遙感信息技術在地震災害檢測中的應用方法

收稿日期：2023-08-28

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.05.037

摘" 要：為實現對地震災害的精準檢測，研究基于遙感信息技術的地震災害檢測方法。引進遙感信息技術，搭建數字化遙感圖像可視化處理模型，進行圖像測繪與成像；引進ICA算法，提取地震災害圖像的紋理特征；按照輸出時序對紋理特征進行排序，得到具有連續化特征的區域地質變化影像，實現基于數據動態監測的地震發生點定位。實驗結果證明，該文設計的地震災害檢測方法，不僅可以實現對地震災害發生點的定位，還可以確保災害定位結果的精準度。

關鍵詞：遙感信息技術；地質測繪成像；檢測方法；紋理特征；動態監測；地震災害

中圖分類號：TP39" " 文獻標識碼：A" 文章編號：2096-4706（2024）05-0171-04

The Application Method of Remote Sensing Information Technology in

Earthquake Disaster Detection

LIU Rui

（Wuhan Surveying and Mapping Center of Real Estat， Wuhan" 430015， China）

Abstract： In order to realize the accurate detection of earthquake disasters， the earthquake disaster detection method based on remote sensing information technology is studied. It introduces remote sensing information technology， builds a digital remote sensing image visualization processing module， and carries out image mapping and imaging. ICA algorithm is introduced to extract the texture features of earthquake disaster image. The texture features are sorted according to the output time sequence， and the region geological change images with continuous feature are obtained to realize the location of earthquake occurrence points based on data dynamic monitoring. The experimental results show that the designed earthquake disaster detection method in this paper can not only locate the earthquake disaster occurrence point， but also ensure the accuracy of disaster positioning results.

Keywords： remote sensing information technology; geological mapping and imaging; detection method; texture feature; dynamic monitoring; earthquake disaster

0" 引" 言

目前，我國許多地區都存在較高的地質災害風險。地震災害屬于群體生活中較為常見的地質災害，某地區一旦發生地震災害，不僅會對該地區群體的生命安全造成威脅，還會在一定程度上對該地區的經濟發展產生抑制作用[1]。但在我國高新技術持續研發的背景之下，地震災害成為一種可預測災害，如何合理利用信息化技術進行災害預測仍屬于科研單位的探索課題。為實現對此項工作的全面優化，降低地震災害對群體生命財產安全造成的損害，有關單位研究出了針對災害預測的遙感信息技術[2]。遙感信息技術是一種基于光學與電學的遠程目標探索技術。目前，此項技術已經被應用到土地資源勘查、地質環境探測等方面。而將遙感信息技術應用于地質災害檢測中的研究仍處于初步理論階段。為落實此項工作，實現對地震災害的精準檢測，本文結合遙感信息技術的研究進展，設計一種針對地震災害的全新檢測方法，助力地區經濟發展，減少地震災害給城市經濟生活帶來的困擾。

1" 基于遙感信息技術的地震災害檢測方法

1.1" 基于遙感信息技術的地質測繪成像

為實現對地區地震災害的檢測，引進遙感信息技術，搭建數字化遙感圖像可視化處理模型，進行區域地質圖像的測繪與成像。在此過程中，使用傳感器作為圖像獲取的前端，將其搭載到無人機設備上，建立搭載設備與遠程成像終端之間的通信聯系[3]。這種通信聯系是通過無線通信技術實現的，例如通過無線電頻率、藍牙或Wi-Fi等方式進行數據傳輸。無人機采集到地質圖像信息后，傳感器會通過無線通信技術將數據傳送給成像終端。成像終端可以遠程接收并顯示無人機采集到的地質圖像，這使得操作人員可以遠距離實時監測并分析圖像。同時，操作人員還可以通過成像終端向無人機發送指令，控制其飛行路徑、角度或其他參數，以滿足不同的任務需求。設定傳感器數據反饋間隔為ε，對地質測繪信息進行跟蹤獲取。反饋區域地質遙感影像的過程可由如下計算式表示：

（1）

其中，R表示地質測繪圖像反饋結果；B表示無人機搭載設備與地面之間的有效連通與交互渠道數量；θ表示地質測繪圖像拍攝傾斜角度；α表示圖像相位差。完成對地質測繪圖像的反饋后，為實現基于現有數據的地質成像，需要借助遙感信息技術進行反饋信息的初步粗配準[4]。可以將粗配準過程視為聯系點均勻分布定位的過程，根據測繪區域的地質概況建立針對此區域的三維坐標體系。將聯系點均勻分布在測試空間中，在影像中根據坐標點之間的幾何關系找到對應的空間點。根據反饋坐標點的空間位置建立全新的像元圖像，配準過程可由以下計算式表示：

（2）

其中，?表示地質測繪成像配準結果；?1表示地質反饋圖像的平地相位；?2表示地質反饋圖像的地形相位；?3表示地質反饋圖像的形變相位；?4表示地質反饋圖像的干擾相位；ω表示像元匹配機制。通過上述方式實現基于遙感信息技術的地質測繪成像。

1.2" 地震災害信息紋理特征提取與處理

為實現基于遙感反饋影像的地震災害預測，進行遙感圖像的深度分析，提取無人機遙感影像中地震災害的紋理特征，通過對特征的處理掌握區域地質結構的遷移規律[5]。考慮到地震災害影像在反饋過程中可能會存在一定的噪聲，引入ICA算法對觀測數據進行預處理分析。獨立成分分析（Independent Component Analysis， ICA）算法是一種從混合信號中恢復原始信號的統計算法。與傳統數據預處理方法不同，ICA算法旨在將混合信號分解為獨立的成分，使得每個成分都能夠反映出原始信號源的特征，去除信號中的冗余部分，提高信號的純度和質量。觀測數據包含地質數據和噪聲信號，對此部分數據的處理過程便是去除噪聲信號的過程[6]。可假設觀測影像的維度為N，對應的觀測信息為S，S = [ S1， S2， …， S∞ ]。設定測試地質區域存在一個獨立維度，將此維度作為觀測信息處理參照維度，將其表示為M，M應小于或等于N，此時兩個維度的影像信息存在以下線性關系：

（3）

在此過程中，應明確S中至少存在一個符合或滿足高斯分布特征的數據，此數據屬于地震災害檢測中的數據，要實現對此類數據的檢測，需保證對信號源的最佳估量[7]。可按照以下計算式進行地震災害圖像紋理特征的提取：

（4）

其中，J表示地震災害圖像紋理特征；y表示紋理特征對應的影像維度；E表示混解矩陣；G表示空間高斯噪聲可控變量；v表示信號收斂速度。通過上述方式進行地震災害圖像的紋理特征提取與處理，實現對地質測繪影像中噪聲值與冗余信息的篩查。

1.3" 基于數據動態監測的地震發生點定位

完成上述相關研究后，按照影像的輸出時序對所獲取的地震災害圖像紋理特征進行排序，通過這種方式得到一個具有連續化特征的區域地質變化影像。此過程可由以下計算式表示：

（5）

其中，W表示地質變化動態數據匹配過程；x表示原始數據集合；g表示空間連續影像；t表示反饋信息時序；β表示噪聲比率變換系數；T表示影像差異時序。以輸入數據時序為參照，通過上述方法對不同的獨立成分進行線性變換。預設一個幾何參數，在空間中進行尋優，得到地層結構破裂線的變化規律。通過這種方式掌握地層最優滑動分量，對地質結構層中的不同滑動分量進行離散化處理，得到地層結構最大滑動分量。此過程可由以下計算式表示：

（6）

其中，γ表示地層結構最大滑動分量；u表示地裂線；f表示局部尋優結果。按照上述計算式完成對最大滑動分量的計算。匹配計算結果對應的經度與緯度，將輸出空間經緯度視為檢測到的地震點。按照這種方式完成基于數據動態監測的地震發生點定位，實現基于遙感信息技術的地震災害檢測方法設計。

2" 對比實驗

上文從三個方面完成了基于遙感信息技術的地震災害檢測方法設計，為檢驗本文方法在實際應用中的效果，以某地震災害高發區為例進行對比實驗。

調用所研究地區某地質單位的電子數據庫，數據庫中涵蓋了該地區歷年發生的地震災害數據。獲取部分地震災害數據，如表1所示。

由如表1所示的數據可知，該地區屬于地震災害頻發地區，該地區在2018年發生過一次大型地震，此次地震不僅造成了人員傷亡，還帶來了較大的經濟損失。通過對該地區地質構造的綜合分析可知，該地區橫跨地震帶。從該地區的自然環境層面分析，地震災害頻發區域具有山勢陡峭、河流切割趨勢明顯等特點，且在流域中分布多個“V”字形峽谷[8]。該地區的地形圖如圖1所示。

