Abstrakt. Bedömningen av byggnadsskador till följd av en naturkatastrof är ett viktigt steg när det gäller att fastställa själva händelsens effekter och ta itu med återuppbyggnadsbehoven. Automatiska metoder för att härleda skadekartor från fjärravkännade data är att föredra, eftersom de anses vara snabba och objektiva. Vi föreslår en algoritm för att utföra oövervakad byggnadssegmentering och skadebedömning med hjälp av luftburen ljusdetektering och varierande (lidar) data. Lokala ytegenskaper, inklusive normala vektorer och krökningar, användes tillsammans med regionen som växte för att segmentera enskilda byggnader i Lidar punktmoln. Skadade byggkandidater identifierades baserat på lutningsvinkel på taket, och sedan bedömdes skador med hjälp av planaritets- och punkthöjdsmått. Validering av byggnaden segmentering och skadebedömning tekniker utfördes med hjälp av luftburna lidar data som samlats in efter jordbävningen i Haiti 2010. Byggnadssegmentering och skadebedömningsnoggrannhet på 93,8 % respektive 78,9 % erhölls med hjälp av lidpunktsmoln och expertbedömningar av skador i 1953 års byggnader i kraftigt skadade regioner. Vi anser att denna forskning ger en indikation på nyttan av luftburen fjärranalys för att öka effektiviteten och hastigheten vid nödinsatser. © Upphovsmännen. Publicerad av SPIE under en Creative Commons Atttribution 3.0 Unported License. Distribution eller reproduktion av detta verk helt eller delvis kräver fullständig tillskrivning av den ursprungliga publikationen, inklusive dess DOI.
Den föreslagna metoden resulterade i en total detektionsnoggrannhet på 93 % och klassificering av skador på 78,9 % REF.
Building damage assessment using airborne lidar
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Applied Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics']}