EM-T1Geomatics, Natural Hazards and Risk2026-08-17第 17 卷第 1 期开放获取

A Geo-AI approach for rapid post-earthquake damage assessment based on UAV photogrammetry and deep learning

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关键词

复合灾害与灾害链金融风险与机器学习 earthquake damage assessment pavement crack detection UAV photogrammetry YOLOv11 pavement condition index 2024 Hualien earthquake digital surface model

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Geomatics, Natural Hazards and RiskInforma UK (Taylor & Francis)

应急管理一类

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ISSN: 1947-5705

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HUANG C-J, CHO Y-C, GE L. A Geo-AI approach for rapid post-earthquake damage assessment based on UAV photogrammetry and deep learning[J]. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 2026, 17(1). DOI:10.1080/19475705.2026.2717837.

著录项

学科: 工学土木工程土木与结构工程
类型: 研究论文
期刊: Geomatics, Natural Hazards and Risk
基金资助: National Science and Technology Council
卷期页: 第 17 卷第 1 期
出版: 2026-08-17
语言: 英语
DOI: 10.1080/19475705.2026.2717837

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