窦爱霞
- 作品数：94 被引量：384H指数：15
- 供职机构：中国地震局地震预测研究所更多>>
- 发文基金：中国地震局地震预测研究所基本科研业务专项国际科技合作与交流专项项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术建筑科学航空宇航科学技术更多>>
- 面向对象遥感分类方法在震害快速提取中的应用被引量：2
- 2012年
- 破坏性地震发生后，迫切需要对灾害进行准确、快速的评估，为应急指挥、救援决策提供依据。高空间分辨率影像中地物的几何结构和纹理信息丰富，传统方法难以满足需求。面向对象的遥感图像处理方法，运用多尺度分割方法，实现图像信息多维的分离，并加入纹理、形状和相互关系特征的综合分析及模糊逻辑分类方法，从而最大程度模拟人类目视解译遥感影像的思维模式，提高有效信息的提取精度。
- 王岩王晓青窦爱霞
- 关键词：遥感影像面向对象震害纹理信息高空间分辨率
- 一种人口综合预测方法及系统
- 本发明涉及一种人口综合预测方法及系统。该人口综合预测方法及系统，基于各级区域内的历史人口数据，运用多种拟合方法进行选择最优预测模型的方式，对各级区域内未来十年的人口总量进行预测得到未来十年人口变化预测结果集，并且对未来十...
- 丁玲王晓青窦爱霞王书民
- 文献传递
- 2017年九寨沟M_S7.0地震场地特征分析
- 2019年
- 场地条件对地震动具有较大影响,研究不同场地条件下的地震动特征对地震动的校正具有重要意义。本文以九寨沟地震为例,收集了66个台站的198条三分量强震观测记录和SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)公里格网的DEM(Digital Elevation Model)数据,从多个角度对场地特征进行分析。首先根据坡度法使用DEM数据对九寨沟特征进行了场地分类,然后讨论了不同场地类型下的加速度时程、加速度反应谱、地震动衰减等地震动特征。研究表明,缺少实测资料的情况下,地形坡度可以作为Vs30(地表以下30 m范围的平均剪切波速度)的一种替代指标,利用坡度法可以较快速地对场地进行分类;利用强震观测记录能够从多角度对台站的场地特征进行分析,不同场地类型对地震动影响不同,其中,土层对地震动具有明显的放大效应。该结论可以为地震动结果的校正提供依据。
- 吴效勇王晓青袁小祥窦爱霞丁香
- 关键词：DEM强震记录PGA
- 建筑物破坏状态检测方法
- 本发明提供一种建筑物破坏状态检测方法，其包含：获取待分析建筑物的点云数据；沿待分析建筑物的第一方向对点云数据进行剖分，得到待分析横剖面及其点云数据；根据待分析横剖面的点云数据确定待分析横剖面所表征的屋顶的表面积以及投影面...
- 窦爱霞王晓青丁玲王书民丁香袁小祥
- 基于蒙特卡洛方法的地震目录模拟及相符性检验——以汾渭地震带为例被引量：4
- 2018年
- 人工地震目录模拟是改进现有地震目录不完备性、弥补大地震记录稀缺,以及完善地震学相关研究的有效途径之一。本文基于地震活动的泊松分布模型、古登堡-里克特震级-频度关系,利用能较逼真描述具有随机性质事物特点及物理实验过程的蒙特卡洛方法,模拟汾渭地震带未来30、50、100年等不同时长的地震目录,并对其进行统计检验。分析表明,模拟地震目录符合设定的地震活动性参数和泊松分布假设特征。依据模拟地震目录,对未来该区域地震趋势进行了分析,以期为地震危险性分析提供参考。
- 邵霄怡王晓青窦爱霞袁小祥
- 关键词：地震活动性汾渭地震带
- 建筑物破坏状态检测方法
- 本发明提供一种建筑物破坏状态检测方法，其包含：步骤一、获取待分析建筑物的点云数据；步骤二、沿待分析建筑物的第一方向对点云数据进行剖分，得到各个横剖面及其点云数据；步骤三、根据各个横剖面的点云数据确定各个横剖面的破坏度；步...
