简介：利用机载激光雷达扫描（LightDetectionandRanging，LiDAR）技术所得点云进行震后倒塌建筑物提取时，树木与倒塌建筑物的点云特征十分相似，较难区分。为了快速准确获取震后房屋建筑物的受损情况，本文提出使用回波次数比特征指标，结合前人所提出的点云回波强度、归一化强度、最邻近点高差、法向量夹角、X向坡角和Y向坡角等特征的均值和标准差，利用肝最近邻分类法实现单体地物区分的方法。对2010年海地7．0地震震后机载LiDAR数据进行了地面点去除，分别选取了未倒塌建筑物、倒塌建筑物和树木各50个训练样本和各20个测试样本，计算了各因子的分布及其均值和标准差，在分析的基础上最终选取了可分性较强的8个分类特征，利用群最近邻分类法对测试样本进行了分类，结果显示分类正确率可达85％以上。研究表明选取多个有效的LiDAR点云分类特征可以较好地区分震后未倒塌建筑物、倒塌建筑物和树木，提高震后建筑物震害程度判定的准确性，为应急救援及时提供较为准确的灾情信息支持。

简介：本文采用了空间光滑地震活动性模型，该模型无需潜在震源区划分，同时发展了概率地震危险性分析新方法。根据三种地震目录资料建立了三种地震活动性模型，利用高斯光滑函数获得了湖南区域内的比值分布特征，使用了两种典型的衰减模型，计算了50年内超越概率10％的地震动峰值加速度（PGA）分布。其分析结果显示PGA分布特征与中国地震动参数区划图大体一致，部分区域PGA提高，PGA达0．05g的区域显著扩大，其中包括邵阳、湘潭、吉首、怀化等重要城市，而这种PGA分布特征与该地区地震活动性特征是一致的。概率危险性曲线的结果表明常德等地区的潜在地震危险性比湖南区域内其他城市高。表明此模型用于地震危险性计算中是简便易行的，且具有较高的精度。尤其对于地质和地震构造信息缺乏的弱震区和中强震区，该方法作为替代方法并有着广泛的应用价值。