李强
- 作品数：34 被引量：138H指数：8
- 供职机构：中国地震局工程力学研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术电子电信环境科学与工程更多>>
- 建筑物震害多源遥感特征与机理分析被引量：8
- 2017年
- 随着遥感信息源的不断增加,多种遥感数据被用于详细判读建筑物的震害情况.为准确判读震害等级与建立震害自动识别模式,本文收集整理了汶川地震震区的震害遥感图像,通过目视判读、图像处理、统计分析,重点分析了各类震害建筑物在光学影像中的特征表现、在合成孔径雷达图像中的成像机理特征以及在激光雷达图像中的三维特征.在此基础上构建了建筑物简化模型,并联合光学影像和雷达图像对震害建筑物的影像特征剖面予以分析.结果显示:光学遥感图像色彩信息符合人眼色觉原理,具有较好的直观判读效果;合成孔径雷达图像能够记录地物侧面、表面的粗糙程度和角反射特点,信息量丰富但不直观;激光雷达图像能获取建筑物的三维信息,因此震害评估工作中需有效地综合利用多源遥感数据,才能实现最佳的判识效果.
- 张景发李强焦其松
- 关键词：建筑物震害合成孔径雷达图像激光雷达多源遥感
- 高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查被引量：19
- 2019年
- 基于光学遥感影像的区域滑坡普查易受云雾天气的影响,存在滑坡体调查不全面的问题,无法满足震后应急调查与恢复重建的需求。本文提出了一种极化SAR卫星数据滑坡普查方法,采用高分三号全极化SAR卫星影像数据,以九寨沟地震震区为实验区,在深入分析滑坡体和其他地物类型散射特征的基础上,融合极化特征、纹理特征和地形特征等多维特征信息,结合高分二号影像获取的训练样本,构建基于BP神经网络的全极化SAR数据滑坡自动识别模型,实现滑坡体的自动快速识别。与高分辨率光学影像与无人机航空影像目视解译结果相比较,总体识别精度为92.8%,Kappa系数为0.715,识别准确度满足地震应急实际应用的需求。研究成果可用于震区大区域滑坡体的普查,为后续开展无人机高分辨率影像滑坡体详查、灾后应急与景区恢复提供辅助信息支撑,并促进国产高分SAR卫星数据在防震减灾中的应用。
- 李强张景发
- 关键词：滑坡全极化SAR
- 多模式遥感数据地震应急关键技术研究
- 大地震具有破坏范围广、突发性强、形变量大的特点，震后第一时间开展灾情快速评估并启动应急响应能有效地减轻地震带来的破坏。空间对地观测技术具有的宏观、快速、覆盖范围广的特征优势为灾情信息获取提供了一种有效的途径，在地震应急中...
- 李强
- 关键词：地震灾害灾情评估应急响应遥感数据
- 变化检测技术在震害信息提取中的应用
- 2014年
- 根据处理的信息层次将变化检测方法分为3类,总结了3类方法在震害信息提取中的优缺点,并找出目前变化检测存在的不足,展望了变化检测在震害信息提取中的发展趋势。
- 李强张景发
- 关键词：信息提取震害
- 核电厂抗震设计标准
- 为贯彻国家防震减灾及核安全相关法律法规，严格执行民用核设施安全第一的方针，确保核电厂运行安全、质量可靠、技术先进、经济合理，制定本标准。本标准适用于极限安全地震动加速度峰值不大于0.5g地区的新建压水堆核电厂的抗震设计，...
- 谢礼立张敏政方庆贤常向东葛鸿辉李忠诚王春明赵凤新陈矛孔宪京于海英潘蓉林皋王强白文婷李强杨建华谢永诚董占发梁兵兵黄小林徐定耿袁晓铭张超琦张周红辛鸿博翟长海郑文忠戴君武田金梅卢实刘强李锡华李建波周本刚赵振东鲁亮
- 基于CART决策树提取高分辨率遥感影像建筑物信息被引量：6
- 2013年
- 传统的仅依赖于光谱信息的遥感影像信息提取方法难以满足精度要求,基于CART算法构建规则集,利用决策树技术对玉树地区高分辨率影像进行建筑物信息提取,除了光谱信息外还结合建筑物的纹理特征信息。结果表明,提取精度较传统的最大似然法有了较明显的提高,说明此方法对于高分辨率影像建筑物提取具有一定的可行性。
- 李强张景发
- 关键词：高分辨率遥感影像
- SAR图像纹理特征相关变化检测的震害建筑物提取被引量：15
- 2018年
- SAR图像变化检测是遥感震害信息识别中的重要方法之一,常规的SAR图像变化检测方法主要以强度图像为主,易受图像中地物目标方位变化、表面粗糙度变化和图像中涵盖地物目标信息量庞大的影响。针对震后强度图像变化复杂无规律、纹理特征参数繁多且难优选的问题,以熊本地震益城町区域的ALOS-2数据为例,提出了一种基于纹理特征主成分变换的相关性变化检测方法,该方法首先提取图像的多个纹理特征参量,其次采用主成分变换的方法获取多个纹理特征参量的第一主成分分量,然后计算第一主成分分量的相关性,最后根据实地调查样本统计分类阈值对图像中不同程度震害建筑物进行检测,并与基于强度图像相关性变化检测方法、强度图像差值变化检测方法结果进行了对比。结果表明,基于纹理特征主成分的相关性变化检测方法能够有效地检测不同震害程度建筑物的分布,总体提取精度可达87.2%,高于基于强度图像的两类变化检测方法检测精度,在保持较高提取精度的同时,也有效降低了震害建筑物的错分概率,证明了该方法的可行性,提出的方法可用于震后灾损评估、救援决策制定、指导灾后重建。
- 李强张景发龚丽霞薛腾飞蒋洪波
- 关键词：变化检测SAR纹理特征地震
- GIS与面向对象结合的遥感影像震后损毁道路快速提取被引量：7
- 2015年
- 地震是破坏性极强的自然灾害之一,2013年4月20日的雅安芦山地震导致大范围的道路损毁,一度使得宝兴县城成为孤岛,救援很难开展。造成道路损毁的一个主要原因是地震诱发的次生灾害堵塞道路。针对宝兴县道路损毁的现状,本文提出了一种面向对象与GIS空间分析相结合的遥感影像提取方法,在震后短时间内快速提取因次生灾害造成的损毁道路情况,快速及时地确定损毁道路的位置及范围。试验证明,本方法能快速提取次生灾害造成的损毁道路的位置与范围,其与目视解译结果吻合,大大减少了震后影像解译时间,提高了地震应急的效率,可为抗震应急救灾提供决策支持。
- 李强张景发牛瑞卿
- 关键词：次生灾害GIS面向对象
- 基于纹理与几何特征的高分辨率遥感影像建筑物提取
- 2013年
- 突发性大地震往往造成建筑物的大面积损毁,高分辨率遥感影像具有较为丰富的空间分布及形状组合信息,利用纹理与几何特征相结合可准确提取建筑物信息。基于纹理特征和光谱特征进行聚类分析,将影像分为建筑物区域和非建筑物区域,然后选取合适的几何形状特征参数,剔除建筑物区域中错分信息,获取完整的建筑物信息,为震后建筑物信息统计分析提供决策支持。实验结果表明,该方法可以提取建筑物分布信息,具有较高的识别率和较低的错分率。
- 李强张景发
- 关键词：纹理特征高分辨率遥感影像建筑物
- 基于多平台遥感技术的四川叙永滑坡致灾机制与影响因素分析及灾后应急监测
- 滑坡是地质灾害中最常见的灾害类型。开展滑坡灾害形成机制与诱发因素研究,对于识别类似环境下的滑坡隐患并开展监测预警具有一定的参考意义。而在滑坡灾害发生后,开展高精度形变观测对于监测预防应急抢险过程中的二次险情灾情也具有重要...
- 姜文亮罗毅焦其松李永生李强李兵权张景发
- 关键词：滑坡体滑坡灾害应急监测
- 文献传递
