高分辨率遙感圖像在城市快速震害預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究*

趙琪，翟永梅，李鐵錚

(1.同濟(jì)大學(xué)結(jié)構(gòu)工程與防災(zāi)研究所，上海200092;2.同濟(jì)大學(xué)上海防災(zāi)救災(zāi)研究所，上海200092;3.中國(guó)建筑東北設(shè)計(jì)研究院，遼寧沈陽(yáng)110006)

0 引言

地震災(zāi)害是一種突發(fā)性強(qiáng)、破壞力巨大的自然災(zāi)害。資料顯示，地震中人員傷亡總數(shù)的95%以上是由房屋倒塌造成的，僅有不足5%的人員傷亡是直接由地震及地震引發(fā)的水災(zāi)、山體滑坡等次生災(zāi)害導(dǎo)致的。同時(shí)生命線工程的破壞、某些次生災(zāi)害也在不同程度上受建筑物破壞的影響。我國(guó)是地震多發(fā)國(guó)家，地震引發(fā)建筑物及各類工程設(shè)施破壞、倒塌，造成了的巨大損失。因此建筑物破壞程度及其分布情況是衡量城市地震災(zāi)害規(guī)模的重要指標(biāo)［1－2］。

震害預(yù)測(cè)分析工作具有重要的意義，它是一個(gè)城市制定抗震防災(zāi)規(guī)劃的基礎(chǔ)依據(jù)。建筑物的信息是城市防震減災(zāi)數(shù)據(jù)的重點(diǎn)，因此其數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接關(guān)系到城市抗震防災(zāi)工作的成敗。然而目前建筑物信息大多通過(guò)人工調(diào)查獲得。這種傳統(tǒng)的方法不僅耗費(fèi)大量的人力物力財(cái)力資源，而且由于歷時(shí)長(zhǎng)，失去了時(shí)效性。高分辨率遙感圖像具有快速、實(shí)時(shí)、全面、客觀、直觀的特點(diǎn)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，遙感衛(wèi)星圖像的獲取越來(lái)越容易，同一地區(qū)圖像獲取周期越來(lái)越短，圖像精度越來(lái)越高，費(fèi)用也越來(lái)越低。因此，以高分辨率遙感圖像作為信息源來(lái)進(jìn)行震害預(yù)測(cè)具有越來(lái)越明顯的優(yōu)勢(shì)［3］。

1 城市建筑物高度的計(jì)算原理和方法

建筑物的陰影表征了其位置、幾何高度、太陽(yáng)、衛(wèi)星位置之間的關(guān)系，通過(guò)計(jì)算其長(zhǎng)度，再結(jié)合四者的相對(duì)幾何位置關(guān)系進(jìn)行三角函數(shù)運(yùn)算，可求得建筑物的高度。為了便于計(jì)算，假設(shè)地面平坦，建筑物垂直于地表。

(1)當(dāng)遙感衛(wèi)星圖像中衛(wèi)星的相關(guān)參數(shù)，如太陽(yáng)高度角、太陽(yáng)方位角和衛(wèi)星高度角等已知時(shí)，設(shè)建筑物的高度為H，陰影可見(jiàn)長(zhǎng)度為L(zhǎng)，衛(wèi)星高度角為α，太陽(yáng)高度角為β，則這些參數(shù)之間的關(guān)系為:

當(dāng)太陽(yáng)、衛(wèi)星位于建筑同側(cè)

當(dāng)太陽(yáng)、衛(wèi)星位于建筑異側(cè)

(2)當(dāng)遙感衛(wèi)星圖像中衛(wèi)星的相關(guān)參未知時(shí)，在同一副遙感圖像中，衛(wèi)星高度角為α，太陽(yáng)高度角β為均為定值，由式(1)和式(2)可見(jiàn)，H與L成正比關(guān)系，此時(shí)可調(diào)查一棟建筑物的高度與陰影之間的關(guān)系，求出比例系數(shù)，得到其余建筑物的高度。

2 陰影信息提取

本文利用ENVI軟件，以河南省某縣城局部的遙感圖像為例說(shuō)明遙感圖像中陰影信息的提取步驟，所采用的遙感圖像的分辨率為0.61 m。

陰影在高分辨率遙感圖像中具有明顯的光譜特征，即具有比較低的灰度值，而且不同陰影之間的灰度值有較強(qiáng)的統(tǒng)一性。可以認(rèn)為，高分辨遙感影像中的陰影具有一致的灰度集，充分利用這一特點(diǎn)，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)陰影的提取［3］。具體提取步驟如下:

(1)圖像增強(qiáng)處理

拉伸圖像的直方圖，統(tǒng)一最小化陰影區(qū)域的灰度值，同時(shí)增大非陰影地物的灰度值，以進(jìn)一步提高陰影和非陰影區(qū)域的對(duì)比效果。本文對(duì)圖像采用交互式線性拉伸。設(shè)置最小拉伸值為75，最大拉伸值為205。經(jīng)過(guò)增強(qiáng)處理后的圖像見(jiàn)圖1。

圖1 增強(qiáng)后的預(yù)測(cè)區(qū)域遙感影像

(2)訓(xùn)練樣本選取

為了收集陰影光譜響應(yīng)模式的數(shù)字特征，反映信息類型光譜類別的所有組成，需要在多個(gè)目標(biāo)區(qū)域選取有代表性、完整性的訓(xùn)練樣本。本文選取的訓(xùn)練樣本見(jiàn)圖2中紅色高亮部分。

圖2 訓(xùn)練樣本

(3)干擾區(qū)域剔除

利用邊緣檢測(cè)及圖像分割方法將與震害預(yù)測(cè)無(wú)關(guān)的干擾地物類型(如河流、綠地等)劃分出來(lái)，并以特定灰度值替代，在后續(xù)計(jì)算中可以方便地剔除這些區(qū)域的圖像，以減少工作量，提高計(jì)算速度。

(4)圖像分類

本文采用平行六面體分類法，選定一些已知地物類別的訓(xùn)練樣區(qū)，建立分類標(biāo)準(zhǔn)，然后計(jì)算機(jī)將按同樣的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行識(shí)別和分類。

(5)圖像分類后處理

由于光譜信息的干擾，經(jīng)過(guò)分類處理后的遙感圖像上會(huì)分布一些散落、孤立的“斑點(diǎn)”，“孔洞”。通過(guò)腐蝕和膨脹運(yùn)算可有效消除“斑點(diǎn)”和“空洞”，提高分類的質(zhì)量。

(6)分類結(jié)果矢量化

經(jīng)過(guò)一系列處理之后，陰影可以被較好地提取出來(lái)，在此基礎(chǔ)上對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行矢量化，使其能夠被GIS系統(tǒng)讀取，計(jì)算所需數(shù)據(jù)。陰影信息的提取結(jié)果見(jiàn)圖3。

圖3 陰影信息提取結(jié)果

(7)可見(jiàn)陰影長(zhǎng)度計(jì)算

可見(jiàn)陰影長(zhǎng)度的計(jì)算方法較多，許妙忠［4］、王樹(shù)根［5］等均提出了一些方法，但是誤差不易控制。本文采用矢量圖分割法來(lái)直接讀取陰影長(zhǎng)度，其原理如圖4所示。在太陽(yáng)光投射方向上做一系列平行直線，使其與各陰影矢量圖相交，這些矢量圖內(nèi)的線段長(zhǎng)度便是陰影的可見(jiàn)長(zhǎng)度。本文通過(guò)MATLAB的圖像處理工具箱編程來(lái)實(shí)現(xiàn)該算法，計(jì)算可見(jiàn)陰影長(zhǎng)度。

圖4 矢量圖分割法原理示意圖

3 建筑物層數(shù)計(jì)算

3.1 建筑物層數(shù)的自動(dòng)計(jì)算

得到陰影長(zhǎng)度后，可用式(1)或式(2)計(jì)算建筑物高度。由于圖像中的衛(wèi)星參數(shù)未知，故采用式(2)計(jì)算。結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)，可以利用遙感影像處理軟件ENVI的Measurement Tool計(jì)算比例系數(shù)K。實(shí)地調(diào)查及計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。取平均值計(jì)算得，住宅:K=0.234，公用建筑:K=0.192。

表1 建筑實(shí)測(cè)層數(shù)與計(jì)算投影長(zhǎng)度

采用上述比例系數(shù)，結(jié)合式(2)，可計(jì)算整個(gè)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)建筑物的高度。本文以3 m作為標(biāo)準(zhǔn)層高來(lái)劃分建筑物層數(shù)，4 m以下的為一層建筑，4 m到7 m之間為兩層建筑，7 m到10 m之間為三層建筑，依次類推。實(shí)際調(diào)研結(jié)果與計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 目標(biāo)區(qū)域內(nèi)建筑計(jì)算層數(shù)

3.2 精度分析

分析計(jì)算層數(shù)與實(shí)際層數(shù)，可發(fā)現(xiàn):在總的35棟建筑中，僅有6棟結(jié)果出錯(cuò)，且出錯(cuò)均為1層，均方根誤差為0.414，說(shuō)明該方法在建筑物層數(shù)的提取上具有很高的精度，能夠適用于城市群體性震害預(yù)測(cè)中大范圍建筑層數(shù)信息的提取。

