CN109947876A - 基于地理网格的倒损房屋编码标识方法和统计方法 - Google Patents
基于地理网格的倒损房屋编码标识方法和统计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109947876A CN109947876A CN201810795795.8A CN201810795795A CN109947876A CN 109947876 A CN109947876 A CN 109947876A CN 201810795795 A CN201810795795 A CN 201810795795A CN 109947876 A CN109947876 A CN 109947876A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- damage
- house
- code
- grid
- fall
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于地理网格的倒损房屋编码标识方法,采用多层级地球剖分网格,构建多层级的倒损房屋区位编码;利用倒损房屋的行政区划代码和位置网格编码,构建倒损房屋空间区位编码段;结合倒损房屋的类型、结构和完损等级,构建倒损房屋类型编码段、倒损房屋结构编码段和倒损房屋完损等级编码段;最后根据4个编码段添加校验码,生成倒损房屋的编码标识。利用该编码标识能够对倒损房屋进行快速编码提取,并结合相关数据对房屋受灾情况进行统计,解决现有技术存在的时效性较差等问题。
Description
技术领域
本发明属于地球空间信息组织与灾害遥感应用技术领域,具体涉及一种利用地球剖分网格对遥感影像中的倒损房屋进行快速编码提取的方法,以及结合标识数据对房屋受灾情况进行统计的方法。
背景技术
近年来随着无人机航拍技术的逐渐成熟,灾害发生后由无人机获取灾区影像,解决了不能及时勘查灾区的问题。目前已有一些利用遥感技术从影像中提取倒塌房屋的试验成果,然而如何由遥感影像快速估算受灾房屋的各项统计指标,还需要进一步研究。
自然灾害发生后,为了统计受灾房屋总面积、总户数,我国灾害管理部门目前采用的是现场人工调查记录倒损房屋,并进行层层上报的方式。这种方式的缺陷在于:
(1)人工调查的方式得到的数据虽然准确,然而时效性较差,而且常常由于灾害的破坏而无法实地考察,使得上级部门获取真实数据慢,无法针对灾情及时做出应对决策。
(2)各地、各区域采用不同的编码方式记录倒损房屋,例如汶川地震时,某地区采用汶川1-1的记录方式,另一地区采用*乡232的记录方式。不同的记录方式导致各区域上报后,还需要进行数据统一,进一步拖延了统计速度。而且这种不统一的记录方式也不利于对数据的管理。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种基于地理网格的倒损房屋编码标识方法,能够对倒损房屋进行统一编码,而且编码中体现各种用于统计的具体参数信息。进一步地,基于该统一编码,本发明还提供了一种倒损房屋的统计方法,旨在通过利用地球剖分网格对倒损房屋进行快速编码提取,并结合相关数据对房屋受灾情况进行统计,解决现有技术存在的时效性较差等问题。
为了解决上述技术问题,本发明是这样解决的。
一种基于地理网格的倒损房屋编码标识方法,包括:
采用多层级地球剖分网格,构建多层级的倒损房屋区位编码;
利用倒损房屋的行政区划代码和位置网格编码,构建倒损房屋空间区位编码段;所述位置网格编码由定位码、层级码和半跨度码组成;其中,定位码是指倒损房屋的形心所在最低层级的倒损房屋区位编码,该倒损房屋的形心所在剖分网格称为定位网格;第L级的剖分网格是能够完全覆盖倒损房屋的最小网格Q之上下一个层级的网格;半跨度码指层级L下,所述定位网格分别至倒损房屋的外包矩形两个方向边界的网格跨度个数;
根据倒损房屋的类型、结构和完损等级,构建倒损房屋类型编码段、倒损房屋结构编码段和倒损房屋完损等级编码段;
根据4个编码段添加校验码,生成倒损房屋的编码标识。
优选地,采用多层级地球剖分网格,构建多层级的倒损房屋区位编码为:以GeoSOT地球剖分网格为基础,抽取第4层32°网格、第8层2°网格、第12层8′网格、第16层32″网格、第20层2″网格、第24层1/8″网格、第28层1/128″网格,构成七层嵌套网格,作为所述倒损房屋区位编码。
优选地,所述倒损房屋空间区位编码段包括9位的行政区划编码段、17位的位置网格编码段;
所述9位的行政区划编码段中,1~6位行政区划代码应合现行国家标准《中华人民共和国行政区划代码》GB/T 2260的规定;7~9位行政区划代码符合现行国家标准《县级以下行政区划代码编制规则》GB/T 10114的规定;
