基于无人机、高分卫星遥感影像的甘肃省陇南市建筑物空间化研究

基于无人机、高分卫星影像资料,通过实地调研与遥感影像对比分析,建立基于无人机、高分卫星遥感影像获取建筑物的技术路线,并以甘肃省陇南市为研究区进行实例验证。研究结果表明:利用无人机航拍进行建筑物识别时,采用倾斜摄影和正射影像相结合的方式,建筑物识别效果较好,尤其是对屋顶相同或类似的不同结构建筑物的识别;基于遥感技术获取建筑物时不仅要建立区域建筑物遥感影像解译标志,还需要借助区域地理环境特征、建筑物排列、占地面积、建筑物阴影等因素进行辅助识别,才能获取较为可靠的结果;陇南市建筑物类型主要有土木(含木构架)结构、砖木结构、砖混结构、框架结构4类,占比分别为19.25%、44.29%、31.32%、5.14%,建筑物遥感解译结果精度在-23.92%~25.28%;基于无人机和卫星遥感影像获取居民地建筑物数据可以用于更新地震应急基础数据库,但存在一定的误差。     

基于深度学习网络的地震地质灾害识别研究

遥感影像识别方法是破坏性地震震后地质灾害快速、准确获取的重要方法之一,传统的遥感影像识别方法主要以人工目视识别方法和半自动识别方法为主,需投入大量的人力和时间。针对破坏性地震震后地质灾害解译时间长、投入人力多等问题,以2017年8月8日四川九寨沟7.0级地震震后高分辨率无人机遥感影像为研究样本,提出基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法。首先结合震后遥感影像解译资料和现场调查资料,提取九寨沟地震地质灾害无人机遥感影像特征,并构建研究区地震地质灾害解译指标和分类数据集;然后采用DeepLabv3+网络结构及softmax损失函数,建立基于深度学习网络的地震地质灾害遥感影像图像语义分割模型方法;最后采用半监督学习方法进行结果验证。研究结果表明,基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法可有效识别九寨沟地震地质灾害分布信息,整体分类识别准确率为94.22%,F₁分数值为0.77,结果具有较好的一致性和准确性,可提升地震现场灾情获取和重点地震隐患识别等工作效率及服务能力。     

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。     

基于无人机影像的面向对象建筑物结构分级提取方法研究

为提高遥感影像建筑物结构识别精度,综合利用光谱、形状、空间、纹理和数字表面模型(DSM)建立了建筑物结构分级提取方法。基于研究区无人机高分辨率影像,采用面向对象的影像分析策略,首先进行多尺度分割,以最佳分割与合并指数提取影像中建筑物目标;然后分别采用规则、训练样本与DSM方法对建筑物结构进行分类;最后将3种分类方法进行融合,对比分析了单一方法和融合分类方法的建筑物结构分类精度。结果表明:基于规则+样本+DSM的半监督建筑物结构分类方法错分率、漏检率与Kappa系数最优。     

基于无人机影像的漾濞地震房屋震害定量评估

2021年5月21日,云南漾濞县发生MS6.4地震,震源深度8 km.文中将无人机遥感技术引入云南漾濞县6.4级地震房屋震害评估工作中,结合无人机影像数据和现场地面调查数据,建立房屋震害遥感解译标志,提取漾濞县城部分区域的房屋震害信息,进行遥感定量评估.通过与房屋震害现场调查统计结果的对比分析,房屋震害遥感定量评估结果...     

基于高分辨率影像的九寨沟7.0级地震道路震害评估

2017年8月8日九寨沟7.0级地震引发贯通重灾区的S301省道、Z120县道多处损坏,给应急救援和灾后重建带来较大困难。利用高分辨率无人机和卫星影像可以对道路震害情况进行评估。本文首先对道路震害进行破坏类型和破坏等级的划分,针对不同分辨率影像所表现的道路破坏特征,建立各破坏等级、各损坏类型的解译标志,并完成灾区遥感图像覆盖范围内主要道路震害的研判与评估。经统计分析,研究区域共出现110处明显破坏,其中,68处为部分损坏,42处为完全损毁,道路整体破坏严重。     

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。     

基于改进蚁群算法与无人机影像的震害识别方法及其在漾濞地震中的应用

地震后及时、精准地获取区域的震害情况,对科学有效地开展应急救援与灾害损失评估工作具有重要意义。文中依托蚁群算法以及无人机高清遥感影像,提出了一种高效识别区域建筑震害的新方法,并在近期云南漾濞6.4级地震的应急工作中进行了应用与验证。该方法通过改进蚁群算法中信息素浓度更新策略,引入优化算子,建立了更好的识别规则,提高了震害识别的速度与准确性;云南漾濞6.4级地震发生后,以第一时间获取的漾濞县城无人机高分辨率影像为试验数据,对区域震害的提取效果进行了验证,并与蚁群算法及最大似然方法进行对比分析。结果表明,文中提出的基于改进蚁群算法与无人机高分辨率影像的震害识别方法可有效提高区域内被破坏建筑物的识别精度。     

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。      

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.     

