【摘 要】
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评估建筑安全是城市更新的重要基础环节，既往的建筑预警评估体系存在准确性低、主观性强、测度尺度有限的问题。以正处于快速发展阶段的福建省福州市仓山区为对象，应用PS-InSAR技术与机器学习相结合的方法测度建筑自身风险，划定高风险建筑集聚区；基于多源数据构建综合风险评估模型，实现多维度建筑风险评估，为城市开发建设提供量化分析路径。得出结论：PS-InSAR技术结合机器学习所得到的建筑自身风险符合实际情
【基金项目】
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国家自然科学基金“多源数据融合的城市外来人口识别及其职住空间特征研究——以福州市为例”（编号52008112）资助；
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评估建筑安全是城市更新的重要基础环节，既往的建筑预警评估体系存在准确性低、主观性强、测度尺度有限的问题。以正处于快速发展阶段的福建省福州市仓山区为对象，应用PS-InSAR技术与机器学习相结合的方法测度建筑自身风险，划定高风险建筑集聚区；基于多源数据构建综合风险评估模型，实现多维度建筑风险评估，为城市开发建设提供量化分析路径。得出结论：PS-InSAR技术结合机器学习所得到的建筑自身风险符合实际情况，其结果可进一步快速、科学测定高风险建筑集聚区；综合社会经济因素与自然环境因素，结合实地调研，可分析不同风险区发展前景及更新次序，从而提出针对性的更新优化策略。
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