汶川地震次生灾害提取——面向对象影像分类技术的应用

遥感技术可快速准确地提取滑坡、崩塌、泥石流、堰塞湖等次生灾害信息。面向对象影像分类技术主要通过多尺度分割,并根据对象的特征进行模糊分类,可以很好的利用影像上下文信息,提高分类精度,与传统方法相比优势明显。利用汶川地震的震前、震后的福卫二号等数据进行研究,使用面向对象方法对北川附近灾情进行了变化检测分析;并结合DEM数据对唐家山堰塞湖璇坪乡区域震后初期的水体面积和蓄水增量进行了分析。在此基础上,总结了提取地震次生灾害的关键技术和工作流程。实验结果表明,应用面向对象的变化检测方法提取地震次生灾害可以取得很好的结果。     

Kappa系数在干旱预测模型精度评价中的应用——以关中平原的干旱预测为例

Kappa系数较多地用在评价遥感影像分类精度中。通过对分类影像和参考影像逐个像元统计,并建立误差矩阵,可以较准确地验证遥感影像分类的精度。将Kappa系数引入到关中平原地区加权马尔可夫和自回归移动平均两种干旱预测模型的精度评价中,基于标准降水化指数和条件温度植被指数两种干旱指标,对干旱监测数据和模型预测数据建立误差矩阵,得到了错估误差、漏估误差、总体精度和Kappa系数。综合应用4种评价指标分析模型的预测结果表明,错估误差和漏估误差能够验证预测模型的局部适用性,总体精度在一定范围内不能够直接反映模型的预测精度,Kappa系数可以较精确地评价不同时空间尺度的干旱预测模型精度。当参与预测的样本数目增加到一定程度时,Kappa系数和总体精度基本相等,可以更准确地评价模型预测精度。     

基于高分辨率卫星影像数据高原输电通道巡视技术的研究

近年来，随着西电东输工程的持续推进，位于高原区域的输电线网规模持续扩大，但因受高原气候条件影响，高原区域内的输电通道巡视难度逐步增大。为提升高原输电通道的巡视精度、效率，保障高原输电通道的安全，本文以worldview-3高分卫星影像数据为数据源，采用多尺度分割技术与面向对象分类算法，研究分析高原输电通道关键地物信息的提取方法，研究表明：（1）面向对象算法适用于高分影像数据的信息提取，其地物信息提取精度较高，能够满足输电通道的巡视工作，这表明基于高分卫星影像技术的输电通道巡视可行；（2）基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法提取的大棚信息精度可达95%，可替代人工解译工作，而道路信息精度可相对较低，但仍可替代大部分人工解译工作；（3）与传统野外核查、人工目视解译相比，基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法具有边界精度高、效率高等优势。     

基于多源遥感影像的台风灾情动态评估——研究进展

沿海地区作为人口聚集、国民经济和社会发展重要的区域和战略中心，台风带来的损失往往是惨重和致命的。尤其是近年来，随着台风突发强度、频度和广度的不断增长，灾后救援工作显得格外重要，亟待开展灾情信息快速获取与动态评估研究。该领域目前主要探讨的问题为：台风灾情信息的遥感数据来源；基于遥感影像的灾情评估方法；台风灾情表征指标与评估模型；台风灾害风险综合管理等。在全球变暖和快速城市化的背景下，目前应集中开展的研究为：以我国沿海地区典型台风为剖析对象，构建台风多尺度灾情表征指标体系和基于多源遥感影像的台风灾情动态评估模型；集成开发遥感-地理信息系统（RS-GIS）灾情动态评估工具集；探讨台风灾情信息共享与分布式管理机制。这不但能实现受灾地区灾情快速评估与制图，而且能为我国沿海地区台风综合灾害风险管理以及可持续发展战略实施提供科学依据。     

基于地形因子分割、分类的面向对象滑坡快速识别方法

由地震诱发的滑坡灾害具有数量多、分布面积广、危害大的特点。传统的高精度的专家手动解译不能满足大范围发生的滑坡灾后快速评估的要求,基于计算机的滑坡识别技术具有快速、准确的优势。随着灾后影像数据分辨率的不断提高,面向对象技术比基于像素的技术更具优势。但是在滑坡对象分割、分类中对影像光谱、纹理信息的过度依赖造成了分割不够客观、分类算法复杂等问题。基于震后Worldview 2m分辨率的多光谱数据,提出了一种考虑地形因子的滑坡分割、分类算法。这种算法基于简单的规则集并充分考虑了滑坡发生的机理特点进行分割、分类,具有快速、简便的特点,而且能达到很高的分类精度(98.14%)。这种方法较以往仅考虑影像光谱、纹理信息的面向对象滑坡识别技术具有很大的提高,可以在实际灾害发生时用于大面积、大数量的山地滑坡灾害的快速损失评估。     

台风灾害时空特征分析与评估模型构建

基于1993—2016年中国热带气旋灾情资料分析台风灾害及其损失(死亡人数、受淹农田面积、直接经济损失)的时空特征，并构建定性和定量模型评估台风导致的直接经济损失。结果表明：(1)1993—2016年间三类灾害损失呈下降趋势，且局地受灾程度与区域经济发展和台风登陆频次密切相关；(2)沿海地区的登陆台风以中等强度为主，且目前的防台减灾政策有一定成效；(3)通过构建组合分类模型和BP神经网络回归模型可以更好地评估直接经济损失，且两个模型的最终预测精度均达到了较高水平(86.08%和80%)。     

中国沿海地区台风灾害损失评估研究

沿海地区作为人口积聚、国民经济和社会发展的重要区域和战略中心,在台风灾害中遭受的损失往往是惨重和致命的,所以亟待开展沿海地区台风灾害损失评估研究。根据1990-2007年的台风灾情资料,选取代表性指标尝试构建了台风灾情评估模型,并对沿海省市的台风灾害损失及其与致灾因子的关系进行分析评价。结果显示:除个别区域外,沿海地区台风灾害损失都呈下降趋势,但各区域下降的幅度不等,其中浙江省、江苏省和海南省下降幅度较低,均不足10%;浙江省、福建省和广东省18年间平均台风灾害损失较大;上海市以南各区域台风大风和暴雨的频次多、强度大,灾害损失大。     

面向台风事件与灾害影响评估的时空数据管理模式

准确掌握自然灾害致灾因子强度、影响范围以及持续时间等灾害事件与过程信息,是开展区域灾害预警预测、减灾救援以及灾后重建等工作的基础。目前还没有一种通用的时空数据模型,能够对台风等过程性自然灾害事件进行建模。以"201319"号"天兔"台风灾害事件为例,设计了一种基于元组时间标记法的台风灾害事件与过程的多尺度时空数据管理模式,并运用扩展SQL语言,将台风灾害影响区域等灾害事件的过程性信息按不同空间尺度同步存储,为台风灾害事件的历史回溯、数据共享与可视化以及风险区划等提供可靠、高效的过程数据管理方式。     

基于HJ-1B卫星数据的草原火烧迹地提取及灾前可燃物特征分析

以2012年4月20日在蒙古国发生的特大草原火为例,用HJ-1B卫星CCD影像数据作为数据源,采用支持向量机分类方法提取火烧迹地,再用目视解译数据进行精度验证,总精度达到82.71%,Kappa系数为0.666 8,达到高度一致水平。对灾前的植被指数进行分析后,发现NDVI值小于0.1的比例为0.46%,大于0.1的比例为99.54%,因此能够判定当NDVI值大于0.1时,发生和蔓延草原火的概率较高。     

面向对象的高空间分辨率遥感影像信息提取——汶川地震城市震害房屋案例研究

随着遥感技术的快速发展,尤其是高分辨率民用遥感卫星的成功发射和应用,遥感技术在建筑物识别、震灾调查和快速预估评估方面发挥出越来越重要的作用。然而,传统面向像元的分类方法在对高分辨率遥感影像进行分类时,存在着不能充分利用影像信息、分类精度降低、速度慢等局限性,根据高分辨率遥感影像的特点,提出了面向对象的高空间分辨率遥感影像建筑物震害信息提取方法。该方法首先通过影像分割将影像划分为互不相交的影像对象,然后根据这些影像对象的影像特征如光谱、纹理、形状和上下文等信息进行分类,提取出破坏建筑物和未破坏建筑物,试验表明,面向对象的分类方法应用于建筑物震害信息提取较传统分类方法有更高的精度,具有很大的应用潜力。     

基于FY-3A的海南岛橡胶林台风灾害遥感监测——以“纳沙”台风为例

以登陆海南岛的1117号台风"纳沙"为例,根据通过高分辨率卫星数据提取的海南岛橡胶分布范围,利用FY-3A遥感数据分析了台风登陆前、后海南岛橡胶归一化植被指数的变化。借助GIS技术平台,提取受损橡胶的分布信息(INDVI0)。根据建立的橡胶林台风灾害等级标准,绘制了橡胶林台风灾害损失等级分布图,实现了橡胶林台风灾害的遥感监测。通过遥感监测结果与灾情实际调查结果的对比分析发现,二者总体趋势一致,而遥感监测更加快速、直观、精细,说明橡胶林台风灾害遥感监测是可行的。     

福建省台风灾害时空变化分析

根据福建省灾害性气象年鉴和福建省气候影响评价资料,建立以县域为单元的福建省台风灾害数据库,运用Excel软件和M ap info技术,重建了1980~2005年福建台风灾害时空动态格局。研究表明:福建台风灾害年际变化总体呈波动上升趋势,年内80%左右集中在7~9月份,群发性强。空间上集中在沿海地区,灾情明显存在3个高值中心,即闽中的莆田、福清、长乐和平潭,闽南的漳浦、云霄和诏安,闽东北的霞浦和福鼎;致灾因子与灾情灾次比空间分布错位,体现承灾体脆弱性对台风灾害的影响。分阶段研究表明:台风灾害致灾因子变化不太明显,但灾情呈明显增强趋势,进一步反映环境不稳定性和承灾体脆弱性对台风灾害的影响机制。     

广东台风灾情预测系统研究

准确预测台风灾情对防台减灾具有重要意义。研究了广东省台风灾情的一种预测系统。该系统将广东省划分为4个区域,引入区域灾害易损性和台风路径类型作为评估因子,采用非线性的GA-BP神经网络,通过2000-2006年广东省台风数据训练和测试,建立了台风灾情预测模型。系统采用C#+Arc Engine进行二次开发,形成了一种集成GIS功能的台风灾情预测系统,以期为防台减灾工作提供决策辅助。     

利用MODIS数据识别若尔盖草地的沙化——分层分类方法

利用2004年9月15日的MODIS数据,应用Jeffries-Matusita 距离可分性函数分析了若尔盖沙化地、潜在沙化地、高寒草甸、沼泽草甸和泥炭地在各光谱通道上的可分性,得到了分层分类时每一地类的识别顺序和应当使用的光谱通道序列.对图像的分类结果表明:样本总体测试精度达96%,Kappa系数达0.95,沙化地、潜在沙化地面积与当年地面监测结果分别相差-2.71%和0.73%,表明该方法具有较高的沙化面积监测精度.监测结果表明:自2000年以来,若尔盖牧区草地沙化面积仍以年均14.06%的速度增加,湖泊湿地萎缩严重,该区生态恶化的现象仍未得到有效遏制.     

华南台风灾害的风险熵-极限学习机预测模型研究

结合广义模糊熵原理和模糊c均值聚类方法构建华南台风灾害风险熵模型,对华南台风灾害进行风险分析,讨论其分布情况;利用灰色关联分析法,探讨华南台风灾害的灾情因子、致灾源因子分别和灾害风险熵之间的关系以及二者对风险熵的影响程度;建立基于极限学习机的非线性回归模型,以多元线性回归和BP神经网络两种方法作为对照组,进一步探讨风险熵与灾情因子和致灾源因子关系。结果表明,华南台风灾害风险熵值呈正态分布,与灾情因子和致灾源因子的灰色关联度分别为0.716 2和0.794 9,受灾情因子和致灾源因子的影响较大;利用构建的极限学习机模型预测的华南台风灾害风险熵值平均绝对误差为0.059,拟合优度为92.82%,将预测结果与常规的多元线性回归和BP神经网络方法的预测结果进行对比分析,结果表明,用构建的极限学习机模型预测华南台风灾害风险熵值,其性能比常规多元线性回归和BP神经网络方法有明显的改进。     

基于历史案例的自然灾害灾情评估方法研究

当某一自然事件被确定为灾害时,在获取有限的灾害数据情况下基于历史相似灾害案例进行快速的灾情评估,是有效进行灾害、灾情分析和抗灾救灾决策的保障。以历史案例灾害的灾害、灾情指标和当前灾害的灾害指标为数据基础,以最小距离法原理建立历史案例与当前灾害的相似度判断模型,设计基于历史案例相似度的自然灾害灾情评估模型,实现基于历史案例的自然灾害灾情评估方法与技术方案,并且以河南2001-2006年的农业干旱历史数据为历史案例,以其2007年农业干旱农作物受旱面积为评估指标,随即选取了一个相似度评估方法对灾情评估方案进行了案例验证,结果显示相对精度为98.45%,可信度较高。基于历史案例的灾情评估方法成本低、效率高、时效性强,且方法简单、约束条件较少、容易实现,在灾情评估方面具有一定的实用价值。     

基于遥感数据的闽东南山区公路滑坡快速识别技术研究

传统的滑坡识别主要通过遥感目视解译和人机交互识别,存在耗时费力、主观性强和提取精度低等问题。文中以福建省某公路为实验区,提出了一种基于高分辨率遥感数据的闽东南山区公路滑坡快速识别方法。包括采用亚米级高分辨率遥感影像,通过对色调、地形、光谱、植被指数和纹理等滑坡特征进行分析与研究,确立了适用于东南山区公路的多维多尺度滑坡分类识别规则;借助机器学习算法分类工具与多维多尺度特征筛选集相结合构建了公路滑坡识别模型,并基于高分辨率遥感影像在色调尺度上对滑坡进行初步识别;最后经由坡度、归一化植被指数和纹理特征筛选集对初步识别的滑坡区域进一步的分割提取,从而对山区公路滑坡空间分布实行精准识别。经实验验证,文中方法所得滑坡识别的平均精度达到85.73%,且滑体提取形态特征完整,可清晰地展现出滑体的“舌”、“簸箕”状形态,亦可清晰辨别滑体的滑壁与堆积体。研究成果可为我国植被发育区的山区交通线路的滑坡识别与风险评估提供科学参考。     

基于BIM的台风灾害后建筑施工关键链进度预测模型

及时完成台风灾害后施工项目建设,不仅可为灾区人民重建家园,也给施工企业带来一定经济效益。BIM具有强大的数据处理能力,为提高台风灾害后建筑施工关键链进度预测精度,构建基于BIM的台风灾害后建筑施工关键链进度预测模型。通过基于BIM的建筑信息子模型,提取有关台风灾害后建筑施工关键链数据,并将采集的建筑施工关键链数据实行融合,以此提高数据分析精度;再采用BIM多因素建筑施工关键链进度预测子模型,分析所获取的建筑施工关键链数据,预测台风灾害后建筑施工关键链进度。将所建立模型应用至某建筑施工关键链进度预测中,预测结果显示,该建筑施工关键链整体进度完成需要耗费14.05 d,此预测结果精准度大于0.9,预测结果有效。     

一种台风灾情综合评估模型及应用

对台风灾情评估提出了一种基于台风灾害案例历史案例分析、综合模糊数学和灰色关联分析的综合评估模型;利用模糊隶属函数将台风灾情原始数据无量纲化,再设定一极重灾为参考序列。根据台风各评估指标与参考序列的距离,计算出关联系数;将关联系数加权平均和定义为灾度,根据灾度值评定台风的灾级。并以广东省台风灾情为例,验证了此模型。     

一种面向灾害应急的UAV影像快速拼接方法

洪涝、地震等自然灾害发生突然,特别是对城郊设防水平较低地区,短时间内能造成巨大的损失.及时、准确、快速地获得足够的灾情信息是减灾救灾的前提；依靠无人机采集的灾区遥感影像越来越成为减灾部门提取第一手灾情信息的首选数据源.结合无人机影像特点,优化利用影像局部不变特征进行特征匹配,通过RANSAC算子剔除匹配粗差,并用变换优化法求取最佳变换模型参数,然后采用基于动态规划的最佳拼接缝搜索策略和加权平均相结合的融合策略,在保证灾害应急精度要求的前提下,很好地消除了拼接缝和“融合鬼影”现象,为城郊区应急情况下的灾情信息获取提供了新的技术手段和支持.