4 建筑物平面信息提取

4.1 城市建筑物高度的計(jì)算原理和方法

城市建筑物的屋頂由于建筑材料不同而呈現(xiàn)出不同的光譜特征，給平面信息的自動(dòng)化提取造成了很大困難，并且建筑物幾何形狀多種多樣，缺乏統(tǒng)一性，現(xiàn)有的計(jì)算方法普適度不高，滿足不了實(shí)際應(yīng)用的需求。本文對(duì)建筑物的提取采用人工矢量化的方法，經(jīng)過(guò)經(jīng)緯度配準(zhǔn)，可通過(guò)GIS平臺(tái)直接獲取最終提取結(jié)果。本文中目標(biāo)區(qū)域的提取結(jié)果如圖5～圖7所示。

圖5 住宅建筑平面信息提取結(jié)果

圖6 公共建筑平面信息提取結(jié)果

圖7 廠房建筑平面信息提取結(jié)果

4.2 建筑信息統(tǒng)計(jì)處理

綜合提取出的建筑物層數(shù)信息與平面信息進(jìn)行信息后處理。將層數(shù)信息分別與各自的平面信息對(duì)應(yīng)，廠房均按照單層廠房計(jì)算。目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各類型房屋建筑面積統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

4.3 精度分析

比較計(jì)算面積和實(shí)際面積，可發(fā)現(xiàn):計(jì)算結(jié)果的相對(duì)誤差均在10%以內(nèi)，對(duì)于目前使用較多的鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)，誤差更小。說(shuō)明該方法在建筑面積的上提取具有很高的精度，能夠適用于城市群體性震害預(yù)測(cè)中大范圍建筑面積信息的提取。

表3 房屋建筑面積統(tǒng)計(jì)m2

5 基于易損性分析的震害預(yù)測(cè)

建筑物震害預(yù)測(cè)方法較多，其中易損性分析方法由于計(jì)算簡(jiǎn)便結(jié)果可靠，應(yīng)用實(shí)例較多［6］。建筑按照其結(jié)構(gòu)易損性可分為A、B、C、D四類:

A類結(jié)構(gòu)主要包括鋼和鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)，如鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)、框剪結(jié)構(gòu)等。

B類結(jié)構(gòu)主要包括磚混結(jié)構(gòu)、工業(yè)建筑等。這類結(jié)構(gòu)是20世紀(jì)80－90年代的主要結(jié)構(gòu)類型，抗震性能次于A類。

C類結(jié)構(gòu)主要包括白灰砂漿砌筑的磚結(jié)構(gòu)房屋，墻厚24 cm的空曠磚結(jié)構(gòu)房屋等。

D類結(jié)構(gòu)主要包括農(nóng)村里的生土結(jié)構(gòu)，如土坯房屋、土坯窯洞、碎石結(jié)構(gòu)等，是抗震性能最差的結(jié)構(gòu)。

本文中預(yù)測(cè)區(qū)域建筑物結(jié)構(gòu)類型由層數(shù)來(lái)判定，判定標(biāo)準(zhǔn)是:一層的建筑為平房(包括土坯房、簡(jiǎn)易房和一層磚房);兩層到六層的為多層磚混結(jié)構(gòu);七層以上為鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)、框剪結(jié)構(gòu)。

5.1 震害預(yù)測(cè)結(jié)果計(jì)算

尹之潛根據(jù)我國(guó)歷次地震破壞結(jié)果、實(shí)驗(yàn)資料和彈塑性地震反應(yīng)分析資料的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，考慮地區(qū)和年代差異，建立了基于不同地震烈度下的震害矩陣，本文采用的矩陣見(jiàn)表4(該地區(qū)抗震設(shè)防烈度為VII度)。

表4 基本烈度為VII度地區(qū)的震害矩陣［7］%

分別根據(jù)已經(jīng)計(jì)算出的各類結(jié)構(gòu)的建筑面積和實(shí)際數(shù)據(jù)，結(jié)合震害矩陣，可以計(jì)算得到震害預(yù)測(cè)結(jié)果，見(jiàn)表5。

表5 Ⅶ度地震作用下震害預(yù)測(cè)結(jié)果m2

5.2 綜合抗震能力評(píng)價(jià)

表6 破壞程度與破壞指數(shù)［8］

為了得到更直觀、有效的震害預(yù)測(cè)結(jié)果，通常在城市震害預(yù)測(cè)中，把建筑物的破壞程度量化，量化結(jié)果稱之為破壞指數(shù)，如表6所示。破壞指數(shù)值越小，表示其破壞程度越小;反之，則表示破壞程度越大。