所述17位的位置网格编码段由十六进制的14位定位码、1位层级码和2位半跨度码组成;其中,定位码为倒损房屋的形心所在的第7级倒损房屋区位编码;层级码L的获取方式为:计算倒损房屋在第7级倒损房屋区位编码网格上的最大跨度,设经度方向跨X个格子,纬度方向跨Y个格子,取Num=max(X,Y),那么,层级
优选地,所述倒损房屋类型编码段来自中华人民共和国国家统计局发布的统计用产品分类目录中房屋和土木工程服务与产品一类中的房屋建筑物产品代码,取第8位代码;
所述倒损房屋结构编码段根据《自然灾害情况统计制度》中规定的房屋结构分类进行编码;
所述倒损房屋完损等级编码段根据《自然灾害情况统计制度》中规定的房屋倒损状况分类进行编码。
优选地,生成的倒损房屋的编码标识由30位字符组成;从左至右排列依次为26位倒损房屋空间区位编码段、1位倒损房屋类型编码段、1位倒损房屋结构编码段、1位倒损房屋完损等级编码段、1位校验码。
本发明还提供了一种倒损房屋的统计方法,该方法采用上述任意一项倒损房屋编码标识方法产生倒损房屋编码,该统计方法包括如下步骤:
步骤1、选取倒损房屋区位编码的最低层级,在覆盖灾区的遥感影像上进行网格划分;
步骤2、对遥感影像中的倒损房屋进行提取,按照所述倒损房屋编码标识方法对倒损房屋进行编码;
步骤3、根据编码中的所述倒损房屋空间区位编码段计算每个倒损房屋的占地面积,进而计算监测区域中所有倒损房屋的占地面积总和;
步骤4、根据步骤3获得的监测区域中所有倒损房屋的占地面积总和,结合建筑层数和房间设计的具体信息,计算倒损房屋的户数和间数信息。
优选地,所述步骤4包括:
步骤4.1根据地区房屋统计数据中的建筑层数分布情况,按照概率估算每个层数段的倒损房屋数量;
步骤4.2、根据步骤4.1获得的每个层数段的倒损房屋数量,按照“楼房层数-每层户数估值”对照表,计算每个层数段倒损房屋的户数,并求出总户数;
步骤4.3、根据步骤4.2获得的总户数,按照每户n间的估计值,计算倒损房屋的总间数。
优选地,所述步骤2对遥感影像中的倒损房屋进行提取为:通过遥感影像处理的方式,提取倒损房屋。
有益效果:
1、统一编码标识,节省救灾时间:
现有方法采用人工调查、逐级上报等方式,使得上级部门获取真实数据慢,无法针对灾情及时做出应对决策。本发明提供的倒损房屋编码标识方法利用多层级的倒损房屋区位编码对遥感影像中的倒损房屋进行快速编码提取,从而统一了标识方式,便于统一收集、管理。而且多级倒损房屋区位编码能够适应各种面积范围的倒损房屋区域,为后续的计算面积提供了方便,使得后续更快速和准确。
进一步地,利用统一标识,可以快速汇集所有地区的受灾情况到一地,并进行自动的统计分析,快速估算一个区域内的倒损房屋的总面积、户数和间数,实现对倒损房屋的宏观监测,为受灾程度的迅速判定提供有力依据,极大节省了调查时间,让救灾领导与专家组快速做出正确的救灾部署,组织协调各有关部门和救援队伍开展救援工作。
2、节约人力、财力:目前,我国减灾部门是通过现场人工调查的方式统计倒损房屋总面积、总户数等,需要大量的人员参与相关工作。本发明提供的方法可以在室内通过遥感影像对倒损房屋进行编码和统计分析,一次性估算出整幅遥感影像覆盖面积上倒损房屋户数等,只需要少许人员工作即可,大量节约了人力资源,减少财政支出。
3、本发明构建多层级的倒损房屋区位编码是基于GeoSOT剖分网格实现的。GeoSOT剖分网格具有全球统一性和多尺度特性,能够将不同大小、不同形状的房屋进行统一标识,有利于减灾部门将倒损房屋等灾情数据进行统一组织管理,为全国减灾数据的高效整合共享和综合分析应用提供基础。
附图说明
图1为位置网格编码段结构图;
图2为倒损房屋区位编码结构图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例,对本发明进行详细描述。
本发明提供了一种基于全国统一空间基础网格的倒损房屋编码标识方法,能够对遥感影像中的倒损房屋进行有效组织管理,为受灾房屋的估算统计提供基础。
解决该技术问题的技术方案为:抽取多层级地球剖分网格的部分层级作为倒损房屋区位编码的基础网格,以空间位置信息作为房屋的唯一标识,设计倒损房屋编码结构,对其中的每一段编码设计具体的编码规则。
本发明实施例所提出的基于地理网格的倒损房屋编码标识方法基于GeoSOT剖分和编码方案,该方案参见北京大学提出的专利:“一种基于经纬度的地理网格剖分及聚合方法”(专利号为ZL201210030933.6,申请日为2012年2月10日),该专利申请公开了一种GeoSOT地理网格设计方案,用于解决全球地理空间剖分和标识问题。该方案采用全四叉树递归剖分,将地球表面空间从全球至厘米级共进行了32级剖分,每个GeoSOT剖分层级均有其对应大小的GeoSOT网格,GeoSOT网格上下层级之间的面积之比是1/4。该方案对GeoSOT网格进行编码所产生的GeoSOT编码有四进制、二进制(1维或2维)和十进制等四种形式。