基于震害资料的川西农居地震易损性研究

基于汶川地震等6次典型破坏性地震的震害调查资料,采用基于震害数据调查的经验分析法得出了川西地区农居建筑基于地震烈度的地震易损性矩阵,并采用房屋震害矩阵曲线化分析方法转化计算得出该地区基于地震峰值加速度的地震易损性矩阵。通过分析该地区5类农居建筑的破坏概率和对易损性指数的计算分析,得出不同结构农居建筑的抗震性能排序和抗倒塌能力排序,即穿斗木结构的抗震性能最好,土木结构的抗震性能最差,其余结构类型的抗震性能顺序依次是未设防砖混结构、砖木结构、砖石结构。同时,穿斗木结构的抗倒塌性能最好,然后依次是未设防砖混结构和砖木结构,而土木结构和砖石结构是抗倒塌性能最差的2种结构类型。     

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。     

无人机摄影技术在精河地震房屋震害定量评估中的应用

利用2017年8月9日精河6.6级地震后获取的高分辨率无人机影像，对叶里斯南也肯村153栋房屋进行结构分类和震害解译，获取研究区内土木结构、砖木结构、砖混结构、框架结构4种类型房屋数量及震害特征，并依据解译结果计算每种结构房屋平均震害指数。由于研究区内砖木结构、砖混结构、框架结构房屋数量偏少，房屋内部的震害难以用无人机影像识别，这3类房屋的震害解译结果与现场调查结果相比差别较大，而土木结构房屋平均震害指数及所对应的地震烈度结果与现场调查结果基本一致，表明无人机影像可为房屋震害定量评估提供重要参考。     

海南岛北部地区活动断裂的遥感解译研究

文中通过对海南岛北部卫星遥感影像的解译分析,对该区活动断裂的分布与发育情况进行了研究。首先选取光学影像和雷达影像为主要数据源,在数据预处理及信息增强处理的基础上,进行了多源遥感信息融合处理,以综合利用各类数据源;其次结合研究区已有研究成果,分析遥感影像上地质地貌特征的表现,以建立研究区的解译标志,分析提取各类地质体影像特征;最后,综合分析研究区的地质地貌特征,对海南岛北部活动构造的分布与发育情况进行了全面深入的遥感解译。研究发现,研究区内主要存在EW、NW及NE向3组活动断裂,其中EW及NW向断裂对海南岛北部的地质地貌发育情况影响很大,对该区地震的发生起了比较大的控制作用     

多种对地观测技术及Google Earth技术应用于土地利用/覆被变化建库

为克服传统生态环境监测周期长,可靠性差,精度低的局限性,提出利用多种对地观测技术及Google Earth 技术进行土地利用/覆被变化监测方法.即利用新近获取的遥感影像为信息源,以原有的遥感影像解译数据为基础,对新遥感影像进行土地利用/覆被变化解译,修改旧遥感解译数据库;利用Google Earth上具有的高分辨率遥感影像,在室内对解译过程中的不确定地物进行补判;利用手持GPS接收机在野外对解译结果进行核查,并更新数据库;利用GIS空间分析功能,提取出高精度土地利用/覆被变化信息.实验选取近年旱涝灾害严重的四川作为研究对象,研究结果表明利用多种对地观测技术及Google Earth技术可以有效的对土地利用/覆被变化进行动态监测,并对下一步研究方向进行了探讨.     

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。     

3S技术支持下鄱阳湖区地质构造调查分析

采取遥感(RS)技术对鄱阳湖区地质构造TM影像特征进行分析,建立湖区不同断裂遥感解译标志.利用人机交互方式解译出湖区不同断裂,借助地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)将该区的地质构造信息和相关地质资料进行空间叠加对比和实地验证分析的基础上,对该区地质断裂及活动性断裂构造进行深入研究和遥感影像新构造类型分区.     

基于多源遥感数据分析日喀则地区活动断裂的影像特征

选取多时相、多波段的MODIS红外影像以及MSS、ETM、资源卫星等多源遥感数据,通过解译活动断裂的遥感影像标志,对西藏日喀则地区东西向的活动断裂位置及其活动性进行了重新解译和判定,识别出了沿雅鲁藏布江缝合带展布的三条活动断裂,即冈底斯断裂、昂仁-仁布断裂、拉孜-邛多江断裂。同时,利用多源遥感影像综合分析了断裂发育的宏观及微观地貌特征,研究了构造活动与水系冲沟地貌之间的关系,得到了一些初步认识:三条东西向活动断裂以挤压逆冲为主,且受雅鲁藏布江缝合带的控制,断裂的活动性存在差异;利用亮温梯度特征在红外影像上提取的线性迹象与光学影像提取的活动断裂位置吻合较好;红外亮温梯度的变化除了受季节、地形、地貌等多种因素影响外,可能还与断裂的活动性有关。在传统遥感解译活动断裂的基础上,辅以红外亮温梯度特征分析,有助于更好地开展活动断裂的提取及其活动性监测研究工作。     

基于SEaTH算法的芦山地震无人机低空遥感影像信息对象级分类

在地震这种重大自然灾害面前,快速有效地从遥感影像中提取震区土地利用信息,在灾情评估及灾后重建中发挥着重要作用。选取四川省芦山地震灾区无人机影像为数据源,运用面向对象的影像分析方法,首先研究了多尺度分割中参数的选择,获取了研究区最优分割参数;然后考虑了各个"影像对象"的数字化特征值,利用改进的SEaTH算法进行特征值优化处理;最后采用了隶属度信息提取方法,获得了芦山地震灾区无人机低空遥感影像分类图,并进行了分类精度评估,结果表明:研究区影像的分类总精度为87.5%,kappa系数为0.835。     

利用遥感图像对震损建筑结构变形检测的识别研究

为识别震后建筑变形损坏状况,提出震损建筑结构变形检测的遥感图像识别分析方法。利用无人机采集震灾区域的遥感图像,将建筑结构变形检测问题转变为构件间坐标测量问题,提取所采集遥感图像中样本矢量点,将其划分为不同种类区域,在此基础上对图像进行聚类分割,以获得震后图像的不同类别建筑结构特征,实现识别不同样本矢量点的地震受灾情况。通过实验分析发现,所提出的图像识别分析方法在一定程度上可以识别出损毁建筑物,但仍需要进一步研究,以提高其识别精度。