- 窦爱霞王晓青丁香王书民袁小祥丁玲
- 文献传递
- 一种建筑物损毁状态检测方法
- 一种建筑物损毁状态检测方法，包括：对待分析建筑物的点云数据进行横剖面抽取；将第一有效剖面的点云数据和第二有效剖面的点云数据分别投影到平行于横剖面的YOZ坐标平面中；分别确定第一投影点连线和第二投影点连线的位置参数；步骤五...
- 窦爱霞王晓青丁香王书民袁小祥丁玲
- 文献传递
- 一种建筑物损毁状态检测方法
- 一种建筑物损毁状态检测方法，包括：对待分析建筑物的点云数据进行横剖面抽取；将第一有效剖面点和第二有效剖面点的云数据分别投影到YOZ坐标平面中，对应得到第一投影点连线与第二投影点连线；分别确定第一投影点连线和第二投影点连线...
- 窦爱霞王晓青袁小祥丁玲王书民丁香
- 文献传递
- 基于Deeplab V3+模型的高分辨率遥感影像道路损毁信息提取
- 2022年
- 破坏性地震发生后,道路是抗震救灾的"生命线",能够第一时间获取震后的道路损毁信息,就能在很大程度上减少生命和财产的损失.针对目前震害提取方法精度低、人工参与多及用时较长的问题,提出了基于Deeplab V3+深度学习网络模型的震后单时相高分辨率遥感影像道路震害信息提取方法.该方法充分挖掘了多尺度的上下文信息,逐步重构空间信息以便更好地捕捉道路边界,从而提高道路震害信息提取精度.以2013年四川省雅安市芦山7.0级地震为例,通过选取山区、平原以及城市内部不同等级的道路高分影像样本,创建模型训练的样本集.为了进一步验证Deeplab V3+模型的效果,选择目前较为主流的FCN模型与Deeplab V3+模型进行对比.经多次训练和精度分析,综合考虑模型精度和训练量、训练次数的关系,最终选择7528对训练样本集、100000训练次数和总精度达到95%的Deeplab V3+模型作为最佳模型.然后,将训练后的最佳Deeplab V3+模型应用到提取震后无人机道路损毁信息.将人工目视解译的结果作为模型提取精度评价的标准,对比分析后Deeplab V3+模型的震后高分遥感影像道路损毁信息提取精度可达88%.结果表明,基于Deeplab V3+模型的道路震害提取方法具有较高的准确率和普适性,可在震后道路损毁信息的快速提取中推广应用.
- 陈丹丹窦爱霞王鑫
- 基于Deeplab V3+的2019年长宁M6.0地震建筑物震害信息提取研究
- 2022年
- 快速获取地震所造成的建筑物震害信息是灾后救援及灾害损失评估的关键,以语义分割网络为代表的深度学习技术的发展,为震后建筑物震害信息的获取提供了一种新的手段.本文将Deeplab V3+神经网络模型应用于建筑物震害信息的提取,以2019年长宁M6.0地震震后双河镇0.06 m分辨率的无人机影像作为建筑物震害信息提取试验数据源,将试验区建筑物划分为无明显破坏、破坏两类,其余作为背景信息,人工进行建筑物震害信息的分类与标注,构建样本数据集并进行网络模型的训练.为了提高模型针对不同场景下地物类别分类的鲁棒性与泛化能力,进行了样本增强处理,开展了样本增强对模型精度的影响实验与训练样本数量对模型精度的影响实验,并以九寨沟漳扎镇震后无人机0.4 m分辨率影像进行模型的可迁移性实验.实验结果表明,本次研究所建立的神经网络模型在建筑物震害信息的提取中可以达到较高的提取精度;样本增强后较样本增强前模型各类别提取精度都有不同程度的提高,特别是破坏建筑物召回率提高约0.15,精确率提高约0.20;该神经网络模型在未做任何修改的情况下,具有一定的可迁移性.
- 王鑫窦爱霞郭红梅袁小祥
- 关键词：建筑物
