并进,建立有效的分层网络,深入挖掘影像与对象之间的特征,实现规则的可视化表达：根据模糊分类与特征阈值相结合的方法,提出不同影像的分辨率与实体道路信息提取的最佳优化方法,进一步优化空间知识库,完善道路与损毁特征的识别,得到分类结果;最终利用道路损毁模型快速判读损毁道路类型,并结合目视解译结果与混淆矩阵理论进行道路损毁信息识别的稳定性与精度验证,用以进一步完善道路损毁信息的识别工作。由实验结果可知,以鲁甸地震为例的基于面向对象分类技术的遥感影像的道路损毁信息提取,精度高,能为震后救援与评估提供有力支撑,充分体现了该技术的优点及可行性。

关键词：高分辨率遥感影像面向对象分类技术震后信息道路损毁鲁甸地震

基于Deeplabv3+的高分遥感影像道路损毁信息提取方法研究

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基于Deeplabv3+的高分遥感影像道路损毁信息提取方法研究

作者：陈丹丹中国地震局地震预测研究所

学位级别：硕士

地震及其次生灾害的发生,对人类社会造成十分巨大的危害,道路交通的破坏影响灾后现场灾情调查、救灾物资投放和救援工作开展,因此,震后快速高效的获取灾区的道路损毁信息至关重要。一方面,遥感技术不受地面条件限制,能够快速高效获取灾... 详细信息

地震及其次生灾害的发生,对人类社会造成十分巨大的危害,道路交通的破坏影响灾后现场灾情调查、救灾物资投放和救援工作开展,因此,震后快速高效的获取灾区的道路损毁信息至关重要。一方面,遥感技术不受地面条件限制,能够快速高效获取灾区的影像;另一方面,随着遥感技术的发展,我们能够获取越来越高分辨率的卫星和航空影像数据,能够更加清晰的反映出震后道路损毁信息。目前国内外开展了很多基于震后高分遥感影像提取道路损毁信息的研究,传统的目视解译方法虽然准确性高,但是需要耗费大量的人力物力,效率低,不能满足震后应急时效性的要求;计算机辅助的道路震害提取方法能够高效地得到震后宏观全面的信息,但其自动化程度、准确性和迁移性方面还与实际应用需求存在一定距离。深度学习可以根据图像特点,自动建立研究对象的提取模型,在图像处理领域成功应用。但深度学习应用于震后道路灾害提取的研究较少,并且已有的深度学习方法存在着不能充分利用图像的上下文信息和样本类别不平衡的问题。因此,开展基于深度学习的遥感道路损毁信息的提取,对快速获取震后道路损毁信息具有十分重要的意义。论文基于深度学习模型的样本数据集,构建了Deeplabv3+道路提取模型,分析研究了模型迭代次数和训练样本量对模型性能的影响,与目前使用较多的深度学习全卷积神经网络比较得出Deeplabv3+具有更高的准确率,并建立的Deeplabv3+模型应用于道路损毁信息提取中。分别选用鲁甸地震后2米分辨率的GF-1卫星影像和芦山地震后0.2米分辨率的无人机影像,进行Deeplabv3+模型震后损毁道路信息提取和模型迁移实验。实验证明,基于震后高分遥感影像的Deeplabv3+道路损毁提取模型,具有较好的准确性和迁移性,震后可以快速有效获取道路损毁信息,能为抗震救灾提供有效的支持。本文主要研究内容如下:（1）震后高分遥感影像损毁道路信息提取方法的总结和分析。经国内外文献调研发现,目前已经提出的自动或半自动化的道路震害信息提取算法和技术取得了一定的成效,在一定程度上克服了时效性的问题,但是这些方法在进行遥感图像道路提取的过程中,图像像素的上下文信息往往被忽略,不能比较精细的识别道路损毁信息,精度也有待进一步提升;在此基础上分析了深度学习方法在完好道路提取上的应用研究,针对目前存在的问题,提出基于Deeplabv3+模型的高分遥感影像道路损毁信息提取方法。（2）基于Deeplabv3+模型和FCN模型的道路信息提取实验。首先从理论上对常用的深度学习网络进行对比分析,得出Deeplabv3+模型对影像做像素级语义分割效果更好;然后选取236景全色分辨率为3.2米,多光谱分辨率为0.8米的BJ-2卫星影像数据,对获取影像做校正、融合和镶嵌等预处理,制作模型样本数据集,共获得10754对大小为500500?像元的3通道图像对用于模型训练和检验;基于样本集分别构建了Deeplabv3+模型和FCN模型,并进一步分析了训练样本量对模型性能的影响,确定了Deeplabv3+模型最优迭代次数;对两个深度学习模型进行对比实验,Deeplabv3+模型总精度达到96%,Kappa系数为0.866,FCN模型总精度达到83.6%,Kappa系数为0.734,实验证明Deeplabv3+模型具有较高的准确性。（3）基于Deeplabv3+模型的多源高分遥感影像道路损毁信息提取实验。采用训练后的Deeplabv3+模型,分别以鲁甸地震和芦山地震为例,检验Deeplabv3+模型的震后损毁道路提取精度和模型的可迁移性。震后鲁甸县龙井村分辨率为2米的GF-1卫星影像,影像目视解译道路完全损毁中断点有23处,模型提取道路完全损毁点有25处,其中有3处模型将非损毁点识别为损毁点,1处损毁点未识别出,Deeplabv3+模型提取的精度为83%;模型对震后宝盛乡分辨率0.2米的无人机遥感影像提取道路总长度为4464.7米,目视解译长度为5057.5米,模型提取的完整道路长度为4018米,受损路段长度为446.7米,识别不准确道路总长度为85米,模型道路提取精度为88%。论文所建立的Deeplabv3+模型应用到分辨率高于训练样本和低于训练样本的高分遥感影像损毁道路,都得到较高的的准确率,模型的迁移性较好。

关键词：高分遥感影像 Deeplabv3+ 道路损毁鲁甸地震芦山地震