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.     

D-In SAR技术在地震同震形变研究中的应用

InSAR技术全天候、全天时、大面积、高精度、高可靠性的观测能力已经越来越开始受到世人的瞩目。目前的InSAR技术已不仅仅是测绘研究领域获取高精度数字地形高程模型 (DEM )的一种解决途径。随着合成孔径雷达差分干涉测量技术 (D InSAR)的不断发展 ,该技术已经开始比较广泛地应用于地形测绘、地震同震形变、地面沉降、滑坡、火山爆发、冰川运动等研究领域的探索和实践之中 ,并且开始在地表变形与运动研究中发挥出相当重要的作用。本文介绍的重点是D InSAR技术的基本原理、研究现状及其在地震同震形变中的应用和前景     

基于重磁场的延边微板块地壳结构特征研究

延边地区位于多个微板块的结合部位,区内发育长白山活动火山群,地震活动频繁。本文通过重磁小波多尺度分解与莫霍面、居里面深度反演分析,研究延边地区的微板块地壳结构特征。其中敦化-密山断裂以东的胶辽地块地壳厚度最大,约38~40km,兴凯地块则最小,约34~36km,敦化-密山断裂以西的松嫩地块地壳厚度变化平缓,约36~37km;NE向敦化-密山断裂为延边地区的一级断裂,切穿莫霍面,为松嫩地块的东侧边界;NW向展布的富尔河-红旗河断裂、秋梨沟老头沟断裂与汪清-敬信断裂则属于胶辽地块与兴凯地块之间的缝合带,控制居里面分区及形态,而居里面隆起区及其边缘则多分布火山口,表明居里面的局部隆起与岩浆活动关系密切。     

利用遥感技术提取震害信息方法的研究进展

总结了近年来国内外基于遥感影像提取地震灾害信息的变化检测方法,将其归纳为基于纹理特征提取和光谱特征提取的方法.介绍了最新的遥感技术应用在地震灾害评估中的方法,提出了其技术发展趋势.     

2014年美国加州纳帕M_W6.1地震断层参数的Sentinel-1A InSAR反演

2014年8月24日,在美国加州旧金山海湾北部的纳帕地区发生了MW6.1地震.发震断层是西纳帕断裂系统中的一部分,但是该断层之前并未被足够重视.本文利用欧洲空间局最近发射成功并刚刚投入使用的Sentinel-1A卫星获取的第一对同震干涉像对(20140807-20140831),得到了该地震的地表同震形变场,结合震后24h内区域GPS同震形变资料作为约束条件,反演了纳帕地震的断层几何参数以及滑动分布.Sentinel-1A干涉结果表明,此次地震造成了明显的地面形变,视线向最大抬升和最大沉降量均达到了10cm.联合反演结果表明,该发震断层的走向为344°,倾角为80°.主要破裂以右旋走滑为主,平均倾滑角为-146.5°,最大倾滑量达到了1.1m,位于地表下约4km,存在明显的滑动亏损现象.此次地震,累计释放地震矩达1.5×1018 N·m,约合矩震级MW6.1.该结果略小于InSAR单独约束结果,可能与Sentinel-1A像对中包含的快速震后形变分量有关.     

高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查

基于光学遥感影像的区域滑坡普查易受云雾天气的影响,存在滑坡体调查不全面的问题,无法满足震后应急调查与恢复重建的需求。本文提出了一种极化SAR卫星数据滑坡普查方法,采用高分三号全极化SAR卫星影像数据,以九寨沟地震震区为实验区,在深入分析滑坡体和其他地物类型散射特征的基础上,融合极化特征、纹理特征和地形特征等多维特征信息,结合高分二号影像获取的训练样本,构建基于BP神经网络的全极化SAR数据滑坡自动识别模型,实现滑坡体的自动快速识别。与高分辨率光学影像与无人机航空影像目视解译结果相比较,总体识别精度为92.8%,Kappa系数为0.715,识别准确度满足地震应急实际应用的需求。研究成果可用于震区大区域滑坡体的普查,为后续开展无人机高分辨率影像滑坡体详查、灾后应急与景区恢复提供辅助信息支撑,并促进国产高分SAR卫星数据在防震减灾中的应用。     

2017年“8.8”九寨沟地震滑坡自动识别与空间分布特征

2017年8月8日发生的7.0级九寨沟地震诱发九寨沟熊猫海附近产生大量的滑坡体,造成道路阻塞,严重影响地震应急救援进度。为快速准确地识别滑坡分布范围,本文在深入分析滑坡遥感影像特征的基础上,引入面向对象分析方法,实现了基于无人机影像的震后滑坡体的自动识别。通过多尺度分割算法获取滑坡多层次影像对象,利用SEaTH算法自动构建每一层次特征规则集,实现基于不同层次分析的滑坡体自动识别。分析滑坡体在地形、活动断层等因子中的空间分布特征,为地震滑坡预测与危险性评价奠定基础。与人工目视解译结果相比较,基于面向对象的滑坡自动识别方法提取精度可达94.8%,Kappa系数为0.827,在电脑配置相同的情况下,自动识别方法的效率是人工目视解译效率的一倍。空间分布特征分析表明,地震滑坡的空间分布与斜坡坡度、地形起伏度呈正相关关系,与地表粗糙度存在负相关关系,研究区滑坡体分布存在明显的断层效应。     

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基于InSAR数据分析四川盆地南部长宁页岩气区块地表形变场基本特征

近年来随着我国页岩气大规模开采,四川盆地南部活动构造相对稳定的地区出现了一系列微震和有感地震,甚至是破坏性地震。这些地震是否为工业开采所诱发,目前已有研究从时空相关性给出了一些统计推断,本文则从形变观测角度分析页岩气开采能否产生可以检测到的地面形变,以揭示形变信息与页岩气开采的关系,尝试为页岩气开采提供有效的监测手段。基于长波ALOS-2卫星雷达数据对长宁页岩气区块近两三年内的InSAR地表形变展开探测,检测页岩气发活跃时段内的形变时间序列信息。结果显示：考虑到不同观测砽技縂术的误差水平和观测角度差异,两种卫星数据均反映了一致的地表形变分布,且形变场与页岩气开采井的空间分布有很好的对应关系;压裂注液过程会造成地表快速隆升,生产过程中随着流体扩散地表会出现沉降和水平运动,初步揭示出页岩气生产过程中地面形变的非稳态变形特征。这表明在四川盆地南部复杂的形变观测条件下,InSAR技术是页岩气开采有效的监测手段,能够弥补地震学观测的不足。     

干涉成像雷达(INSAR)技术及其应用现状

介绍了干涉成像雷达（ＩＮＳＡＲ）技术的发展历史、基本原理和关键技术,以及星载ＩＮＳＡＲ的处理流程,还介绍了主要的应用领域,特别是ＩＮＳＡＲ在确定兰德斯地震位移场中的应用。说明ＩＮＳＡＲ在三维信息获取及地壳形变监测方面具有良好的应用前景