下面针对倒损房屋编码标识方法的具体步骤进行描述:
步骤1、以GeoSOT地球剖分网格为基础,通过抽取部分层级的方式,构建多层级的倒损房屋区位编码。
本实施例中,参照《通用型地理空间区位编码标准(草案)》,以GeoSOT地球剖分网格为基础,抽取第4层32°网格、第8层2°网格、第12层8′网格、第16层32″网格、第20层2″网格、第24层1/8″网格、第28层1/128″网格,构成七层嵌套网格,并形成十四位十六进制的网格编码,最小表达精度可精确到25厘米,如表1所示。
表1倒损房屋区域网格与编码
网格层级 | GeoSOT层级 | 赤道附近网格大小 | 编码取值 |
1 | 4 | 32°(1/256全球) | (0-9,A-F) |
2 | 8 | 2°(256km) | (0-9,A-F) |
3 | 12 | 8′(16km) | (0-9,A-F) |
4 | 16 | 32′(1km) | (0-9,A-F) |
5 | 20 | 2″(64m) | (0-9,A-F) |
6 | 24 | 1/8″(4m) | (0-9,A-F) |
7 | 28 | 1/128″(25cm) | (0-9,A-F) |
步骤2、构建倒损房屋空间区位编码段。
空间区位编码段是对倒损房屋的空间区位描述,根据倒损房屋的区位信息自动生成,包含倒损房屋所属的行政区划代码和房屋空间的位置网格编码。
(1)行政区划编码段
9位行政区划代码应以该房屋建筑物的形心所属的乡镇(街道)级行政区划地域为依据生成。行政区划代码应符合下列规定:
1)1~6位行政区划代码应符合现行国家标准《中华人民共和国行政区划代码》GB/T 2260的规定;
2)7~9位行政区划代码应符合现行国家标准《县级以下行政区划代码编制规则》GB/T 10114的规定。
(2)位置网格编码段
位置网格编码由十六进制的14位定位码、1位层级码和2位半跨度码组成,其结构如图1所示。
a)定位码C0:定位码是指倒损房屋的形心所在最低层级的倒损房屋区位编码,该倒损房屋的形心所在剖分网格称为定位网格。本实施例中,定位码取倒损房屋的形心所在第7级倒损房屋区位编码。本发明的编码对象是单个倒损房屋,如果房屋整体连接不易区分单栋房屋,则可以将倒损房屋区域看成一个整体进行编码。
b)层级码L:描述倒损房屋的大致范围,且L越大,房屋的面积规模越小。倒损房屋区位编码中的第L级的剖分网格是能够完全覆盖倒损房屋的最小网格Q之下一个层级的网格,L=LQ+1,其中LQ是指网格Q的剖分层级。也就是说,用L层级的网格对倒损房屋区域范围影像进行剖分后,影像经向、纬向跨越最大格子数小于16,即格子不能再进一步向上级聚合。计算倒损房屋在第7级倒损房屋区位编码上的最大跨度,设经度方向跨X个格子,纬度方向跨Y个格子,取Num=max(X,Y),那么,层级
c)半跨度码M和N
半跨度码指层级L下,所述定位网格(倒损房屋的形心所在剖分网格称为定位网格)分别至倒损房屋的外包矩形两个方向边界的网格跨度个数。这里有两个半跨度码,分别为经度半跨度码M和纬度半跨度码N,分别为:
经度半跨度码M:层级L下,定位网格至倒损房屋的外包矩形右边界的网格跨度个数;
纬度半跨度码N:层级L下,定位网格至外包矩形上边界的网格跨度个数。
步骤3、设计倒损房屋类型编码段。
倒损房屋类型编码段根据中华人民共和国国家统计局发布的统计用产品分类目录中房屋和土木工程服务与产品一类中的房屋建筑物产品代码,取第8位代码。
表2倒损房屋类型编码映射表
房屋类型 | 房屋类型编码的第8位 |
住宅房屋 | 1 |
商业及服务用房屋 | 2 |
办公用房屋 | 3 |
科研、教育、医疗用房屋 | 4 |
文化、体育、娱乐用房屋 | 5 |
厂房及建筑物 | 6 |
仓库 | 7 |
客运等候及指挥用房屋 | 8 |
其他房屋建筑物 | 9 |
步骤4、设计倒损房屋结构编码段。
倒损房屋结构编码段根据《自然灾害情况统计制度》中规定的房屋结构分类进行编码。
表3倒损房屋结构编码映射表
房屋结构 | 房屋结构编码 |
钢筋混凝土结构 | 1 |
砖混结构 | 2 |
砖木结构 | 3 |
土木结构 | 4 |
木结构 | 5 |
石砌结构 | 6 |
步骤5、设计倒损房屋完损等级编码段。
倒损房屋损失程度编码段根据《自然灾害情况统计制度》中规定的房屋倒损状况分类进行编码。
表4倒损房屋损失程度编码映射表
房屋完损状况 | 房屋倒损状况编码 |
完好房屋 | 0 |
倒塌房屋 | 1 |
严重损坏房屋 | 2 |
一般损坏房屋 | 3 |
步骤6、计算校验码。
1位数字校验码应以29位本体码为依据,并且按现行国家标准《信息技术安全技术校验字符系统》(GB/T 17710)的规定生成。
校验码应已确定的本体码为基础,按下列公式计算生成:
