Abstract-Rapid skadebedömning efter naturkatastrofer (t.ex. jordbävningar) och våldsamma konflikter (t.ex. krigsrelaterad förstörelse) är avgörande för att inleda effektiva nödåtgärder. Avlägsna satelliter med mycket hög rumslig upplösning (VHR) multispektral och syntetisk bländarradar (SAR) bildsensorer kan ge viktig information på grund av sin förmåga att kartlägga de drabbade områdena med hög geometrisk precision och på ett ocensurerat sätt. I det här dokumentet presenterar vi en ny metod som upptäcker byggnader som förstörts i en jordbävning med hjälp av VHR optiskt och post-event upptäckta VHR SAR-bilder. Metoden fungerar på enskilda byggnaders nivå och förutsätter att de har ett rektangulärt fotavtryck och är isolerade. För det första beräknas 3D-parametrarna för en byggnad utifrån de optiska bilderna före evenemanget. För det andra används byggnadsinformationen och förvärvsparametrarna för VHR SAR-scenen för att förutsäga byggnadens förväntade namnteckning i SAR-scenen efter händelsen, förutsatt att den inte påverkas av händelsen. För det tredje analyseras likheten mellan den förutsagda bilden och den faktiska SAR-bilden. Om likheten är hög, är byggnaden troligen fortfarande intakt, medan en låg likhet tyder på att byggnaden förstörs. En likhetströskel används för att klassificera byggnaderna. Vi visar på genomförbarheten och effektiviteten i metoden för en delmängd av staden Yingxiu, Kina, som skadades kraftigt i jordbävningen i Sichuan den 12 maj 2008. För experimentet använder vi QuickBird och WorldView-1 optiska bilder, och Terrasar-X och COSMO-SkyMed SAR-data. Index Terms-Damage bedömning, skadedetektering, datafusion, multisensor förändring upptäckt, naturkatastrofer, fjärranalys, syntetisk bländarradar (SAR), stadsområden, mycket hög rumslig upplösning (VHR) bilder.
REF, till exempel, använda en Bayesian inference metod för att identifiera kollapsade byggnader efter en jordbävning från pre-event mycket högupplöst optisk och post-event mycket högupplöst radar bilder.
Earthquake Damage Assessment of Buildings Using VHR Optical and SAR Imagery
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}