邬满;刘金;文莉莉;严小敏;许贵林;

• 1:自然资源部海洋信息技术创新中心
• 2:广西科学院
• 3:南宁师范大学

摘要(Abstract)：

针对北部湾区域海洋灾害频发、承灾体灾变响应机理不明、缺乏智能预警监测技术手段等问题，提出一种基于深度学习与地理网格评价的海洋承灾体脆弱性评价方法。该方法基于海洋大数据分析与全球网格剖分技术，构建海洋数据集装箱，在影像特征基础上，将海洋环境数据，海洋承载体脆弱性数据，强台风作用的预报数据（如风力强度、风向、风量、降水量），海岛树木、房屋、海堤、人口等数据的变化以及历年灾害、经济损失等数据，采用深度学习方法进行训练，得到最终的海洋承灾体智能评价模型，可以实现对海洋承灾体的动态评估。该方法用于承灾体响应机理研究、承灾体评价以及灾变预警，为强台风来临时防灾减灾精细化管理提供依据。

关键词(KeyWords)： 深度学习;海洋承灾体;智能预警与监测;脆弱性评价;地球剖分网格编码;防灾与减灾

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金（U20A20105）;; 广西科技重大专项（桂科AA22067072）;; 自然资源部海洋信息技术创新中心2019年度开放基金

作者(Authors): 邬满;刘金;文莉莉;严小敏;许贵林;

DOI: 10.14188/j.2095-6045.2020014

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