(((((((10+an)||10×2)|11+an+1)||10×2)|11+…+ai)||10×2)|11+…+a1)||10=1
式中:n——包括校验码在内的字符串的字符数目;
i——表示某字符在包括校验码在内的字符串中从右到左的位置序号;
ai——第i位置上某字符的字符值(当ai为*时,ai取0);
||10——除以10后的余数,如果其值为零,则用10代替;
|11——除以11后的余数,在经过上述处理后余数的值不会为0。
步骤7、生成倒损房屋编码。根据上述步骤,倒损房屋空间区位编码应为特征组合码,并由30位字符组成。前29位为本体码,最后1位为校验码。从左至右排列应依次为(如图2所示):26位空间区位编码段、1位房屋类型编码段、1位房屋结构编码段、1位房屋完损等级编码段、1位数字校验码。
本发明还提供了一种根据遥感影像内所有倒损房屋的编码和该区域房屋统计数据估算受灾房屋的总面积、户数和间数的方法。
为了达到上述目的,本发明的技术方案为:一种基于影像提取结果编码的受灾房屋总量估算方法,具体步骤如下:
步骤1、选取倒损房屋区位编码的最低层级即第7层级,在覆盖灾区的遥感影像上进行网格划分。
步骤2、对遥感影像中的倒损房屋进行提取,按照前文所述编码方法进行编码。本步骤中,对遥感影像中的倒损房屋进行提取可以为基于遥感影像处理的自动提取方式,也可以是人工提取方式,或者是两种方式的结合。其中,基于遥感影像处理的自动提取方式可以通过获取当前遥感图像和受灾前遥感图像的差异来实现。本步骤可以获得倒损房屋的数量P。
步骤3、根据编码中的倒损房屋空间区位编码段,计算每个倒损房屋的占地面积,进而计算监测区域中所有倒损房屋的占地面积总和。
其中,每个倒损房屋占地面积的计算方案是:根据经纬两个方向的半跨度码M、N和层级码L下每个剖分网格的面积大小s相乘得到。例如,设监测区域范围内,共有倒损房屋P所,其中倒损房屋i(i=1,2,...,P)的标识编码中,层级码为Li,则该层级下,每个剖分网格的面积为si(参考表1,例如Li=7,则si=625cm2;Li=6,则si=16m2…)、半跨度码为Mi和Ni,则该倒损房屋占地面积估算为Si=(2Mi)×(2Ni)×si=4MiNisi.(4MiNi为总格子数,si为每个格子的面积)。那么监测区域内所有倒损房屋占地面积总和就是
步骤4、根据地区房屋统计数据中的建筑层数分布情况,按照概率估算每个层数段的倒损房屋数量。
例如,该区域内倒损房屋总数量为P,其中平房、2-3层楼房、4-6层楼房、7-9层楼房和10层以上楼房的概率分布为{f1,f2,f3,f4,f5},f1+f2+f3+f4+f5=1,(即建筑层数分布情况),则可计算出该区域内倒损的五类房屋数分别为{P×f1,P×f2,P×f3,P×f4,P×f5}。
步骤5、根据步骤4获得的倒损房屋数量,按照“楼房层数-每层户数估值”对照表,计算每个层数段倒损房屋的户数,并求出总户数。
例如,按照“楼房层数-每层户数估值”对照表,可以计算出最小总户数为H1=P×f1+2P×f2+24P×f3+42P×f4+60P×f5,最大总户数为H2=P×f1+3P×f2+36P×f3+54P×f4+120P×f5,那么估算出的总户数H=(H1+H2)/2。
上述H1和H2的来源为:对于单栋楼房而言,总户数=总层数*每层的户数。
对于平房,因为只有一层,每层户数估值为1,那么平房的总户数为P×f1×1×1(P×f1为平房的总户数)。
对于2-3层楼房,最小为2层,最大为3层,每层户数估值为1,因此,其总户数在P×f2×2×1和P×f2×3×1之间;
对于4-6层楼房,最小为4层,最大为6层,每层户数估值为6,因此,其总户数在P×f3×4×6和P×f3×6×6之间;
以此类推。
表5“楼房层数-每层户数估值”对照表
楼房层数 | 每层户数估值 |
平房 | 1 |
2-3层楼房 | 1 |
4-6层楼房 | 6 |
7-9层楼房 | 6 |
10-20层楼房 | 6 |
步骤6、根据步骤5获得的总户数,按照每户4间的估计值,计算倒损房屋的总间数。
综上所述,以上仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于地理网格的倒损房屋编码标识方法,其特征在于,包括:
采用多层级地球剖分网格,构建多层级的倒损房屋区位编码;
利用倒损房屋的行政区划代码和位置网格编码,构建倒损房屋空间区位编码段;所述位置网格编码由定位码、层级码和半跨度码组成;其中,定位码是指倒损房屋的形心所在最低层级的倒损房屋区位编码,该倒损房屋的形心所在剖分网格称为定位网格;第L级的剖分网格是能够完全覆盖倒损房屋的最小网格Q之上下一个层级的网格;半跨度码指层级L下,所述定位网格分别至倒损房屋的外包矩形两个方向边界的网格跨度个数;
根据倒损房屋的类型、结构和完损等级,构建倒损房屋类型编码段、倒损房屋结构编码段和倒损房屋完损等级编码段;
