چکیده:
امدادرسانی سریع پس از وقوع زلزلههای شدید در مناطق شهری یکی از وظایف امدادرسانان است. نقشهی تخریب ساختمانها میتواند اولویت امدادرسانی را مشخص کند. یکی از منابع اصلی در تهیهی نقشهی تخریب، علم سنجش از دور است. تحقیقات زیادی در بحث ارزیابی خسارت با استفاده از دادههای سنجش از دور انجام شده است. در این تحقیق اطلاعات کلاسها با استفاده از طبقهبندی در سطح پیکسل از تصاویر ماهوارهای بعد از زلزله استخراج شد. با استفاده از اطلاعات کلاسها و به کمک مدل ANFIS یکشبکهی فازی طراحی شد که با استفاده از درصد پیکسلهای ساختمان، سایه و آوار، میزان تخریب ساختمانها را تشخیص میدهد. نتایج ارزیابی شبکهی فازی عصبی طراحی شده نشان میدهد که این شبکه در دستهبندی ساختمانها به 3 کلاس تخریب از صحت کلی 92 % برخوردار است. ساختمانها در این تحقیق در کلاسهای آسیبندیده، تخریب سنگین و ویران دستهبندی شدهاند.
Fast relief and response is one of the responders’ tasks after the vigorous earthquakes in urban areas. Building damage maps can specify the relief and response priority. Remote sensing is one of the main sources in damage map production. Various research has been carried out on damage assessment using remote sensing data. In this research، the information about the classes has been extracted using pixel based classification from post-earthquake satellite image. By using the information about the classesand ANFIS model، a fuzzy system was designed that determines the rate of damage to the buildings using the percentage of the pixels engaged by building، shadow and debris in the building''s polygon. The results of this study show that designed neuro-fuzzy system achieved the overall accuracy equal 0. 92 in classifying buildings to the three damage level. Buildings were classified to undamaged، heavy damage and destroyed levels.