【摘 要】
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本文针对典型的海洋承灾体以房屋（点状）、防波堤（线状）、养殖蚝排（面状）等，基于卫星、无人机等遥感影像数据，利用深度学习方法开展台风影响下承灾体灾变、灾损演化特征及其对海洋灾害作用强度归一化响应机理研究，构建海洋承灾体智能识别模型；然后结合地理时空网格及区域脆弱模型（HOP）,基于承灾体自身材料、结构、年份等属性及动力学相关模型，建立不同场景的承灾体脆弱性评价体系，实现区域化的承灾体评价脆弱性评价
【基金项目】
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广西科技重大专项（桂科AA18118025）；
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本文针对典型的海洋承灾体以房屋（点状）、防波堤（线状）、养殖蚝排（面状）等，基于卫星、无人机等遥感影像数据，利用深度学习方法开展台风影响下承灾体灾变、灾损演化特征及其对海洋灾害作用强度归一化响应机理研究，构建海洋承灾体智能识别模型；然后结合地理时空网格及区域脆弱模型（HOP）,基于承灾体自身材料、结构、年份等属性及动力学相关模型，建立不同场景的承灾体脆弱性评价体系，实现区域化的承灾体评价脆弱性评价；最终基于Arcgis、skyline等二维、三维GIS展示技术，集成上述模型研发面向海洋承灾体的三维动态监测超融合平台。该平台实现对复杂海洋情景的模拟和预测，对海洋防灾减灾工作的辅助决策，以及最大限度地减少海洋灾害损失具有十分重要的意义。
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