根据4个编码段添加校验码,生成倒损房屋的编码标识。
2.如权利要求1所述的倒损房屋编码标识方法,其特征在于,采用多层级地球剖分网格,构建多层级的倒损房屋区位编码为:以GeoSOT地球剖分网格为基础,抽取第4层32°网格、第8层2°网格、第12层8′网格、第16层32″网格、第20层2″网格、第24层1/8″网格、第28层1/128″网格,构成七层嵌套网格,作为所述倒损房屋区位编码。
3.如权利要求2所述的倒损房屋编码标识方法,其特征在于,所述倒损房屋空间区位编码段包括9位的行政区划编码段、17位的位置网格编码段;
所述9位的行政区划编码段中,1~6位行政区划代码应合现行国家标准《中华人民共和国行政区划代码》GB/T 2260的规定;7~9位行政区划代码符合现行国家标准《县级以下行政区划代码编制规则》GB/T 10114的规定;
所述17位的位置网格编码段由十六进制的14位定位码、1位层级码和2位半跨度码组成;其中,定位码为倒损房屋的形心所在的第7级倒损房屋区位编码;层级码L的获取方式为:计算倒损房屋在第7级倒损房屋区位编码网格上的最大跨度,设经度方向跨X个格子,纬度方向跨Y个格子,取Num=max(X,Y),那么,层级
4.如权利要求2所述的倒损房屋编码标识方法,其特征在于,所述倒损房屋类型编码段来自中华人民共和国国家统计局发布的统计用产品分类目录中房屋和土木工程服务与产品一类中的房屋建筑物产品代码,取第8位代码;
所述倒损房屋结构编码段根据《自然灾害情况统计制度》中规定的房屋结构分类进行编码;
所述倒损房屋完损等级编码段根据《自然灾害情况统计制度》中规定的房屋倒损状况分类进行编码。
5.如权利要求2所述的倒损房屋编码标识方法,其特征在于,生成的倒损房屋的编码标识由30位字符组成;从左至右排列依次为26位倒损房屋空间区位编码段、1位倒损房屋类型编码段、1位倒损房屋结构编码段、1位倒损房屋完损等级编码段、1位校验码。
6.一种倒损房屋的统计方法,其特征在于,该方法采用如权利要求1~5任意一项所述倒损房屋编码标识方法产生倒损房屋编码,该统计方法包括如下步骤:
步骤1、选取倒损房屋区位编码的最低层级,在覆盖灾区的遥感影像上进行网格划分;
步骤2、对遥感影像中的倒损房屋进行提取,按照所述倒损房屋编码标识方法对倒损房屋进行编码;
步骤3、根据编码中的所述倒损房屋空间区位编码段计算每个倒损房屋的占地面积,进而计算监测区域中所有倒损房屋的占地面积总和;
步骤4、根据步骤3获得的监测区域中所有倒损房屋的占地面积总和,结合建筑层数和房间设计的具体信息,计算倒损房屋的户数和间数信息。
7.如权利要求6所述的倒损房屋的统计方法,其特征在于,所述步骤4包括:
步骤4.1根据地区房屋统计数据中的建筑层数分布情况,按照概率估算每个层数段的倒损房屋数量;
步骤4.2、根据步骤4.1获得的每个层数段的倒损房屋数量,按照“楼房层数-每层户数估值”对照表,计算每个层数段倒损房屋的户数,并求出总户数;
步骤4.3、根据步骤4.2获得的总户数,按照每户n间的估计值,计算倒损房屋的总间数。
8.如权利要求6所述的倒损房屋的统计方法,其特征在于,所述步骤2对遥感影像中的倒损房屋进行提取为:通过遥感影像处理的方式,提取倒损房屋。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810795795.8A CN109947876B (zh) | 2018-07-19 | 2018-07-19 | 基于地理网格的倒损房屋统计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810795795.8A CN109947876B (zh) | 2018-07-19 | 2018-07-19 | 基于地理网格的倒损房屋统计方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109947876A true CN109947876A (zh) | 2019-06-28 |
CN109947876B CN109947876B (zh) | 2021-05-11 |
Family
ID=67005852
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810795795.8A Active CN109947876B (zh) | 2018-07-19 | 2018-07-19 | 基于地理网格的倒损房屋统计方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109947876B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114509043A (zh) * | 2022-02-15 | 2022-05-17 | 深圳须弥云图空间科技有限公司 | 空间对象编码方法、装置、设备及介质 |
