基于遥感和深度学习技术的基础设施快速损伤特性划分方法

本研究使用深度学习评估自然灾害中的建筑损害，通过全球多样化的灾难数据集解决了推广到新灾难和地区的挑战。研究发现，3米的卫星图像分辨率对于有效的建筑损害检测至关重要。U-Net Siamese网络在不同深度学习模型和集成技术中表现最佳。研究还评估了通用模型和洪水专家模型，并探讨了气候变化引发的极端天气事件评估的潜力和局限性。