基于無人機影像的遼寧農村建筑物結構類型解譯標志探索

于 浩，于楮芃，趙明朝，馮 石

(遼寧省地震局，沈陽 110000)

1 研究思路

房屋建筑資料是震后進行地震災害損失評估的重要基礎數據。以往房屋的空間數據多采用衛片采集，分辨率較低，影響后期數據分析的準確性。結構類型數據實地調研方法獲取，工作量大，耗時長。嘗試采用地面調查與機動性較強的無人機遙感手段相結合的方法收集歸納房屋數據。以遼寧大連普蘭店市為例，通過研究建筑物結構類型在遙感影像上的幾何特征、光譜特征及空間關系特征,建立遼寧農居建筑物結構類型遙感解譯標志。通過影像判讀總結歸納并建立農居房屋遙感解譯標志，經過一致性判定，確定該方法在獲取農居建筑物結構類型上具備一定的可行性。

2 研究內容

2.1 研究區域選取

承托2019年度我國年度地震應急預評估考察工作，選取調研點為遼寧省大連市瓦房店市謝屯村(N39°26′37.11″，E121°31′1.66″)、大屯村(N39°24′48.38″，E121°30′47.02″)兩村作為實驗區域。該區域農村建筑結構明顯，分布較集中，輪廓較清晰，便于開展實地調研與無人機數據采集工作。

2.2 實地調查結果

通過對調查區域開展逐戶房屋調查，遼寧農村建筑物結構類型總體分為4類：

磚石/土木房屋。多建于20世紀80年代前，以碎石、毛石或土木為基礎，墻體多以夯土或磚、石、土混砌，采用泥漿或三合土作為膠結劑。多為38 cm厚墻承重，墻體下部為塊石，門框及四角設置磚柱，中間為土，采用木梁作為坡屋面的檁條，上蓋多以三合土或油氈紙抹泥遮雨，屋頂多為拱形或坡面。房屋抗震性能很差，比例占農村房屋5%左右。

磚木結構。多建于20世紀80、90年代，多以塊石和磚為基礎，24 cm厚磚砌體墻承重，石灰砂漿或水泥砂漿砌筑，無圈梁和構造柱，三角木梁，硬山擱檁，鋪葦席后抹泥掛瓦，屋頂多為坡面，偶有平頂。房屋的抗震性能一般，比例占農村房屋60%左右。

磚混結構。多建于20世紀90年代，以單層和二層為主，多為磚砌基礎或塊石基礎，水泥砂漿砌筑，24 cm厚磚砌體墻承重，部分含有有圈梁或構造柱，采用現澆混凝土樓板。磚混結構地基基礎較好，平面和立面比較規整，屋頂多為平頂。抗震性能較好，比例占農村房屋25%左右。

框架結構(廠房)。多建于2000年后，多以37 cm磚墻體、鋼筋混凝土澆搗成承重梁柱。承重結構是梁、板、柱。有上下圈梁和構造柱，現澆樓板，多間正屋，進深約11 m，堂屋跨度開間約8 m，層高3～6 m，面積約300～500 m2。廠房建設，屋頂多以現澆屋頂或彩鋼屋頂為主，跨度較大，面積約1 000～2 000 m2。這一類房屋占農村房屋比例10%左右。

2.3 遙感解譯標志特征提取

以建筑物呈現在影像上的幾何特性、光譜特性以及空間特性上的共性特征為基礎，通過3D建模技術，結合GE測量，歸納影像特征，建立與實際地物的對應關系，從而建立建筑物的解譯標志。

磚石、土木結構房屋在遙感影像上的特征為：幾何特征。屋頂一般多以拱頂或坡頂為主，房屋進深尺寸小，單體面積小，院落面積小，院落多伴有雜物堆積或未開墾土地，房屋高度較低。光譜特性。屋頂多為深灰或淺灰，屋脊按色調多會伴隨一字或規律性中心擴散分布，幾乎無房屋陰影特征。空間特征。此類房屋多為獨立分布或位置較偏處，零星分布或緊鄰大尺度建筑，有小型院落但院落整體感不強。

磚木結構(平頂、人字頂)房屋在遙感影像上的特征為：幾何特征。屋頂一般多為平頂或人字坡頂，單體面積較小，形狀一般為規則長方形，多伴有規則矩形土地院落，院落面積較小，建筑物寬度基本一致,建筑物較低矮。光譜特性。屋頂多為深灰色或灰色，偶有褐色或深紅色相伴，人字屋頂受光照影響多會呈現以屋脊為分界的色調變化，同側色調均勻分布，單體建筑物邊緣在正射影像下的陰影特征不明顯。空間特征。這類房屋多以區域性緊密分布，偶有部分農居呈零星點狀分布，個體邊界不易分辨，多伴有院落但整體感一般。

磚混結構(單層、二層)房屋在遙感影像上的特征為：幾何特征。屋頂多為平頂，屋頂絕大多數伴有附著物(空調、熱水器主機、其他)，單體面積較磚木結構房屋略大，形狀規則，平面多為長方形，偶有 L 形或井字形，邊緣較整齊，墻體立面邊緣略有凹凸。光譜特性。屋頂顏色多伴有過渡現象，屋頂色調不均勻，呈現灰黑色暗區、白色亮斑或藍色斑塊。墻體灰黑色，個別可見窗戶紋理；陰影表現為細長，陰影面積較小。空間特征。單體多為規則矩形(長方形居多)，此類房屋多呈現簇狀或帶狀分布，少有零星分布，位置上多處于臨街、臨路分布，單體間稍有間距。單體周圍或有植被、土地鑲嵌，空間高度較磚木結構較高(或有砌臺)。

