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德克萨斯理工大学开发新模型助力灾后碎片垃圾清理 | |
刘文浩 | |
2018-01-15 | |
所属快报 | 地球科学快报 |
出版年 | 2018 |
期 | 2 |
语种 | 中文 |
领域 | 地球科学 |
栏目 | 前沿研究动态 |
中文关键词 | 新模型 ; 碎片垃圾清理 |
中文摘要 | 2017年12月21日,美国德克萨斯理工大学(Texas Tech University)宣布开发出一种全新的体积采样模型,可用于计算自然灾害形成的碎片体积,并支持后续的碎片清理及城市恢复决策相关工作。该方法可以大大降低灾后清理评估的费用,并提升监测效率,已经成功在哈维飓风的灾害评估中发挥作用。 |
情报分析_信息发布时间 | 2017年12月21日 |
情报分析_信息来源性质 | 大学 |
情报分析_信息来源机构 | 美国德克萨斯理工大学(Texas Tech University) |
情报分析_机构类别 | 大学 |
情报分析_信息来源国家 | 美国 |
情报分析_信息类别 | 前沿研究动态 |
情报分析_研究主题 | 新模型助力灾后碎片垃圾清理 |
情报分析_研究内容 | 强大的自然灾害如地震、龙卷风、飓风等都会给人类社区带来巨大的破坏,在灾害中,建筑和基础设施等受到严重的破坏之后,往往会产生大量的碎片垃圾。虽然美国各地都有专门从事碎片清理工作的公司,且碎片数量的估计也是由承包商提供,但目前的灾害碎片估算普遍存在计算成本高,恢复时间长等问题。而对灾后碎片量的评估又往往是政府灾害救援的重要决策依据,因此,准确估算灾后碎片非常重要。 基于此,德克赛斯理工大学的研究人员决定开发一个基于体积采样的新模型,通过收集的无人机航拍图像、录像以及地面评估数据来综合估算灾害碎片数量。据估计,该模型不仅可以减少城市灾后碎片清理费用至少数百万美元,而且能有效降低采用载人飞机的传统监测成本,并且监测不受云层条件限制。此外,借助无人机还可以实现对某一地区进行延时测量,从而能研究如何快速有效的清理碎片,以及在一个月、半年甚至更长时间后该地区如何更快恢复。此外模型还可以帮助确定有多少家庭和企业受到影响,有多少基础设施受到破坏。此外,还能够提供3D视角,全面支持灾害评估。利用该模型,研究人员分析了哈维飓风受灾区的碎片情况,并对采集的图像信息进行了分析,获得了适合灾区的准确的碎片清除模型。 研究人员表示,未来将进一步开发VR环境视角的灾区视图,以更为精准地服务灾后恢复工作,帮助政府决策者清楚掌握受灾地区的具体情况,预判灾害恢复的难度,从而进行救灾经费的划拨。此外,研究人员称,该模型还将作为教育工具,帮助全社会认识灾害,并激发公众救灾的信心和意愿。 |
原文题名 | Researchers develop method to assess damage from natural disasters |
原文链接 | 查看原文 |
文献类型 | 快报文章 |
条目标识符 | http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/181008 |
专题 | 地球科学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘文浩. 德克萨斯理工大学开发新模型助力灾后碎片垃圾清理. 2018. |
条目包含的文件 | 条目无相关文件。 |
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