CN114782846A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-07-22 | 绵阳天仪空间科技有限公司 | 一种灾后救援引导系统及方法 |
CN115392955A (zh) * | 2022-08-10 | 2022-11-25 | 中国银联股份有限公司 | 门店去重处理方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104484677A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-04-01 | 贵州东方世纪科技股份有限公司 | 一种利用卫星影像分析人口数据信息的方法 |
US20150154796A1 (en) * | 2012-08-17 | 2015-06-04 | Google Inc. | Accelerated three-dimensional intersection testing using compressed volumes |
CN107004175A (zh) * | 2014-09-25 | 2017-08-01 | 美国邮政管理局 | 用于形成和使用位置标识网格的方法和系统 |
CN107665239A (zh) * | 2017-08-29 | 2018-02-06 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 一种职住空间信息提取方法及装置、计算机可读存储介质 |
-
2018
- 2018-07-19 CN CN201810795795.8A patent/CN109947876B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150154796A1 (en) * | 2012-08-17 | 2015-06-04 | Google Inc. | Accelerated three-dimensional intersection testing using compressed volumes |
CN107004175A (zh) * | 2014-09-25 | 2017-08-01 | 美国邮政管理局 | 用于形成和使用位置标识网格的方法和系统 |
CN104484677A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-04-01 | 贵州东方世纪科技股份有限公司 | 一种利用卫星影像分析人口数据信息的方法 |
CN107665239A (zh) * | 2017-08-29 | 2018-02-06 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 一种职住空间信息提取方法及装置、计算机可读存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李珊珊等: "《舟曲特大山洪泥石流灾害遥感应急监测评估方法研究》", 《农业灾害研究》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114509043A (zh) * | 2022-02-15 | 2022-05-17 | 深圳须弥云图空间科技有限公司 | 空间对象编码方法、装置、设备及介质 |
CN114509043B (zh) * | 2022-02-15 | 2024-04-30 | 深圳须弥云图空间科技有限公司 | 空间对象编码方法、装置、设备及介质 |
CN114782846A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-07-22 | 绵阳天仪空间科技有限公司 | 一种灾后救援引导系统及方法 |
CN115392955A (zh) * | 2022-08-10 | 2022-11-25 | 中国银联股份有限公司 | 门店去重处理方法、装置、设备及存储介质 |
CN115392955B (zh) * | 2022-08-10 | 2024-03-01 | 中国银联股份有限公司 | 门店去重处理方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109947876B (zh) | 2021-05-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113487181B (zh) | 城市化区域生态安全格局评估方法 | |