表1" 所研究地區近年發生的地震災害統計

年份 地震災害數量/次 經濟損失/萬元 人員傷亡數量/人

大型 中型 小型

2021年 0 1 5 2476.23 0

2020年 0 0 2 698.14 0

2019年 0 1 1 1256.10 2

2018年 1 1 2 9832.38 10

2017年 0 0 3 1025.54 1

圖1" 該地區地形圖

由于該地區具有典型的地震地質特征，采用本文方法對該地區2018年發生的一次大型地震災害進行檢測。基于遙感信息技術進行區域地質的測繪與成像。測繪圖像如圖2所示。

圖2" 地震測繪圖像

提取測繪圖像中的地質災害紋理特征；對紋理特征進行處理，去除圖像中的冗余噪聲，然后按照時間序列對測繪圖像中的數據進行排序；通過對數據的動態變化進行監測，實現對區域地震災害發生點的定位[9]。統計實驗結果如表2所示。

表2" 地震災害發生點定位結果

序號 地震發生點（緯度，經度） 本文方法對地震災害的檢測結果（緯度，經度）

1） （22.9°N，101.4°E） （23.9°N，101.4°E）

2） （22.8°N，102.3°E） （22.8°N，102.3°E）

3） （22.6°N，101.2°E） （23.6°N，102.2°E）

4） （22.5°N，102.2°E） （22.5°N，102.2°E）

5） （23.4°N，101.4°E） （23.4°N，102.4°E）

6） （22.7°N，101.8°E） （21.7°N，101.8°E）

如表2所示，地震發生點的緯度與經度數值均為電子數據庫記錄的真實數據。從如表2所示的實驗結果可以看出，本文方法可以實現對地震災害的檢測，檢測結果與真實結果之間的偏差基本可以控制在1.0°范圍內。

在上述內容的基礎上，引進基于Sentinel-2技術的地震災害檢測方法作為傳統對比方法。基于數據庫中記錄的地質測繪歷史數據，使用傳統方法對區域地震災害進行檢測。將檢測結果與真實結果的均方誤差作為評價方法可行性的指標。對檢測結果的均方誤差進行計算，計算式如下：

（7）

其中，M表示地震災害檢測結果的均方誤差；n表示樣本數據數量；i表示數據統計次數；X表示地震災害發生點實測值； 表示地震災害發生點預測值。對數據庫中記錄的10次地震災害進行檢測，統計本文方法與傳統方法對災害檢測結果的均方誤差，如圖3所示。

圖3" 地震災害檢測結果均方誤差對比

從如圖3所示的實驗結果可以看出，本文方法檢測結果的均方誤差較小，低于1，而傳統方法檢測結果的均方誤差均大于1。由此可以證明：相比傳統檢測方法，本文設計的基于遙感信息技術的地震災害檢測方法，不僅可以實現對地震災害發生點的定位，還可以確保災害結果的精準度。這是因為本文基于遙感信息技術搭建可視化處理模型，進行區域地質圖像的測繪與成像；利用ICA算法預處理觀測數據，提取地震災害圖像的紋理特征；將紋理特征進行排序，獲得具有連續化特征的區域地質變化影像，實現基于數據動態監測的地震發生點定位[10]。

3" 結" 論

本文從基于遙感信息技術的地質測繪成像、地震災害圖像紋理特征提取與處理、基于數據動態監測的地震發生點定位三個方面，開展遙感信息技術在地震災害檢測中的應用方法研究。完成研究后，通過實驗驗證了所提方法的可行性。在后續的研究中，致力于將本文方法應用到地震災害的預警工作中，有效降低地震災害造成的經濟損失與人員傷亡。

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作者簡介：劉瑞（1988.01—），女，漢族，安徽安慶人，工程師/助理研究員，碩士研究生，研究方向：攝影測量與遙感。