面向对象遥感分类方法在震害快速提取中的应用

破坏性地震发生后,迫切需要对灾害进行准确、快速的评估,为应急指挥、救援决策提供依据.高空间分辨率影像中地物的几何结构和纹理信息丰富,传统方法难以满足需求.面向对象的遥感图像处理方法,运用多尺度分割方法,实现图像信息多维的分离,并加入纹理、形状和相互关系特征的综合分析及模糊逻辑分类方法,从而最大程度模拟人类目视解译遥感影像的思维模式,提高有效信息的提取精度.     

基于高分辨率合成孔径雷达影像建筑物成像几何结构的震害特征分析

传统的利用震后单幅合成孔径雷达(SAR)影像对建筑物的震害特征分析大多基于街区范围, 很少基于其成像几何结构． 本文基于高分辨率SAR影像上的建筑物成像几何结构, 分析了建筑物单体的震害特点, 建立了利用距离向线性灰度累加的方法提取规则未倒塌建筑物的叠掩区和阴影区及倒塌建筑物的倒塌区, 并在此基础上进行各几何特征区域的纹理特征, 如同质度、 不相似度和熵的计算及其组合特征分析, 由此建立了基于SAR影像建筑物成像几何结构的震害分析方法． 采用该方法对2010年玉树M_S7.1地震震后玉树县城区的高分辨率SAR影像进行分析, 结果表明: 叠掩、 阴影和二次散射亮线是进行建筑物震害解译的有效几何结构特征, 其中叠掩区和阴影区的影像纹理特征具有较好的震害识别能力; 与传统的简单特征统计方法相比, 考虑建筑物SAR影像成像几何结构的特征统计法, 可以显著提高建筑物的震害识别能力.      

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。     

基于Landsat-8与ZY3多源遥感影像的城镇居民地识别与再分类研究

精细的居民地数据对地震灾害风险分析具有重要意义。 为得到具有较高时效性与精细度的居民地数据, 充分发挥其对人口、 建筑物空间展布的指示作用, 本文综合利用多源遥感影像的优势, 基于分层分类思想开展城镇居民地识别与再分类研究。 以甘肃天水秦州区的主城区为例, 采用具有较高时效性的Landsat-8 OLI影像, 建立决策树分类模型识别出居民地轮廓; 在居民地轮廓内部, 进一步采用资源三号卫星(ZY3)高分影像, 利用面向对象方法进行居民地内部的建筑群再分类, 最后得到了具有不同精细程度的居民地数据。 实验结果中Landsat-8土地覆盖分类总体精度为92%(其中居民地识别率达86%), 城镇居民地再分类的总体精度为81%, 说明了本文研究方案的可行性。     

基于震前高分影像和震害仿真的建筑物震害快速评估：以四川泸定6.8级地震为例

精细化的建筑物震害评估,对震后应急救援和烈度评估具有重要的意义.为解决因震后高分辨率影像缺乏导致无法快速开展建筑物震害评估的实际需求,以四川泸定6.8级地震为例,提出基于震前高分影像和震害仿真的建筑物震害快速评估方法.首先通过深度学习技术提取灾区建筑物空间信息,在收集实际地震动记录的基础上,结合精细化的建筑物震害仿真方法,对震中部分村镇的建筑物震害及地震烈度进行了快速评估,并与震后获取的无人机影像解译结果、现场调查烈度及余震等进行验证.结果表明震中附近的磨西镇烈度估计达到Ⅸ度,其他地点的估计结果与发布的烈度图进行比较,其衰减较为一致,且与余震发生空间较为重合,进一步证明该方法可作为震后大范围影像缺失的“盲区”的建筑物震害快速评估的有效方法,为现场应急、灾害调查和烈度评定提供信息支撑.     

基于蒙特卡洛方法的地震目录模拟及相符性检验——以汾渭地震带为例

人工地震目录模拟是改进现有地震目录不完备性、弥补大地震记录稀缺,以及完善地震学相关研究的有效途径之一。本文基于地震活动的泊松分布模型、古登堡-里克特震级-频度关系,利用能较逼真描述具有随机性质事物特点及物理实验过程的蒙特卡洛方法,模拟汾渭地震带未来30、50、100年等不同时长的地震目录,并对其进行统计检验。分析表明,模拟地震目录符合设定的地震活动性参数和泊松分布假设特征。依据模拟地震目录,对未来该区域地震趋势进行了分析,以期为地震危险性分析提供参考。     

轻小型无人机在房屋建筑结构类型调查中的应用

房屋建筑结构数据是了解房屋抗震设防能力的基础,获取房屋建筑结构信息具有重要的现实意义。本文在简单介绍无人机遥感系统、房屋建筑信息无人机遥感调查技术流程的基础上,以全国多地多架次飞行任务为应用实例,对无人机照片进行筛选、姿态匹配、照片拼接、纹理映射等处理,获取了房屋建筑密集区的正射镶嵌图和三维场景模型,然后对房屋建筑结构类型进行目视判读,并与地面调查的真实结果比对分析,计算得到目视判读的准确率为91.17%,Kappa系数为0.80。结果表明,轻小型无人机轻便灵活,获取的三维场景模型能有效、直观、准确地进行房屋建筑结构类型判定,可弥补传统实地调查的不足,为评估大范围建筑物的抗震能力提供重要的参考依据。     

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。     

地震前后遥感影像空间尺度特性与最优空间尺度选择

本文基于不同计算窗口大小的改进局部方差方法, 判定地震后遥感影像上的目标物, 如损毁建筑物、 完好建筑物的最佳空间尺度。 对航片、 QuickBird影像进行了系列实验分析, 得到了在QuickBird影像中城区完好建筑物最佳空间分辨率在2~3 m, 损毁建筑物最佳空间分辨率2~4 m, 航片中城区完好建筑物最佳空间分辨率为3~4 m。 最佳空间分辨率与目标地物的尺度紧密相关, 不同尺度大小的地物具有不同的最优空间尺度。 最佳空间尺度的选择在处理海量高空间分辨率影像时通过重采样选取最佳空间分辨率, 可以有效减少图像运算时间, 在地震灾害快速评估中具有一定的应用意义。     

基于RS和GIS的建筑物空间分布格网化方法研究

本文在概述目前地震风险评估以及震后快速评估中建筑物空间分布格网化处理方法基础上, 提出了基于遥感和GIS的多源数据多因子建筑物空间分布格网化方法。 以云南省东川区为例, 利用DEM数据、 土地利用数据、 基础地理数据等, 提取地形、 地貌、 河流、 道路、 居民地和其他土地利用类型等各种影响因子, 以300 m格网为单元, 研究了建筑物空间分布与各类影响因子之间的相关性, 确定了各类子因子的建筑面积密度, 实现了建筑物空间分布格网化预测。 综合分析表明, 考虑多影响因子的建筑物空间非均匀性分布, 较传统的均匀性分布方法更接近真实空间分布, 因而有助于提高地震风险评估和震后快速损失评估的准确性。