US20220309201A1 (en) | Artificial-intelligence-assisted method for providing urban design form and layout with improved wind environment | |
Zhang et al. | Planning an ecological network of Xiamen Island (China) using landscape metrics and network analysis | |
CN109947876A (zh) | 基于地理网格的倒损房屋编码标识方法和统计方法 | |
CN106909692B (zh) | 一种计算城市公共设施覆盖辐射指数的方法 | |
CN113505510B (zh) | 融合景观指数和随机游走模型的生态安全格局识别方法 | |
CN108108924A (zh) | 影响房产估价的特征因素体系的量化方法及系统 | |
CN115330086A (zh) | 一种空间大数据的多条件约束下光伏用地自动化选址方法 | |
Beiranvand et al. | Evaluation of changes in per capita green space through remote sensing data | |
Vijekumara | A study on the resettlement planning process applied in post-landslide disaster resettlement projects in Sri Lanka | |
Chernenkova et al. | Sustainable forest management tools for the Moscow region | |
CN114818310B (zh) | 一种森林景观模拟方法、装置、电子设备和存储介质 | |
Yukhnovskyi et al. | Normalization of green space as a component of ecological stability of a town. | |
Hsieh et al. | Improving the local wind environment through urban design strategies in an urban renewal process to mitigate urban heat island effects | |
Rahman | Quantifying urban form-compactness versus sprawl: An analysis of Chittagong and Sylhet metropolitan cities | |
Yagoub | Application of remote sensing and geographic information systems (gis) to population studies in the gulf: A case of al ain city (UAE) | |
CN117252434B (zh) | 一种历史文化街区火灾风险评估方法 | |
Watson | Designing resilient cities and neighborhoods | |
CN112632182B (zh) | 基于地理空间信息的生态搬迁管理系统及方法 | |
CN116151615A (zh) | 一种地震灾害人员风险评估方法、系统及电子设备 | |
Giotis | Traditional Settlements in Greece. The Case of the Regional Unit of Ioannina Law. | |
Nurhidayati | The resilience of rumah panggung’s settlements in the Kapuas riverbanks of Pontianak | |
Paredes | AN ASSESSMENT OF POLICY ON URBAN GREEN SPACES AS DEFINED BY PD 1216 | |
Asaduzzaman et al. | A Quantitative Evaluation of Urban Green Spaces in Rajshahi, Bangladesh | |
Salehi et al. | Using positioning city hospitals, multi-criteria analysis method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |