基于最优分割的高分辨率遥感影像震害建筑物识别技术

为了提高建筑物震害信息提取的效率与准确度,针对震后高分辨率遥感影像,根据震害建筑物在遥感影像上的特征,以2010年海地M_S7.0地震为例,通过尺度参数估计算法自动选择最优分割尺度对影像进行多尺度分割,并采用面向对象方法对海地高分辨率遥感影像进行建筑物震害信息提取,同时与基于像元的支持向量机、反向传播神经网络、基于分类回归算法的决策树分类方法进行比较。试验结果表明,面向对象的分类方法具有更好的目视效果和更高的分类精度,有利于地震后震害信息的准确提取和快速评估。      

面向对象遥感分类方法在汶川地震震害提取中的应用

震后城市建筑物震害的自动识别与分类, 是遥感震害调查中的关键步骤, 其精度直接影响损失评估的结果. 而随着高分辨率遥感影像的发展, 传统基于像元的分类技术已不能满足需求, 引入面向对象的信息提取技术, 充分挖掘影像对象的纹理、形状和相互关系等信息, 能够有效的提高震害的分类精度. 该文阐述了面向对象的遥感震害提取思路和方法, 并应用汶川地震震后高分辨率航空遥感数据, 针对建筑物震害进行面向对象的快速提取与自动分类. 结果表明, 与基于像元分类比较, 面向对象的建筑物震害分类能够显著改善分类效果.     

基于无人机影像的九寨沟地震建筑物震害定量评估

利用2017年8月8日九寨沟7.0级地震震后获取的无人机影像,结合地面震害调查资料,分析各类建筑物震害特征,建立建筑物震害无人机遥感解译标志;选取地震灾区漳扎镇(部分区域)和荷叶寨2个区域作为研究区,进行了无人机遥感建筑物震害提取,基于遥感震害指数进行了震害定量评估,并与现场建筑物震害调查统计结果进行了比较验证。结果显示,遥感解译建筑物震害与实际震害程度相吻合,表明利用震后快速获取的高分辨率无人机影像,可以较为准确地识别建筑物震害,进而为地震灾害定量评估和应急救援辅助决策提供重要参考。     

2013年四川芦山7.0级地震烈度遥感评估

2013年4月20日四川芦山MS7.0级地震发生后,在灾区应急获取了多种高分辨率航空和无人机遥感影像,并快速解译提取了灾区建筑物震害信息.采用地震烈度遥感定量评估方法,利用2008年汶川8.0级地震等震后震害遥感解译和现场调查研究确定的经验震害遥感定量评估模型,获得了芦山地震灾区126个主要居民点的地震烈度遥感评估结果,并据此圈画了地震烈度分布遥感评估图.结果显示,本次地震Ⅸ度区面积约150km2,Ⅷ度区面积约900km2.该结果在第一时间(4月21日晚)提供给了中国地震局地震现场应急指挥部.对比分析显示,地震烈度遥感快速评估结果与中国地震局4月25日公布的地震烈度图,以及与笔者在现场实地进行的建筑物震害详细调查结果基础上评定的地震烈度具有较高的一致性.表明强烈地震发生后,借助于快速获取的灾区高分辨率遥感影像,可以快速估计地震烈度分布,对地震灾区灾情估计和抗震救灾工作具有十分重要的参考意义.     

无人机技术在新疆塔县地震的应用及实现

目前,地震灾情信息的获取主要依靠地震现场调查,费时费力,为第一时间快速了解灾区灾情,以便尽快做出救灾决策,指挥调度救援力量,引进新的技术手段辅助获取灾情信息十分必要。进行了无人机技术在新疆塔什库尔干县地震的应用研究,利用无人机技术,获取了地震极灾区库孜滚村高分辨率影像数据,结合震前GF-1遥感影像数据及地震现场震害调查数据,获取极灾区灾情信息。结果表明:无人机遥感技术可快速采集极灾区遥感影像,有利于对灾情做出正确判断和评估。根据无人机遥感影像结合震前遥感影像和地震现场调查数据,进行区域建筑物结构类型和损毁程度遥感解译,可快速获取灾情,无人机技术在地震应急方面应用效果显著,为灾情评估、救援和灾后重建工作提供了科学决策依据。     

汶川8.0级地震震害遥感定量化初步研究以都江堰城区破坏为例

随着遥感技术的飞速发展, 遥感在地震应急救援、 灾害调查和损失评估中的作用越来越显著。 然而由于缺乏系统的遥感震害定量研究, 使得遥感的实用性常常受到质疑。 文中叙述了遥感震害定量研究的基本思路, 提出了遥感震害指数的概念与定量分析的基本模型, 并以2008年汶川8.0级地震造成的都江堰城区震害为例, 依据建筑物震害遥感解译结果和地面震害调查结果, 进行了都江堰城区部分街区的建筑物遥感震害指数和地面调查震害指数的统计分析, 并建立了两者之间的统计关系。 初步研究结果表明, 依据高分辨率航空遥感影像和卫星雷达图像建立的建筑物遥感震害指数与地面调查震害指数及房屋倒塌率存在显著的对应性。 因此, 通过遥感震害定量化研究, 将为地震震害调查、 损失评估提供有力的方法和工具。     

遥感分类方法在建筑物震害提取中的应用（以玉树地震为例）

建筑物损毁情况是地震灾害评估的一项重要指标,利用遥感技术快速提取震后建筑物震害信息,对科学指导地震应急救援工作具有重要意义.利用2010年4月14日青海玉树7.1级地震前后玉树县结古镇团结村高分辨率遥感影像,结合像素光谱和空间特性的纹理、结构等多源信息,基于支持向量机（SVM）方法,对地震前后建筑物信息进行分类提取,变化检测出建筑物损毁情况,并与面向对象多源信息复合的模糊分类法的分类精度、提取效率进行对比分析.研究结果表明,多源数据复合的SVM影像分类方法能够有效解决模糊分类影像破碎问题,地震前后两实相影像分类总精度达到77.53％和73.56％,提高了建筑物震害信息提取精度.     

基于面向对象分类的建筑物倒塌率计算方法研究

建筑物倒塌是造成地震人员伤亡的主要原因,对地震应急救援与决策具有重要的指导意义.遥感以其综合、宏观、快速、动态的特点,为地震灾害信息调查和震害快速评估提供了一种可靠的信息源.面向对象的分类方法是针对高分辨率影像的一种新的分类方法.本文在总结遥感影像建筑物震害信息提取方法进展的基础上,将建筑物分为基本完好和毁坏两个等级.选取唐山地震和汶川地震的震后航片,利用面向对象的分类方法来识别影像上基本完好的建筑物,计算评估区内的建筑物倒塌率.实验结果表明,面向对象的分类方法充分利用了图像上的光谱、形状、纹理等特征.在很大程度上克服了基于像元分类方法的局限性,并且基于对象的建筑物倒塌率计算也取得了较好的精度.     

基于多源数据的活动断裂遥感图像处理技术

本文在综合分析活动断裂遥感影像特征的基础上, 主要研究了活动断裂与隐伏断裂调查中遥感图像处理。基于SAR影像、 ETM+影像、 SPOT-5影像及高精度DEM数据, 运用SAR图像与ETM+多光谱图像融合方法、 ETM+图像纹理特征和光谱特征组合增强方法等, 结合断裂周围高分辨率影像及其三维影像, 综合分析解译了济南市周边活动断裂, 为该地区地震地质调查和精确定位活动隐伏构造提供了依据。     

MATLAB软件与ALOS遥感影像在震害建筑物自动识别中的应用——以都江堰市区为例

利用遥感技术进行震害建筑物的自动识别可为震害的快速评估与救灾决策提供科学可靠的依据.本文从震害建筑物在高分辨率遥感影像下灰度的特征入手,以5·12汶川特大地震后都江堰市区ALOS遥感影像为数据源,在MATLAB平台下对影像进行灰度增强处理、数学形态学重构以及连接、填充处理,并结合区域统计特性最后自动识别震害房屋.结果表明,利用ALOS影像丰富的纹理特征及空间结构信息与MATLAB在数学形态学处理中的优势能够准确有效地提取震害建筑物信息.     

建筑物震害多源遥感特征与机理分析

随着遥感信息源的不断增加,多种遥感数据被用于详细判读建筑物的震害情况.为准确判读震害等级与建立震害自动识别模式,本文收集整理了汶川地震震区的震害遥感图像,通过目视判读、图像处理、统计分析,重点分析了各类震害建筑物在光学影像中的特征表现、在合成孔径雷达图像中的成像机理特征以及在激光雷达图像中的三维特征.在此基础上构建了建筑物简化模型,并联合光学影像和雷达图像对震害建筑物的影像特征剖面予以分析.结果显示:光学遥感图像色彩信息符合人眼色觉原理,具有较好的直观判读效果;合成孔径雷达图像能够记录地物侧面、表面的粗糙程度和角反射特点,信息量丰富但不直观;激光雷达图像能获取建筑物的三维信息,因此震害评估工作中需有效地综合利用多源遥感数据,才能实现最佳的判识效果.      

遥感与地理信息集成系统在城市活断层研究中的初步应用

遥感技术应用于地震研究中的一个重要方面是利用遥感图像的宏观性解译地震活动的构造背景。该项目主要利用遥感及GIS地理信息软件合成数字遥感图像并利用数字高程模型DEM生成三维地貌影像图，与城市房屋等数字图层叠加，建立与地理图层相连的属性数据库，实现断层与地面建筑关系的实时查询，并对用于构造背景的三维立体模型的显示、可视化飞行技术进行初步研究，以期在城市活断层研究中得到应用。     

基于CART决策树提取高分辨率遥感影像建筑物信息

传统的仅依赖于光谱信息的遥感影像信息提取方法难以满足精度要求, 基于CART算法构建规则集, 利用决策树技术对玉树地区高分辨率影像进行建筑物信息提取, 除了光谱信息外还结合建筑物的纹理特征信息。 结果表明, 提取精度较传统的最大似然法有了较明显的提高, 说明此方法对于高分辨率影像建筑物提取具有一定的可行性。     

结合纹理和形态学特征的高分遥感影像建筑物震害信息提取

为提高震害信息获取时效性,对基于我国国产高分遥感影像的建筑物震害信息提取方法进行深入研究,本文以2017年5月11日新疆塔县M_S5.5地震为例,利用该地震前后极灾区高分遥感影像,利用结合纹理和形态学特征的方法进行了建筑物震害信息提取,通过变化检测分析获取了极灾区建筑物震害信息,并与基于像元级和基于目标级的信息提取结果进行对比,采用震后无人机影像目视解译结果对本文结果进行了精度验证。结果表明:通过缩减研究区范围可大力提高数据提取精度和速度;运用灰度共生矩阵、二值化、数学形态学等方法对影像进行迭代运算,能较好地提取高分遥感影像中的建筑物信息;通过对地震前后建筑物提取结果进行变化检测分析,能够有效地提取完全倒塌的建筑物,信息提取总体精度为90.45%,比基于像元级和基于目标级信息提取结果的精度分别提高了5.78%和5.23%,可为震后快速确定人员压埋点、部署救援力量提供决策依据,提高地震应急救援的时效性。      

IKONOS卫星影像在城市防震减灾及震害评价中的应用研究

文中探讨了IKONOS卫星影像在地震灾害评价中应用的可行性 ,认为高分辨率卫星影像在城市基础数据获取与更新、震害的快速评估和地震应急决策中有广阔的应用前景。在IKONOS卫星影像上 ,可以轻易分辨出城市防震减灾工作中需要的基本要素、如建筑物、构筑物、道路和桥梁。利用遥感图像处理软件可以从IKONOS数字影像中自动提取地物的形状、位置和属性等信息 ,从而节省大量的人力和财力。由于IKONOS卫星影像的更新速度远远高于城市地震灾害评价所需要的航空相片或大比例尺地形图 ,因此可以保证数据的实效性 ,从而解决“九五”震害预测与减灾对策研究中的数据老化问题。IKONOS卫星影像的重复周期为 3天 ,在理想的天气状况下 ,地震发生后的 3天之内 ,用户就可以得到震区影像 ,因此可用于震害的快速评估 ,还可取代航空相片用于地震现场调查     

