利用遥感技术进行城市建筑物震害的自动识别与分类方法研究

地震灾害是人类面临最重大的自然灾害之一，严重威胁着人民的生命和财产的安全。强烈的地震具有突发性、毁灭性的特点，它可以在几秒钟至几十秒钟之内摧毁一座城市。但是由于科学技术水平和人们对地震认识能力的限制，目前还不能对所有灾害性地震进行准确的预报。因此，震前积极防御，震后及时调查灾害的分布和数量、震害的快速评估、有效的救灾决策，是降低地震灾害损失的有效途径。 遥感技术以其良好的技术优势，早在上个世纪七十年代就被引入防震减灾事业中。随着遥感技术系统的快速发展、遥感平台的增加、高分辨率商业遥感卫星的成功发射和运行、图像成本的不断降低，遥感技术已为地震灾害调查、震害损失评估提供了一种迅速、高效的手段和方法，同时也为救灾、减灾决策提供了重要的基础信息。到目前为止，利用遥感技术进行地震灾害信息的获取主要可以分为单时相技术和多时相技术两大类。单时相技术是利用地震后某一时间获取的遥感卫星影像，用人工目视解译的方法来获取震害房屋损坏信息的。多时相技术是利用地震前和地震后同一区域两个时间的图像，通过检测它们之间的变化来提取震害信息的。但是，这两种方法都有许多不足：多时相技术因诸如分辨率或者入射角等图像参数的不同而导致比较低的识别精度，而且时间间隔大的卫星图像又可能导致检测不到震后图像上新建房屋的破坏等信息；现行单时相技术的人工解译法，虽然精度比较高，但是因为工作量大、速度慢、效率低等原因，难以满足震后快速评估与救助等方面的要求。 在本文的研究过程中，我们注意到了这样一个事实：在震后高分辨率遥感影像上，完好房屋的表面呈现出均一的图像纹理特点，而对于倒塌房屋或者半倒塌房屋，由于破坏截面比较粗糙，在图像上呈现出斑块状的低灰度值区域。同时，在可见光遥感影像上，城市房屋建筑均表现出高亮度，而对于植被、裸地、街道、水体等的亮度都比较低。因而，如果用适当的灰度门限值截取图像亮度值时，在这些破坏区图像上的低灰度值区域就会出现一系列相互不连通的“洞”。将这些洞信息统计出来，再辅以各区域洞面积与区域面积之比、边界点数与整个区域的点数之比等统计信息，可以将完好无损的房屋和损坏的房屋区分开来，从而达到破坏房屋与完好房屋信息自动识别的目的。基于这些特点和认识，本文在国家863计划项目“遥感在地震灾情信息获取中的应用”(2001BA6018040105)和“十五”国家科技攻关项目“基于遥感图像的震害快速评估技术研究”(2001AA136040)的共同资助下，提出了一种利用震后单时相高分辨率遥感影像震害房屋纹理结构的统计特性进行震害信息自动识别和分类的新方法。为了验证这种方法的有效性，首先在MATLAB平台上进行了原型模型设计，并利用2001 年印度普吉(Bhuj)地震的iKonos卫星影像和1976年我国唐山地震的航空遥感 影像为例，对这种震害识别方法的有效性进行检验。结果表明:利用这种自动识 别方法获得的结果与目视解译的结果大致上一致，对于城市建筑物震害信息的提 取是有效的。并在在此基础上，利用交互式数据编程语言(IDL)，采用结构化 和面向对象的混合编程技术，进行了软件系统设计和开发。 本文第一章简要地回顾了遥感技术的发展历史、系统特点以及在地震灾害信 息获取方面的应用现状，并且在分析现行震害获取方法不足的同时阐明本文的主 要内容和研究意义。利用遥感影像进行震害房屋信息的提取，首先要了解破坏房 屋的影像特征，故第二章主要阐述了震害房屋在各种遥感影像上的特点以及针对 不同遥感影像的现行震害房屋信息的获取方法。 第三章是本文的核心内容。文章首先从震害房屋在高分辨率卫星影像上的图 像特征入手，分析震害房屋自动识别与分类的可行性，由此提出基于震害房屋区 域影像纹理结构统计特征进行震害自动识别与分类方法的原理，并设计出了具有 可行性的技术方案。在对数据处理技术进行试验和分析的基础上，指明了该方法 用于震害识别的三个技术关键和两个技术难点，并分别进行详细的论述。 第四章是对根据本论文所提出的自动识别理论和技术方案所设计的软件系 统的介绍。本研究选用了IDL语言来实现本文提出的识别方法和技术处理方案。 通过软件系统的实现，对本研究的理论研究结果和技术的可实现性起到了一种辅 助说明的作用，同时为下一章的算例分析提供了软件平台。 在前面几章的基础上，第五章选用了2001年印度普吉(Bhuj)7.9级地震震 后1米分辨率的iKonos卫星融合影像和1976年我国唐山7.8级地震震后的黑白 航空遥感影像为例，对本文提出的震害识别方法进行检验。同时，通过与震害房 屋人工目视解译的结果进行对比表明，这种震害识别方法在城市震害区的识别精 度大致在目视解译的85%以上。 第六章是对全文的总结。明确了本文创新点有以下几个面:①提出了基于最 优方向的边界跟踪方法;②提出了基于遥感技术的震害房屋信息自动识别理论， 并且获取了一套具有实用性的特征参数及参数值;③引入了图像分幅运算的处理 方式;④在基于直方图进行前景和背景的分割方面，采用了自适应闭值的分割方 法，并且建立了基于直