| 摘 要： | 激光雷达技术(light detection and ranging,LiDAR)是近年来在摄影测量与遥感领域发展起来的新型技术,在地震灾后评估工作中的应用仍处于探索及起步阶段,但已经展现出巨大的应用潜力。本文从震害评估的需求出发,基于地面LiDAR技术,深入研究了地震灾区建筑物点云数据采集及处理的方法,在此基础上进行震害信息提取及联合分析。主要研究内容总结如下:(1)传统方法的适应性改进与提高。研究了利用地面LiDAR设备开展测量工作的框架和关键方法,针对震害建筑物点云形状不规则、数据冗余度较高及噪声较多的特点,本文通过改进传统点云数据处理算法的关键参数,给出了合理的兼顾数据处理效率及效果的算法阈值,通过实验检验算法组合的有效性,实现了震害建筑物点云数据的高效处理。(2)首次提出实验性点云震害定量分析模型。提出了基于地面LiDAR的建筑物形状分析模型(terrestrial laser scanning-based building shape analysis model,TLS-BSAM),用于完成建筑物震害程度识别和分析。该模型融合了边缘提取、形状聚类及判别分析方法,有效解决了建筑物等高多边形序列提取、形状离散参数提取、不规则建筑物区块分割和震害分析等问题。模型给出了建筑物等高多边形序列最优采样间隔0.5~1m,最大限度保存建筑物震害特征以实现基于离散点云的形状分析。提出了等高多边形的长宽比r、倾斜方向θ、矩形度R、紧致度C和中心点位置x,y等特征参数,并通过K-means聚类方法,实现不规则建筑物区块准确分割,通过对各参数进行加权平均提取形状离散参数,可有效表达建筑物单体破坏状况的特征。其中倾斜方向、矩形度、紧致度和中心点能较好地反映建筑物的破坏情况,该模型通过建立判别函数对现有建筑物样本震害程度识别效果较理想。(3)拓展点云应用,提高精度。利用面向对象方法,将点云高程、回波次数及回波强度信息等作为特征参数,丰富了传统建筑物特征描述因子,并结合点云的光谱特征构建了建筑物信息提取规则集,阐述了基于点云数据的面向对象方法提取建筑物的关键流程,实现了高精度的建筑物信息提取,与实地调查结果相比,提取精度可达90%以上。(4)建立理论基础,提供新思路与方法。基于LiDAR数据与SAR图像,通过距离-多普勒模型(R-D)及射线追踪法的SAR图像模拟方法,选择典型震害建筑物开展SAR后向散射及三维几何剖面联合分析,阐述了各类震害的表达形式,为震害遥感的定量分析和自动判读建立了良好的理论基础,实现震害建筑物特征的高可信分析及解译,为震后SAR图像解译和建筑物震害分析提供了一种新思路与方法。
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