旋翼无人机在建筑物抗震能力调查中的应用

介绍旋翼无人机的工作原理和技术流程,以无人机在2016年云南重点监视防御区建筑物抗震能力调查中的应用为例,对其获取的12个调查点的房屋影像数据进行质量评价和照片拼接处理,并对产出的正射影像全景图和三维点云模型进行了对比分析。结果表明,旋翼无人机在云南山区具有明显优势,可作为一种快速获取影像数据的技术手段,为区域建筑物抗震能力评估提供有效的基础信息。     

利用遥感影像和经验估计方法初判云南省建水县房屋抗震能力

房屋建筑破坏是地震中导致人员伤亡的主要因素,在未取得房屋详细风险调查数据的过渡时期,综合房屋结构和用途的实测资料、农危改和异地搬迁统计资料以及不同用途的房屋在影像上的几何特征和空间特征,提出了云南地区基于遥感影像和经验估计方法的房屋抗震能力等级初判方法,并在建水县开展试点应用。结果表明:建水县房屋估计抗震能力达标等级占比为8%,疑似抗震能力不足等级占比为88%,疑似抗震能力严重不足等级占比为4%。     

基于遥感影像和经验估计初判山西省建筑物抗震能力

房屋抗震能力是地震灾害风险评估、震后损失快速评估等工作的关键数据。文章给出基于遥感影像和经验估计初步判别山西省建筑物抗震能力的技术方法，描述辅助性基础数据收集的类型、遥感数据的来源、判别标准的建立、针对城市或农村房屋特点的判别方法。据此，完成山西省房屋抗震能力的初步判别工作，并基于实地调研、街景对比、空间分析等方法进行数据质检。结果表明，该方法工作效率高、成本低，可快速获得区域房屋的空间分布、数量和基本的抗震性能。     

基于遥感影像和经验估计对营口市站前区建筑物普查

利用遥感影像和经验估计对辽东湾中心城市营口市站前区建筑物类型和数量进行统计,并通过百度街景复查,结果表明：该区域整体抗震能力较好,抗震能力的主要不足来自于快速城市化进程中出现的城中村和城郊村。该研究结果为当地房屋抗震能力评估提供可靠的数据支撑。     

基于遥感影像的建筑抗震能力分析

据震害统计,房屋抗震能力是影响灾害的主要因素,抗震能力一般由房屋抗震设防水平、结构类型、建造年代和房屋层数等因素决定,通过对房屋抗震能力的综合评定,以便采取更有针对性的地震灾害对策。本文通过遥感影像实现房屋基本信息的快速提取,提高房屋结构类型获取的便捷性,具有较高的准确度和可靠度,并利用抽样调查得到张家口万全区房屋建造年代和层数分布特点,结合当地抗震设防水平,建立房屋抗震能力指数指标体系,阐述房屋抗震能力现状,为地震灾害损失评估、风险普查、风险区划等工作提供参考。     

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。     

基于公里格网的云南昭通地震灾害风险评估

以1 km格网为评价单元,利用地震灾害风险普查成果——基于遥感影像和经验估计的房屋抗震能力初判成果数据,选取人口、经济、高程、地震动参数、断层距、房屋抗震能力6个地震灾害风险评估指标,采用熵权法评估昭通地震灾害综合风险等级;结合历史震例,基于昭通地区房屋易损性矩阵、震亡比与房屋毁坏率之间的经验公式,在1 km格网尺度上估算了昭通地震经济损失风险值与人员死亡风险值,为区域地震灾害风险防治提供参考依据。     

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.     

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。     

利用居民地建筑物数据和高分遥感影像评估地震烈度的方法初探

地震发生后,政府和社会对地震烈度评定工作的时效性要求越来越高,而遥感作为地震灾情获取的重要手段之一,在地震应急救援工作中发挥着越来越重要的作用。文中在前人研究的基础上,提出了一种利用遥感影像结合居民地建筑数据评估地震烈度的方法模型:在已知居民地建筑物数据的情况下,利用群体震害预测方法,构建居民地房屋倒塌率与地震烈度之间的关系模型;震后利用高分辨率遥感影像解译居民地房屋的倒塌率,并与倒塌率预测模型进行比对,反推该居民地遭遇的地震烈度。利用本方法对玉树县城内相邻但破坏情况相差巨大的2个街区进行了烈度计算,计算结果与现场科考结果一致。经验证,在利用遥感手段评估地震烈度时,本方法能有效避免由建筑抗震性能差异造成的影响,可较准确地评估地震烈度,在地震应急工作中具有一定的应用价值。     

高精度静态人口空间分布研究——以银川市西夏区为例

地震发生后，人口空间分布密度是决定救援力量部署的重要依据。然而，高精度人口空间分布数据存在获取和更新困难的问题，缺少有效的解决途径。以银川市西夏区为例，基于高空间分辨率遥感影像，通过建筑物解译与实地调查相结合的方式获取住宅建筑物信息，建立人口与住宅建筑物之间的关系模型，得到更客观真实的人口空间分布情况。研究结果表明，以高空间分辨率遥感影像解译住宅建筑物作为人口空间分布指示因子建模，得到的总体预测人口误差率为3.56%，人口平均相对误差率为9.19%，研究结果具有较高的可靠性，为震前灾害风险评估和震后灾情快速评估提供可靠的人口空间分布数据。     

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。     

基于无人机热红外遥感数据的地震倒塌房屋提取

遥感技术具有高效、快速获取大范围地表信息的能力,因而被广泛应用于建筑物分布和高度等参数的获取,以及震后灾情快速获取等工作,如震后倒塌房屋的研判和提取、震后滑坡、堰塞湖等次生灾害的识别等。但是,目前常用的可见光遥感技术无法在夜间获取信息。为了提高震后夜间获取灾情信息的能力,文中以北川地震遗址作为研究区,尝试利用无人机获取热红外遥感数据,并进行倒塌房屋的提取研究。将可见光遥感数据提取的倒塌房屋作为真值进行对比,发现热红外遥感数据可用于夜间倒塌房屋的识别,其总体精度为0.86,其中3种破坏类型房屋的用户精度都在0.8以上。     

无人机遥感技术在新疆皮山地震灾情获取中的应用

2015年07月03日,新疆维吾尔自治区和田地区皮山县（37.6°N,78.2°E）发生M_S6.5级地震,震源深度10km。本文利用高性能无人机数据采集平台获取灾区高分辨率影像数据,结合地震现场震害调查建立建筑物震害遥感解译特征,采用人工目视解译完成了灾区6个0.01°×0.01°格网评估区房屋类型及损毁程度应急遥感调查,获取测区地震灾情信息。结果表明:测区内房屋结构类型主要包括土木、砖木、砖混结构;倒塌房屋主要为土木结构及个别老旧砖木结构房屋,倒塌和局部倒塌的土木结构房屋占评估区土木结构房屋总数的68%,倒塌和局部倒塌的砖木结构房屋占评估区砖木结构房屋总数的12%;测区砖混结构房屋局部倒塌1间,未倒塌228间,砖混结构显示出良好的抗震性能,对避免人员伤亡和减少经济损失起到重要作用。     

基于已有地震的云南农居易损性矩阵分区研究

建筑物易损性矩阵是震后房屋直接经济损失初评估的重要计算参数。根据地域特征,把云南地区分为滇东北、滇西—滇西北以及滇南—滇西南地区,基于1993—2017年57次破坏性地震的震害资料,运用基于已有震害数据的经验分析法和经验震害矩阵完善的方法构建不同分区云南农居易损性矩阵;再通过各类建筑破坏比概率和易损性指数分析不同建筑结构的抗震能力以及不同分区同类结构的抗震能力。结果表明:土木结构和砖木结构具有较大的区域差异,滇东北地区土木结构、砖木结构抗震能力最差;砖混结构、框架结构抗震能力区域差异不明显。     

忻州市代县农村房屋抗震性能调查与分析

结合山西省地震灾害风险普查工程的目标任务,为摸清农村民房的抗震性能,开展抗震设防工作,对忻州市代县地区农村房屋的抗震能力展开实地调研初判。选取代县地区64个行政村,共计23 342栋农村房屋进行调查和统计分析。根据木结构、砖混结构等房屋不同的建筑结构特点分析其存在的抗震薄弱环节,同时分析不同地形下不同结构房屋的比例及抗震性能。根据分析结果,提出提高代县地区农村房屋抗震性能的相关建议。     

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.      

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。     

遥感自动提取技术在房屋抗震调查中的应用

房屋抗震能力调查对于全面摸清地震灾害风险底数,预测地震灾害损失具有十分重要的意义。传统实地调查方法难以大范围开展,而依靠经验估计和人工解译的遥感房屋抗震能力评价的效率仍有待提高。针对此问题,文章以深度学习遥感目标识别算法为基础,提出了多尺度聚合的房屋自动提取方法,并将该方法应用于湖北省房屋抗震能力遥感初判,自动提取房屋建筑共计1 060万余栋,并对其抗震能力进行了分类判别。经与试点县实地调查结果对比,文章方法房屋提取误差总体在10%以内,房屋抗震能力判别准确度在72.3%～90.9%之间。实验结果表明文章方法可为全国自然灾害风险普查工程房屋调查工作提供技术支持。     

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。