地震危險(xiǎn)性指數(shù)為破壞指數(shù)與震害矩陣中對(duì)應(yīng)項(xiàng)的乘積之和。城市里各類建筑的地震危險(xiǎn)性指數(shù)加權(quán)平均值代表這個(gè)城市建筑物總體的地震危險(xiǎn)性程度，稱之為建筑物的綜合地震危險(xiǎn)性指數(shù)。數(shù)值愈小表示這個(gè)建筑物地震危險(xiǎn)性愈小。因此建筑物的綜合地震危險(xiǎn)性指數(shù)可以作為評(píng)價(jià)一個(gè)城市建筑物總體抗震能力的指標(biāo)。這個(gè)指數(shù)可由式(3)計(jì)算。

式中:As為s類建筑的面積總和;A為各類建筑面積總和;Cds(I)為地震危險(xiǎn)性系數(shù)。

根據(jù)遙感數(shù)據(jù)計(jì)算得該地區(qū)在7度地震作用下綜合地震危險(xiǎn)性指數(shù)為0.102 6;根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算所得結(jié)果為0.102 5，兩者均小于0.2，根據(jù)文獻(xiàn)［8］中的建議，可以認(rèn)為達(dá)到了10年減災(zāi)目標(biāo)中工程性防御性能的要求。

5.3 誤差分析

由表5可見(jiàn)，基于遙感圖像信息的震害預(yù)測(cè)結(jié)果與基于實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果很接近，誤差在7%以內(nèi)，可以滿足實(shí)際工程要求。綜合地震危險(xiǎn)性指數(shù)的絕對(duì)誤差僅為0.000 1，相對(duì)誤差為0.09%。可見(jiàn)，基于遙感圖像的震害預(yù)測(cè)方法具有較高的精度，能夠應(yīng)用于城市防災(zāi)規(guī)劃工作中。

6 結(jié)論

開(kāi)展震害預(yù)測(cè)工作，制定實(shí)施抗震防災(zāi)規(guī)劃，可以有效減輕城市地震災(zāi)害。建筑物信息的提取是震害預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)工作。基于高分辨率遙感圖像的建筑信息自動(dòng)化提取技術(shù)能夠克服工調(diào)查方法耗資耗力，時(shí)效性差的缺點(diǎn)，大大減小工作量，快速獲得所需數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)河南省某縣遙感圖像的分析，獲取了進(jìn)行建筑物震害預(yù)測(cè)所需的數(shù)據(jù)，與實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，結(jié)果表明通過(guò)高分辨率遙感影像可以獲得精度較高的建筑物信息數(shù)據(jù)。本文結(jié)合震害矩陣進(jìn)行了震害預(yù)測(cè)，計(jì)算出綜合地震危險(xiǎn)性指數(shù)，給出了預(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)價(jià)該區(qū)域建筑物的綜合抗震能力，并與實(shí)際調(diào)研結(jié)果比較。結(jié)果表明，基于高分辨率遙感圖像的建筑物信息提取方法精度較高，誤差符合實(shí)際應(yīng)用要求，能夠適應(yīng)大范圍區(qū)域震害預(yù)測(cè)工作的需要，適用于城市抗震防災(zāi)規(guī)劃。

［1］孫海，馮啟民，林巖釗.基于WEBGIS的城市建筑物震害評(píng)估方法研究［J］．災(zāi)害學(xué)，2010，25(S0):325－332．

［2］樊躍新，非明倫，余慶坤．汶川8.0級(jí)地震所引發(fā)的防震減災(zāi)工作啟示［J］．災(zāi)害學(xué)，2009，24(4):73－76．

［3］翟永梅.城市震害預(yù)測(cè)和快速評(píng)估中高分辨率遙感技術(shù)的應(yīng)用研究［D］．上海:同濟(jì)大學(xué)，2009:8－9

［4］許妙忠，余志惠.高分辨率衛(wèi)星影像中陰影的自動(dòng)提取與處理［J］．測(cè)繪信息與工程，2003，28(1):20－22．

［5］王樹(shù)根，王軍利，王愛(ài)萍.基于整體變分模型的影像陰影檢測(cè)算法研究［J］．武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版，2006，3l(8):663－666．

［6］李書(shū)進(jìn)，毛羚.湖北農(nóng)村民居現(xiàn)狀調(diào)查與震害預(yù)測(cè)［J］.災(zāi)害學(xué)，2010，25(3):141－142．

［7］尹之潛.地震災(zāi)害及損失預(yù)測(cè)方法［M］．北京:地震出版社，1995．

［8］尹之潛，楊淑文.城市地震防御能力評(píng)價(jià)和防御水準(zhǔn)問(wèn)題［J］．自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，1998，7(1):28－30．