Post-Earthquake Candidate Building-Loss Screening from Bitemporal Google Earth Imagery: An Object-Level Framework for the 2023 T¨urkiye Earthquakes
यह अध्ययन 2023 के तुर्की भूकंपों के बाद संभावित भवन नुकसानों की स्वचालित रूप से स्क्रीनिंग करने के लिए बाइटेंपोरल (bitemporal) गूगल अर्थ इमेजरी और एक हाइब्रिड-प्रशिक्षित YOLOv12n डिटेक्टर का उपयोग करते हुए एक ऑब्जेक्ट-लेवल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो बिल्डिंग फुटप्रिंट या LiDAR जैसे सहायक भू-स्थानिक डेटासेट पर स्वतंत्र रूप से कार्य करने वाले प्रारंभिक आपदा-पश्चात मूल्यांकन के लिए एक स्केलेबल दृष्टिकोण प्रदर्शित करता है।