基于震前高分影像和震害仿真的建筑物震害快速评估: 以四川泸定6.8级地震为例

精细化的建筑物震害评估,对震后应急救援和烈度评估具有重要的意义.为解决因震后高分辨率影像缺乏导致无法快速开展建筑物震害评估的实际需求,以四川泸定6.8级地震为例,提出基于震前高分影像和震害仿真的建筑物震害快速评估方法.首先通过深度学习技术提取灾区建筑物空间信息,在收集实际地震动记录的基础上,结合精细化的建筑物震害仿真方法,对震中部分村镇的建筑物震害及地震烈度进行了快速评估,并与震后获取的无人机影像解译结果、现场调查烈度及余震等进行验证.结果表明震中附近的磨西镇烈度估计达到Ⅸ度,其他地点的估计结果与发布的烈度图进行比较,其衰减较为一致,且与余震发生空间较为重合,进一步证明该方法可作为震后大范围影像缺失的"盲区"的建筑物震害快速评估的有效方法,为现场应急、灾害调查和烈度评定提供信息支撑.

无人机技术在泸县地震建筑物震害调查中的应用

快速掌握震后建筑物破坏情况可为指挥决策、损失评估、应急救援、灾民安置、烈度评定等工作提供重要参考。本文以2021年9月16日四川泸县6.0级地震为例,通过利用无人机获取震后高分辨率遥感影像,结合地面调查资料,构建不同结构类型和破坏程度的建筑物震害无人机遥感解译标志,对建筑物震害进行调查评估,同时结合地面调查的建筑物震害特点说明无人机在地震烈度评估应用中的不足,以期对今后无人机建筑物震害调查提供参考。

尼泊尔8.1级地震建筑物震害遥感提取与分析

2015年4月25日尼泊尔发生的8.1级地震,造成重大人员伤亡与经济损失。在地震前、后灾区高分遥感影像分析处理基础上,结合现场实地调查,对灾区房屋建筑及其震害程度进行了遥感解译,编制了地震灾区房屋建筑震害分布图。结果分析表明:尼泊尔地震灾区影像上显示的建筑物震害分布与该区域房屋结构类型、主余震位置和区域活动构造分布密切相关。其中,房屋较为严重倒塌区域主要分布在8.1级主震和7.5级余震震中附近,但这两个区域并没有相连;居民点建筑物个别倒塌的居民地则连成一个区域。影像上显示的建筑物倒塌区域,与多数8级巨大地震比较,总体上极震区震害偏轻,但在南南西(垂直于破裂方向)上展布较宽。这一特征与引发该地震的印度与欧亚大陆板块边缘活动断裂在深部呈近似于平行地表的低角度断层面破裂引起的地震动能量在地表相对较宽而低的分布特征是一致的。

汶川大地震汉源县城建筑物震害调查

汶川地震中,距离震中约200公里的汉源县出现了明显烈度异常现象,汉源县城建筑物震害表现尤为明显。为了解释这一现象,在汶川大地震第一阶段科学考察中,相关调查小组对汉源县城建筑物震害开展了相应的调查。调查结果表明,该处烈度异常现象确实存在,烈度异常与该处局部场地条件有一定的联系。

基于面向对象技术的建筑物震害识别方法研究

2010年1月12日海地发生7.3级大地震,造成首都太子港大量建筑物损毁。从震后甚高分辨率遥感影像中可以发现在倒塌和部分倒塌建筑物的周围存在很多瓦砾。因此,可以将瓦砾作为建筑物倒损的震害特征。分别采用基于像元的方法、面向对象的方法、综合地统计学纹理的面向对象方法自动提取建筑物瓦砾,并对3种方法的分类精度进行了评价,研究结果表明:单纯面向对象分类方法的总体分类精度低于基于像元的分类方法;当加入纹理特征后,总体Kappa系数和瓦砾的用户精度明显提高,然而瓦砾的生产者精度的改善并不明显。

遥感图像中建筑物震害信息统计特征研究

讨论了建筑物震害遥感信息的形成机制 ,从遥感图像灰度特征和纹理特征两方面 ,提出了反映建筑物震害信息的特征参数。不同类型训练区的统计分析结果表明 ,灰度平均值、灰度标准差和灰度方差 3种特征参数是建筑物震害识别和分级的良好指标 。

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。

芦山7.0级地震芦阳镇的建筑物震害

对芦山7.0级地震芦阳镇307栋建筑物的现场调查资料进行统计分析,对各类建筑结构的工程震害特点进行总结,并对其破坏原因进行简析,取得以下成果:以芦阳镇为例,研究了我国西南地区典型小城镇建筑结构类型的组成与分布特点;总结了砖混结构、砖混凝土结构、砖木结构、钢筋混凝土框架结构和高层结构的破坏特征;给出芦阳镇各类建筑结构的破坏比;并针对芦阳镇建筑结构分布和震害特点提出灾后重建建议,对芦阳镇恢复重建和今后我国小城镇防灾规划有重要的参考价值和指导意义。

