[发明专利]一种震后目标实物的损毁评估方法、装置、设备及介质

说明书

本发明实施例公开了一种震后目标实物的损毁评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括提取待评估区域地震前后待评估建筑物的矢量轮廓，根据待评估建筑物地震前后的矢量轮廓数据和各自对应的遥感影像计算各自的预设特征参数，构成目标特征参数集；将目标特征参数集输入至损毁评估模型，得到待评估建筑物的损毁评估结果。损毁评估模型输出待评估建筑物的损毁等级，损毁等级至少为两种以上的损毁级别中的任意一种；损毁评估模型利用机器学习算法训练多个建筑物样本的特征参数所得，建筑物样本的特征参数类别包含目标特征参数集中的特征参数类别。本申请提供的技术方案提升了震后实物损毁信息的评估效率、精细度和准确度。

技术领域

本发明实施例涉及地震灾害评估技术领域，特别是涉及一种震后目标实物的损毁评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在各类自然灾害中，地震为最严重的自然灾害之一。地震造成的人员伤亡和财产损失通常与房屋建筑的破坏程度密切相关。震后快速准确地识别目标实物(如房屋等建筑物和道路)震害对应急响应和灾民救助具有重要的研究意义和应用价值。

传统的地震灾害评估以现场人工调查为主，需要耗费大量的人力、财力及物力来获取地震灾情信息，而且获取速度较慢、周期较长，很难满足应急救援的需求。鉴于强震的突发性，破坏性大的特点往往引发滑坡、泥石流及堰塞湖等严重地质灾害，致使地面交通阻塞、通讯中断，震后救援人员无法及时抵达现场，极震区的破坏程度及震害分布等重要灾情信息较难实现快速获取。

随着卫星遥感技术的发展和日益成熟，卫星遥感技术能够及时、快速、高效的大范围获取地震灾区的多种信息，不同传感器、不同波段和不同分辨率的卫星遥感数据逐渐成为地震灾情信息获取的重要手段。这些多源的遥感数据能够提供更多的灾情信息，可更全面得了解地震灾情。

一般通过手工选取影像特征，以从遥感影像数据中获得地震灾情信息，但是这种手段不仅费时费力，要求工作人员具备一定的专业知识，且选取有效影像特征在很大程度上依赖经验和运气；此外，震后实物的损毁信息精细程度较低，无法满足实际需求，在实际应用中，目视解译依然为目前基于遥感影像数据进行评估的主要手段。

鉴于此，如何提高震后实物损毁信息的评估精度和准确度，是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种震后目标实物的损毁评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质，提升了震后建筑物损毁信息的评估精细度、评估效率和评估准确度。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

本发明实施例一方面提供了一种震后目标实物的损毁评估方法，包括：

获取待评估区域地震前后的遥感影像，并从各遥感影像中提取待评估建筑物的矢量轮廓；

根据所述待评估建筑物地震前后的矢量轮廓数据和各自对应的遥感影像计算各自的预设特征参数，以构成目标特征参数集；

将所述目标特征参数集输入至预先构建的损毁评估模型，得到所述待评估建筑物的损毁评估结果；

其中，所述损毁评估模型输出的损毁评估结果为所述待评估建筑物的损毁等级；所述损毁评估模型为利用机器学习算法训练特征参数集所得，所述特征参数集为由利用特征选择算法从包含至少两种以上不同损毁级别的建筑物样本的样本训练集中选取每个建筑物样本的预设特征参数构成；所述特征参数集中的特征参数的类别包含目标特征参数集中的特征参数类别；所述待评估建筑物的损毁等级为损毁级别中的一种。

可选的，所述损毁评估模型输出的损毁评估结果为完全倒塌、严重损毁、一般损毁及完好中的任意一种。

可选的，在所述从各遥感影像中提取待评估建筑物的矢量轮廓之后，还包括：