Comparative analysis for detecting areas with building damage from several destructive earthquakes using satellite synthetic aperture radar images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Earthquakes that have caused large-scale damage in developed areas, such as the 1994 Northridge and 1995 Kobe events, remind us of the importance of making quick damage assessments in order to facilitate the resumption of normal activities and restoration planning. Synthetic aperture radar (SAR) can be used to record physical aspects of the Earth's surface under any weather conditions, making it a powerful tool in the development of an applicable method for assessing damage following natural disasters. Detailed building damage data recorded on the ground following the 1995 Kobe earthquake may provide an invaluable opportunity to investigate the relationship between the backscattering properties and the degree of damage. This paper aims to investigate the differences between the backscattering coefficients and the correlations derived from pre- and post-earthquake SAR intensity images to smoothly detect areas with building damage. This method was then applied to SAR images recorded over the areas affected by the 1999 Kocaeli earthquake in Turkey, the 2001 Gujarat earthquake in India, and the 2003 Boumerdes earthquake in Algeria. The accuracy of the proposed method was examined and confirmed by comparing the results of the SAR analyses with the field survey data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle