基于Q-OTSU算法高分三号水体快速提取方法研究——以河南鹤壁洪涝灾害监测为例

最大类间方差法（OTSU）算法是一种确定图像二值化分割阈值算法,其用于合成孔径雷达（SAR）影像中进行地物目标快速提取有突出的优势。本文提出一种优化的OTSU算法（Quick-OTSU,Q-OTSU）,可以快速提取SAR影像中的水体信息,满足洪涝灾害快速应急需求。2021年7月,河南省遭受持续性强降雨,引发特大洪涝灾害,本文采用多景国产高分三号卫星（GF-3）不同时相SAR数据,采用Q-OTSU阈值分割法快速提取河南省鹤壁市受灾区域水体信息,同时利用同期哨兵二号（Sentinel-2B）影像进行精度验证,分析受灾区域灾害情况。在获取影像24 h内就完成了水体信息提取,精度达到96.7%。研究结果表明：本文提出的Q-OTSU算法应用于国产高分三号数据水体提取中,精度高,可高效快速进行洪水灾情评估,能够为政府和相关部门及时、精确地掌握洪灾信息,科学防灾救灾提供了决策依据。     

基于RS与GIS功能互补性的震害评估方法浅析

震害评估是震后对建筑物和生命线工程等易损性,以及对人员伤亡和直接经济损失进行统计评估,实时有效的震灾评估是减少震灾损失的有力途径,意义重大。随着空间遥感技术以及计算机技术和图像处理技术的不断发展,基于数字图像处理的震害评估越来越得到广泛应用。在对RS和GIS技术的介绍的基础上,探讨了二者在震灾评估功能上的互补性,并以特定的方式相结合,建立了由四模块组成的基于RS和GIS的建筑物震害评估系统,得出基于震害提取的损失评估方法。基于震害指数的粗略评估和基于RS图像分类的精细评估方法结合运用,可以实时地、较准确地对建筑物震害损失进行评价。     

基于深度学习的建筑破坏状态智能评估研究

地震发生后需要对震害区域建筑物破坏等级进行快速评估,以便于震后辅助决策和应急救援。通过分析建筑物外立面震害照片数据,挖掘不同建筑破坏等级与其立面图像特征潜在的映射关系,建立基于震害图像数据的建筑破坏状态智能评估深度学习方法,并应用于都江堰的地震调查数据。首先,训练获得了DeeplabV3+图像语义分割深度神经网络模型,实现在震后复杂背景下的建筑物外观整体的分割提取。进一步,利用迁移学习进行ResNeXt网络参数训练用于图像分类,实现建筑物地震破坏等级的评估。分析了都江堰地震现场调查数据,实验结果表明,所提方法能够较精细地将建筑破坏划分为基本完好、损坏和倒塌三类,准确率达到90.33%。评估模型可直接应用于震后建筑状态的较精细评估,且对外立面图像拍摄角度无较高要求,对图像背景鲁棒,可避免环境因素影响。相较于人工判断,研究方法提高了工作效率,缓解了调查者主观性判断带来的离散性影响,具有良好的应用潜力。     

建筑物震害遥感图像的变化检测与震害评估

随着卫星遥感成为一种便捷的信息源，遥感手段将能在震害快速评估中发挥重要的作用。本文详细介绍了地震前后遥感图像的变化检测方法，并以张北地震为例，经精确配准，利用定性显示和定量计算的方法，对地震前后张北地震区的SAR图像进行了变化检测处理，确定了村庄建筑物的地震破坏及震害程度,为利用遥感图像检测建筑物的地震破坏进行了有益的探索。     

基于ENVISAT-ASAR数据的洪涝水体空间分布信息提取

分析了表面粗糙度、几何角度和极化方式对水体等地物在雷达图像上成像特点的影响因素以及纹理特征对水体提取的作用,分别对基于单波段数据的域值法、基于双极化数据的最大似然分类法和基于双极化数据和纹理信息的最大似然分类法从ENVISAT-ASAR数据提取洪涝水体信息的方法进行了分析与探讨.试验结果表明:域值法提取水体,存在很多诸如山体阴影等易与水体混淆的误提取问题;利用双极化数据并加入纹理信息参与水体信息提取,在一定程度上可以改善这种误提取现象,提高水体提取精度.纹理的选择方法要与当地的水体与山体阴影走向、形态等结合,这个试验过程是费时的.     

基于倾斜摄影三维影像的建筑物震害特征分析

精确的建筑物震害评估对地震应急、救灾和经济损失评估有着重要的作用。倾斜摄影可从多角度获取建筑物侧面和顶部的信息,建模形成的高精度三维影像解决了传统二维影像只能从垂直视角进行分析的局限性。根据欧洲98地震烈度表(EMS-98),建筑物的震害等级分为5类,而二维遥感影像无法获取建筑物外墙以及墙体结构、裂纹等信息,建筑物的震害程度往往分为2/3类,造成遥感影像提取与地面调查不一致。通过研究从三维模型中提取的纹理影像,结合面向对象影像分析提取混凝土结构外墙及其裂纹,并对提出的外墙、裂纹进行了分析。     

遥感震害快速评估技术在汶川地震中的应用

2008年5月12日四川汶川8.0级大地震发生后,在地面交通严重受阻、通信中断的情况下,遥感技术成为了地震灾情获取、地震应急和震后快速评估的重要手段。提出了利用高分辨率遥感影像进行地震应急和震后快速评估的技术流程,该流程涉及到遥感影像的数据管理、快速校正、图像增强、震害信息提取、地震灾情快速评估和评估结果网络发布等关键技术。利用遥感震害识别和快速评估技术准确提取了汶川地震的震害信息,绘制的基于遥感数据的汶川地震烈度分布图与中国地震局公布的基于地面调查结果的地震烈度分布图非常接近,首次实现了在震害遥感影像获取后的2~6h内,提供准确的宏观灾情分布情况以及初步的地震损失评估结果,在汶川地震的灾情获取、地震应急和震后快速评估中发挥了重要的作用。     

航空遥感地震灾害信息的快速提取

航空遥感地震灾害信息的快速提取是地震灾害损失快速评估的关键技术。遥感与地理信息系统的结合应用使得震害调查快速而又正确。本文重点论述了震害地类的特性与建立解译模型的原则、方法与不同种类信息源所采用的二套技术方案,并比较分析了二套技术方案各自的优势,探讨地震灾害信息快速提取的技术方法。     

基于GIS的城镇建筑物易损性分析与应用研究

利用城镇地籍数据信息,基于GIS软件进行建筑物易损性和居民安全风险分析与应用研究。通过对某县城中最具代表性的一个街坊建筑物的易损性分析和居民安全风险分析实例应用研究,重点讨论并实现了利用现有数字化地籍图、城镇地籍数据库及土地调查记录等信息;并结合建筑物震害损失评估模型和人员伤亡预测方法,完成不同结构类型的建筑物在不同地震烈度条件下的破坏造成的经济损失评估和人员伤亡程度的预测,对城市防灾减灾进行辅助决策支持与评估。     

唐山地震震害分布与地质构造关系探讨

地震震害分布与地质构造紧密相关。通过对1976年唐山7.8级地震震害详细调查数据进行整理、筛检,围绕唐山断层带区域,选择1 130个自然村的震害数据,完成地理信息数据库录入,建立唐山地震震亡率、建筑物倒塌率分布图。在此基础之上,运用地理信息系统空间分析方法进行震害分布特征研究,并结合唐山市活断层探测最新成果,探索区域地质构造对震害分布的控制作用。     

道路震害快速评估与辅助决策系统

道路是地面交通生命线的重要组成部分,是抗震救灾人员和物资的主要地面运输通道。重大地震灾害发生以后,快速、准确地提取灾区的道路震害信息对于应急救援工作具有重要的意义。随着遥感影像数据源的逐渐丰富,对有效的道路震害快速评估与辅助应急决策专业软件的需求愈加迫切。介绍了一种道路震害快速评估与辅助决策系统,详细分析了该系统的模块与信息流程,深入研究了道路震害信息提取、道路震害快速评估与运输辅助决策等关键技术。实验结果表明,该系统性能能够满足地震灾害应急评估的要求。     

基于无人机影像的长宁地震建筑物震害提取与成因分析

2019年6月17日,四川省长宁县发生6.0级地震,对当地建筑造成严重的破坏.选取震中长宁县双河镇为研究区,通过获取地震前后的无人机遥感数据,建立无人机遥感解译标志,对地震灾区的建筑物受损情况进行解译.在解译基础上进行无人机遥感建筑物震害提取,获取研究区的灾情信息.将目视解译方法得到的结果和无人机低空视频拍摄的震害结果...     

利用RADARSAT SWA SAR和LANDSAT TM的互补信息确定洪水水体范围

从RADARSAT SAR图像中自动提取洪水水体,一直是一个急需解决而又未能得到解决的问题。主要困难是由于阴影与水体严重相混淆。为此,本文研究发现,通过RADARSAT SWA SAR图像和LANDSAT TM图像上的互补信息,利用RADARSAT SWA SAR图像和LANDSAT TM图像上的水体和阴影进行复合处理,可以从RADARSAT SWA SAR图像上准确、半自动提取洪水水体范围。研究结果表明,该方法不仅适用于平地洪水水体范围的半自动提取,而且更适用于包含山区的大范围洪水水体的半自动提取。     

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。     

基于知识的多时相TM图像森林火烧迹地快速提取方法

本文以覆盖福州市及周边地区的五期TM图像为例,进行森林火烧迹地的自动提取研究.分别对TM图像上火烧迹地及其背景地物采样,分析火烧迹地在TM图像6个波段及PC变换、TC变换、多时相植被指数(MTVI)上的光谱特征,发现了火烧迹地与背景地物区分的光谱知识.其次,利用DEM数据分析火烧迹地在地形上的分布特点,发现了火烧迹地空间分布的知识规则.在此基础上建立了基于知识的多时相TM图像上森林火烧迹地提取模型,从而解决了快速识别和提取森林火灾信息的问题.     

高分辨率遥感图像在城市快速震害预测中的应用研究

以河南省某县城为例,通过分析高分辨率遥感图像,获取建筑物的属性信息,结合相关调查数据,建立震害矩阵,得到震害预测结果,计算综合地震危险性指数,评价该区域综合抗震能力。与实际调研结果对比后发现,基于高分表率遥感图像的建筑物信息提取技术具有较高精度,能够满足大范围快速震害预测的需要。     

典型震害遥感图像的模型分析

实际震害复杂多样,反映在遥感影像上很难用某种固定的模式进行概括分析,因而震害遥感影像的解释至今还停留在人工判读水平上,难以做到快速、准确。地震应急响应要求尽量在最短时间内了解灾情以救灾抢险,利用遥感技术和图像模式识别技术是快速确定震害乃至灾情的重要途径。本文以1976年中国唐山地震震后航空遥感图像为主要样本图像,参照国内外其它地区震害遥感图像,进行了震害的分级,概括了相应的遥感图像特征,在此基础上,建立了提取震害样本图像各种特征参量的数学模型,初步分析了表征各种震害样本图像的参量组合及其阈值范围的确定方式。     

基于神经网络的震害损失评估模型

如何对强烈地震所引起的损失进行快速准确的评估已成为防灾减灾领域一个新的研究热点。本文提出综合利用粗糙集理论、遗传算法和神经网络进行震害损失评估。采用粗糙集软件ROSETTA对数据进行前置预处理,以大型科学计算软件MATLAB为平台,通过遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,建立了基于优化后神经网络的震害损失评估模型。数据算例分析表明,该模型合理有效。     

震害预测中建筑物属性信息提取方法研究

在编制城市抗震防灾规划工作中,如何得到规划区大量的建筑物的普查资料一直是一个重要的课题。就此,本文提出了一种基于RS技术通过首先旋转高分辨率遥感图像而后搜寻建筑物阴影区有效分割线段来实现大范围建筑物层数信息提取的新方法,并结合高分辨率遥感影像数据和实际建筑物层数信息对提取结果进行分析。结果表明计算模型正确,普适性较强,算法过程简单,所得结果精度满足城市震害预测基础信息的要求,有较大实用价值。     

遥感技术在城市建筑震害预测中的应用研究

长期以来,在城市的震害预测研究工作中,建筑物属性信息的主要获取方法是基于人工调查的传统方式。近年来,随着遥感技术的发展,尤其是高分辨率民用遥感卫星的成功发射,使得利用遥感技术进行城市震害预测成为可能。鉴于传统的信息获取方式存在的费时费力,数据获取周期长,数据信息时效性差等缺点,以郑州市中牟县的部分住宅区为例,对高分辨率遥感影像在城市震害预测中的应用做了相应研究。