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基于机器学习的地表破裂自动识别和填图——以2021年青海玛多M_(W)7.4级地震为例
被引量：
1
1
作者
曾宪阳
刘静
+8 位作者
王伟
姚文倩
吴静
刘小利
韩龙飞
王文鑫
邢宇堃
杜瑞林
杨绪前
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期1098-1112,共15页
大地震的同震地表破裂高分辨率填图对于理解破裂传播机制、量化地震灾害和地震危险性等至关重要;无人机航片和地形数据为地表破裂研究提供大量的高精度数据.同时基于海量数据的人工填图耗时费力,效率较低;机器学习(Machine learning)技...
大地震的同震地表破裂高分辨率填图对于理解破裂传播机制、量化地震灾害和地震危险性等至关重要;无人机航片和地形数据为地表破裂研究提供大量的高精度数据.同时基于海量数据的人工填图耗时费力,效率较低;机器学习(Machine learning)技术的发展为快速处理这类高分辨率图像数据提供了新思路.本文以2021年玛多M_(W)7.4级地震震后高精度无人机航片为基础数据,展示了机器学习技术快速、高效识别地表破裂的潜力.基于卷积神经网络Canny算法,详细讨论了无人机数字正射影像的处理流程和关键步骤,包括准备训练数据、训练和后处理.对比人工识别和机器识别的结果显示,本文所提出的方法可以有效地绘制地表破裂,为未来研究大地震地表破裂提供新思路.同时,展示了机器学习在地震地质、地表过程和地貌等定量研究中的巨大优势和广阔前景.
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关键词
机器学习
遥感影像
卷积神经网络
2021年青海玛多地震
地震地表破裂
精细填图
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题名
基于机器学习的地表破裂自动识别和填图——以2021年青海玛多M_(W)7.4级地震为例
被引量：
1
1
作者
曾宪阳
刘静
王伟
姚文倩
吴静
刘小利
韩龙飞
王文鑫
邢宇堃
杜瑞林
杨绪前
机构
中国地震局地质
研究
所地震动力学国家重点实验室
天津大学表层地球系统科学
研究院
杭州五代通讯与大数据研究院
中国地震局地震
研究
所地震大地测量重点实验室
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期1098-1112,共15页
基金
国家重点研发计划(2021YFC3000605-04)
国家自然科学基金(U1839203,42030305)
+1 种基金
中国地震局地质研究所基本科研业务项目(IGCEA1812)
中国地震局地震科技星火计划项目(XH22003C)联合资助。
文摘
大地震的同震地表破裂高分辨率填图对于理解破裂传播机制、量化地震灾害和地震危险性等至关重要;无人机航片和地形数据为地表破裂研究提供大量的高精度数据.同时基于海量数据的人工填图耗时费力,效率较低;机器学习(Machine learning)技术的发展为快速处理这类高分辨率图像数据提供了新思路.本文以2021年玛多M_(W)7.4级地震震后高精度无人机航片为基础数据,展示了机器学习技术快速、高效识别地表破裂的潜力.基于卷积神经网络Canny算法,详细讨论了无人机数字正射影像的处理流程和关键步骤,包括准备训练数据、训练和后处理.对比人工识别和机器识别的结果显示,本文所提出的方法可以有效地绘制地表破裂,为未来研究大地震地表破裂提供新思路.同时,展示了机器学习在地震地质、地表过程和地貌等定量研究中的巨大优势和广阔前景.
关键词
机器学习
遥感影像
卷积神经网络
2021年青海玛多地震
地震地表破裂
精细填图
Keywords
Machine learning
Remote sensing
Convolutional neural network
2021 M_(W)7.4 Madoi earthquake
Earthquake surface rupture
Detailed mapping
分类号
P316 [天文地球—地震学]
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被引量
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1
基于机器学习的地表破裂自动识别和填图——以2021年青海玛多M_(W)7.4级地震为例
曾宪阳
刘静
王伟
姚文倩
吴静
刘小利
韩龙飞
王文鑫
邢宇堃
杜瑞林
杨绪前
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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