地震后及时、 精准地获取区域的震害情况, 对科学有效地开展应急救援与灾害损失评估工作具有重要意义。 文中依托蚁群算法以及无人机高清遥感影像, 提出了一种高效识别区域建筑震害的新方法, 并在近期云南漾濞6.4级地震的应急工作中进行了应用与验证。 该方法通过改进蚁群算法中信息素浓度更新策略, 引入优化算子, 建立了更好的识别规则, 提高了震害识别的速度与准确性; 云南漾濞6.4级地震发生后, 以第一时间获取的漾濞县城无人机高分辨率影像为试验数据, 对区域震害的提取效果进行了验证, 并与蚁群算法及最大似然方法进行对比分析。 结果表明, 文中提出的基于改进蚁群算法与无人机高分辨率影像的震害识别方法可有效提高区域内被破坏建筑物的识别精度。

2021年5月21日在云南省漾濞县发生了6.4级地震。 文中利用收集到的21个强震仪和304个烈度计的强震观测数据, 综合考虑发震断层的地质构造背景、 震源机制解以及余震分布精定位结果, 采用震级平移的偏差校正方法快速计算获得了此次地震的地震动强度分布图。 本次地震的强震观测数据显示, 最大水平向峰值加速度为震中距7.9km的漾濞台所观测到的720.3cm/s², 其中14个台站观测到的水平向峰值加速度>45cm/s², 大量远距离、 小幅值的观测记录在一定程度上反映了本次地震的地震动衰减特征。 文中使用的震级平移的偏差校正方法能最小化台站观测值与衰减关系估计值的系统偏差, 从而降低缺少台站地区地震动参数估计的不确定性。 地震动强度图的结果表明, 漾濞地震造成的地震烈度最高为Ⅷ度, 漾濞县苍山西镇和太平乡位于Ⅷ度区内。 Ⅵ度及以上区域的面积约为6 500km², 总体呈NW向展布。 希望文中的结果能为地震应急反应决策提供理论依据和参考, 为地震灾害的应急评估提供地震危险性输入。