利用远程传感器和机器学习，通过卫星图像对建筑物受损程度进行分类和定量化，并采用可解释的深度学习技术来找出对分类最有用的信息特征和最优的优化方法。同时，使用 Grad-CAM 技术观察影像中影响分类的特征区域。

Jan, 2022

通过深度学习模型，在 xView2 挑战中取得了 0.66 的 F1 分数，超过 0.28 的挑战基准分数，发现不同损伤等级和不同灾害类型之间的视觉相似性和损害分布差异导致建筑物损伤分类是一项困难任务，可能需要具备关于灾害损害的概率先验估计，以获得准确的预测。

May, 2024

本研究提出了一种卷积神经网络的框架来进行基于卫星图像的变化检测，通过阈值化和划分网格来找到灾害影响最严重的区域，并使用新的灾害影响指数（DII）来衡量自然灾害的影响。在应用于飓风哈维和圣塔罗莎大火数据集时，框架的 F1 分数分别为 81.2％和 83.5％。

Dec, 2018

探索使用多视角图像和 AI 实现可靠的灾后建筑损伤分类方法，提出基于多视角卷积神经网络结构的损伤预测模型可以提高灾后建筑损伤等级的准确度和可靠性。

Aug, 2022

通过使用深度学习技术来精确评估自然灾害中建筑损害，在利用遥感数据的背景下进行实现。我们探索使用来自全球各地的多样化灾难事件的 xBD 数据集作为主要焦点，以评估深度学习模型。我们解决了推广到新灾难和地区的挑战，同时考虑了自然灾害数据中固有的低质量和噪声标签的影响。此外，我们的研究定量地证明了对于有效的建筑损害检测，最低的卫星图像分辨率为 3 米，对于使用对称和非对称分辨率摄动分析的分类低于 1 米。为了实现对建筑损害检测和分类的稳健准确评估，我们评估了具有残差、压缩和激活以及双路径网络主干的不同深度学习模型，以及集成技术。总体而言，F-1 得分为 0.812 的 U-Net Siamese 网络集成在 xView2 挑战基准测试中表现最好。此外，我们还将对所有灾害进行训练的通用模型与洪水专家模型进行评估，并调查了在 Ahr Valley 的领域数据中的事件间通用性差距和分布。我们的研究发现展示了先进人工智能解决方案在增强气候变化引发的极端天气事件（如洪水和飓风）影响评估方面的潜力和局限性。这些见解对于在不断升级的气候挑战面前的灾害影响评估具有重要意义。

Sep, 2023

RescueNet 是一个集成模型，采用了局部相关的二进制交叉熵损失函数来同时分割建筑和评估破坏水平，该模型可以进行端到端的训练，并获得比现有方法更好的性能，它可以在各种地理区域和灾难类型下实现通用。

Apr, 2020

通过使用 xBD 数据集，本文报告了关于建筑损伤评估的问题框架、数据处理和训练程序的发现，这些程序有助于减少卫星图像分析师的劳动量，提高自动变更检测和灾害损害评估的效率。此外，发布了参与 xView2 比赛的源代码。

Apr, 2020

本研究提出了一种使用卷积网络和距离函数的方法，利用 GIS 中的建筑足迹数据训练，可实现从空中和卫星图像中自动提取建筑物的任务自动化，并在大规模和复杂的数据集上显著优于先前的方法。

Feb, 2016

本文旨在提供一种标准化的方法，以便从飓风灾后遥感影像中检测损坏建筑物，为此，研究人员利用先进的计算机视觉和遥感技术开发了基准数据集，并公开分享，以供研究人员进行相应的训练和测试。

Dec, 2018

本文针对自然灾害后修复领域中建筑物损伤图像处理问题，借助自监督孪生网络，提出了一种无需大量标注数据的方案，并在 xBD 数据集上得到了相对于基础模型和常用方法更好的表现，验证了自监督学习在建筑损伤图像识别方面的潜力。

May, 2022