基于多源数据的建筑综合风险评估与更新优化策略——以福州市仓山区为例
评估建筑安全是城市更新的重要基础环节,既往的建筑预警评估体系存在准确性低、主观性强、测度尺度有限的问题.以正处于快速发展阶段的福建省福州市仓山区为对象,应用PS-InSAR技术与机器学习相结合的方法测度建筑自身风险,划定高风险建筑集聚区;基于多源数据构建综合风险评估模型,实现多维度建筑风险评估,为城市开发建设提供量化分析路径.得出结论:PS-InSAR技术结合机器学习所得到的建筑自身风险符合实际情况,其结果可进一步快速、科学测定高风险建筑集聚区;综合社会经济因素与自然环境因素,结合实地调研,可分析不同风险区发展前景及更新次序,从而提出针对性的更新优化策略.
多源数据、PS-InSAR技术、建筑风险、城市更新
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TU984(地下建筑)
国家自然科学基金52008112
2022-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
38-45