框架結構(廠房)房屋在遙感影像上的特征為：幾何特征。大部分平頂，屋頂少有突起結構，單體面積較大，外形對稱，平立面多不規則。平面呈方形、T 形、Y 形、風車形、十字形、蝶翼型，邊緣或有凹凸。墻體立面凹凸明顯。光譜特性。屋頂顏色過渡現象較少，多呈現較亮或規律性的均勻色調，受光照影響大部分框架結構房屋邊緣伴隨較長陰影。空間特征。與磚混類房屋呈相似狀態，多呈現出帶狀分布，位置多伴在中心或臨街周邊，單體間距較磚混結構略大。單體周圍多伴有植被、道路、地物鑲嵌，其間道路路網明顯。

表1 建筑物解譯特征匯總

備注：①間長*間*進深=單體占地面積(磚石/土木間長約3.5 m，≤三間為主, 磚木間長約3.8 m，三間為主，磚混間長約3.8 m，3～5間為主，框架間長約3.8 m，3～5間為主)；②置信權重分配采用幾何特征(0.5)、光譜特性(0.2)、空間分布(0.3)配重，由于幾何特征在遙感影像中反映直觀，信息相對準確，進深參數反映結構內部原因，有實地統計依托，權重比例分配較高，光譜特性受到地方政策或個別地區形式主義影響，光譜解譯的準確性有所降低，適當降低了權重比例，農村房屋建筑具備較強的分布特性，從眾現象較為明顯，設置權重較為適中；③由于考慮到遙感影像精度和滴水檐的影響，房屋以0.5 m標度向下歸檔。

2.4 解譯結果與分析

通過解譯標志開展三類建筑物結構類型提取，利用無人機正射影像(DOM)與數字地表模型(DSM)，結合Google earth判讀，獲取了遙感影像各類房屋數量。兩片實驗區域民房共600棟，影像判讀的結果為磚石、土木結構25棟，磚木結構300棟，磚混結構230棟，框架結構(廠房)結構45棟。實地調研結果為磚石、土木結構30棟，磚木結構345棟，磚混結構170棟，框架結構(廠房)結構55棟。

表2 試驗區目視解譯結果

利用Kappa系數分析法對解譯結果與實地調查確定的結構類型進行了一致性分析，計算結果為K=0.733 8，通過一致性檢驗，表明了采用遙感手段可以大面積快速獲得具有較好一致性的房屋結構類型屬性。利用無人機影像構建較高精度的房屋模型，可以大幅提高地震災害損失快速評估的精度和準確性。(K為Kappa系數值，通常在0～1，數值越大，說明目視判斷的房屋結構類型與現場調查結構一致，可靠性越高。)

表3 建筑物類型混淆矩陣

kappa計算結果為-1～1。但通常，kappa是落在 0～1，可分為五組來表示不同級別的一致性：0.0～0.20極低的一致性(slight)；0.21～0.40一般的一致性(fair)；0.41～0.60 中等的一致性(moderate)；0.61～0.80 高度的一致性(substantial)；0.81～1幾乎完全一致(almost perfect)。

3 總結分析

由解譯結果可以看出：第一，磚石、土木木結構房屋25棟，標識較明顯，基本分類正確。第二，磚木結構300棟，其中285棟分類正確，10棟框架結構被錯分為磚混結構，5棟結構被錯分為磚石、土木。第三，磚混結構 230 棟，其中 155 棟分類正確，60 棟磚混結構被錯分為磚木結構，15棟磚混結構被錯分為框架結構。第四，框架結構房屋45棟，40棟被正確分類，5棟被錯分為磚混結構。其中磚混結構的房屋被錯分的數量較磚石、框架結構的較多，磚木結構與磚混結構相互錯分明顯，主要原因在于影像目視判讀時，往往先根據幾何特征將建筑物結構分為磚石、土木與非磚石、土木結構。非磚石、土木結構中，框架結構由于其單體大小、形狀及陰影特征均比較明顯,在影像上也易于區分。結合光譜特征和空間布局特征在非磚石、石木結構(不含框架結構)中區分磚混結構與磚木結構。磚木、磚混平頂屋頂光譜特征明顯,被錯分的概率較低，但坡面屋頂光譜特征不明顯，被錯分概率較高。近年來受地方政策影響，房屋加蓋面積、亮化工程對這兩類房屋提取增加了難度。磚混結構房屋由于其屋頂特性，若屋頂為坡頂,單體面積較小，其特征與磚木結構房屋特征相似，則可能被誤分為磚木類房屋。若屋頂為平頂，單體面積較大，受光照影響個別房屋光譜特性不為明顯，個別房屋違建導致其房屋高度特性趨近框架結構，故判錯為框架結構。另有少量零星分布等違建個體的框架結構被錯判為磚混結構。

無人機遙感影像在建筑物類型提取方面為地震風險評估和震后損失快速評估所需的房屋建筑資料收集提供了一種新的思路，但其遙感影像成像精度與建筑物提取方法分析還需開展進一步研究。

本實驗中建立的建筑物結構類型解譯標志源于遼寧瓦房店市農村兩抽樣點的建筑物結構特點制定而出，同時受條件約束，選取抽樣點數量較少，這在此類解譯標志的應用性和準確性上造成了一定的局限，故該方法僅可用于遼南地區或結構類型相似的地區開展應用。針對遼寧城區或周邊地區開展此類研究還需要進一步細化抽樣點、房屋的建筑特征等工作流程，開展更深入的研究。