城市建筑物情景构建及地震风险评估——以玛曲县为例

利用大疆M300无人机对玛曲县城区建筑物进行全覆盖、高精度航拍,建立三维模型,结合高分遥感影像对城区建筑物进行数字化处理,采用结构弹塑性时程分析方法构建玛曲县城区建筑物在不同地震烈度下的震害情景,并对其进行地震灾害风险评估。研究结果表明：在中小型城市城区高层建筑物结构类型解译工作中,无人机倾斜摄影技术能够全天时获取成像清晰、质量较高的高分辨率遥感影像,能更好地高精度分辨城区高层建筑物结构类型、层数等基础信息,能为震害情景构建和地震灾害风险评估提供准确的基础数据;烈度为Ⅶ度时,城区建筑物以轻微破坏和中等以下破坏为主,地震灾害风险不大;烈度为Ⅷ时,城区建筑物以中等及以上破坏为主,地震灾害风险较大;烈度为Ⅸ度时,城区大部分建筑物都会出现严重及以上破坏,地震灾害风险很大。研究结果将会为该地区精确实施建筑物加固、重点隐患排查等工作提供有力的科学支撑,对该地区防范化解重大地震灾害风险具有重要的意义。     

一种快速的震害评估方法——基于区域的遥感影像差值分割提取技术研究

根据建筑物在高分辨率遥感影像中“面”的特征,对差值法提取倒塌建筑物技术进行改进,将多阈值分割、类别筛选和数学形态学运算等概念引入差值法后处理过程中,提出基于区域的差值分割提取技术,并将新方法引入到完好建筑物的提取.通过对汶川地震中都江堰市某个街区进行计算,使用改进后的新方法进行评估,并与面向对象的方法和目视判读方法进行...     

利用高分辨率卫星影像进行地震损失评价所需的城市特征识别

高分辨率卫星影像已经在一些国家的民用领域得到应用。利用高分辨率卫星影像来收集地震损失评价所需要的各类城市信息不仅高效和有较好的时间分辨率，而且它可以减少以往所必需的大量的代价高昂且费力的城市调查。基于在印度城市台拉登所做的研究，讨论了如何利用高分辨率卫星影像进行城市特征识别的一些问题，同时也简单论述了利用GIS／RS软件综合所得的数据以便用于地震损失评价的方法。     

新疆塔什库尔干塔吉克自治县地震极灾区地震烈度遥感快速评估研究

2017年5月11日,新疆维吾尔自治区喀什地区塔什库尔干塔吉克自治县发生M_S5.5地震。为快速了解灾区灾情,本文基于无人机遥感技术获取的地震极灾区高分辨率影像数据,结合地震现场震害调查进行建筑物震害遥感解译,采用地震烈度遥感定量评估方法,进行极灾区地震烈度遥感评估。结果表明:灾区房屋结构类型主要包括土石木结构、砖木结构、砖混结构、框架结构,倒塌和局部倒塌的房屋均为土石木结构房屋,安居富民房屋无一倒塌,遥感评估的塔县地震极灾区地震烈度为Ⅷ~Ⅸ度,比中国地震局公布的地震烈度略高,今后需根据新疆实际情况修正模型,为新疆地震烈度遥感快速评估工作服务。     

基于面向对象的高分辨率遥感建筑物震害信息提取与评估

为了快速地确定地震等自然灾害引起的受灾区域范围,并对其受灾程度进行及时评估,本文采用面向对象的建筑物检测方法,基于高分辨率遥感影像所包含的地物几何结构和纹理特征信息,提出了一种建筑物震害信息提取与评估的方法和技术流程.在此基础上,以2010年玉树M_S7.1地震部分地区地震前后的QuickBird影像为例,对受灾区域震前、震后建筑物的形状、面积等信息进行提取,提取精度分别为88.53%和90.21%,对该区域建筑物变化信息进行提取所获取的建筑物变化信息精度为79.68%,统计变化区域像素个数,确定变化面积为15 923.52 m2,占研究区域总面积的68.16%,因此评估其为中重度受灾区域.本文结果与实地考察结果一致,证实了这种快速的震害信息提取与评估流程切实有效,能够快速评估受灾区,为灾后第一时间抢险及救援提供重要参考.