建筑物震害多源遥感特征与机理分析

随着遥感信息源的不断增加,多种遥感数据被用于详细判读建筑物的震害情况.为准确判读震害等级与建立震害自动识别模式,本文收集整理了汶川地震震区的震害遥感图像,通过目视判读、图像处理、统计分析,重点分析了各类震害建筑物在光学影像中的特征表现、在合成孔径雷达图像中的成像机理特征以及在激光雷达图像中的三维特征.在此基础上构建了建筑物简化模型,并联合光学影像和雷达图像对震害建筑物的影像特征剖面予以分析.结果显示:光学遥感图像色彩信息符合人眼色觉原理,具有较好的直观判读效果;合成孔径雷达图像能够记录地物侧面、表面的粗糙程度和角反射特点,信息量丰富但不直观;激光雷达图像能获取建筑物的三维信息,因此震害评估工作中需有效地综合利用多源遥感数据,才能实现最佳的判识效果.

基于能力谱的建筑物震害评估及城市抗震规划

为减轻地震建筑物破坏带来的人员伤亡和经济损失,根据能力谱方法计算7度和8度地震影响下建筑物的破坏状态,在此基础上进行城市抗震规划。首先把城市建筑物分成钢筋混凝土、砌体、钢框架及木结构4类;然后利用能力谱方法得到建筑物各种损坏状态的概率及震害指数;最后提出抗震规划措施,在GIS环境下可视化表达建筑物震害分级图。结果表明,中层小于低层和高层建筑物的震害指数;对低层和中层建筑物,钢筋混凝土的抗震能力较强。7度地震时,未设防和低设防建筑物的震害指数在0.5和1.0之间,轻微破坏;部分中等设防和高设防建筑物的震害指数小于0.5,基本完好。8度地震时,4类建筑物的震害指数在0.5～1.0之间,轻微破坏。进行城市抗震规划后,建筑物受7度地震影响时基本完好,受8度地震影响时轻微破坏。

福建顺昌M_L4.7级地震建筑物震害分析

介绍了福建顺昌4.7级地震震区建筑物震害的调查结果,归纳了建筑物震害的特征,并对各类建筑物的破坏原因进行了分析。在此基础上,提出灾区重建抗震措施。

基于特征提取的SVM图像分类技术的无人机遥感建筑物震害识别应用研究

在现有的建筑物震害信息获取途径中,相比传统的现场调查法,无人机遥感系统具有机动灵活、快速高效等优点,目前已成为一种重要的震害信息获取手段。而在遥感图像中识别建筑物震害时,常用的人工目视解译及现有的计算机自动识别方法存在效率低下、精度不足等缺陷。结合机器学习最新进展,将基于特征提取的SVM图像分类技术应用到无人机遥感建筑物震害识别中,通过尺度不变特征转换(SIFT)提取图像特征后,再采用视觉词袋构建建筑物震害无人机遥感图像特征向量标签库,作为SVM进行图像分类的基础。并以2021年9月16日发生的四川泸县6.0级地震为例,对方法的可行性加以验证。结果表明:该方法可快速准确地从无人机遥感图像中识别出建筑物震害情况。

基于GIS和BP神经网络耦合模型的建筑物震害预测

采用COMGIS(组件式地理信息系统)技术开发了结合专业震害分析模型的建筑物震害评估系统,讨论了基于BP人工神经网络和GIS耦合模型的多层砖房震害预测.研究表明:水平成层土地震反应分析程序SHAKE91在VB菜单下可直接调用,实现地震动影响场计算的模块化;BP神经网络应用于建筑物震害预测中,能达到较理想的效果,其计算模型在系统菜单下可直接调用;系统的GIS空间分析功能可使震害预测结果与建筑物信息进行空间匹配,实现地震灾害损失快速评估.

基于WEBGIS的城市建筑物震害评估方法研究

城市是人口高度密集且财富集中的地区,一旦发生地震,城市遭受的破坏和打击是巨大的。由于地震造成损失的主要原因是建筑物的倒塌及破坏,因此通过开发基于WEBGIS的城市建筑物震害预测信息系统,对城市建筑物震害的损失估计有着十分重大的意义。利用WEBGIS网络化空间分析技术,结合城市区域特征分区易损性模型,同时采用综合系数评价方法,对震时城市内的钢混、砖混、砖木、石砌、土木等五类结构进行了易损性计算,最后得出了各类建筑物破坏的严重程度以及由此造成的损失,为震后应急指挥管理提供了指导意见。最后结合在福建省地震局地震灾情快速评估系统中的实际应用,说明该方法的实用性和有效性。

多尺度分割和深度学习相结合的倾斜摄影三维影像建筑物震害信息提取

采用多尺度分割和深度学习相结合的方法对震后倾斜摄影三维影像建筑物震害信息进行提取,获取建筑物的屋顶和墙体多种破坏信息。以2017年九寨沟MS7.0地震后倾斜摄影三维影像为例,依据三维影像建筑物顶面和墙体等进行样本的多尺度分割,样本分为完好建筑物面、破坏建筑物面、其它地物和背景等三类,选取211个100×100像素的样本集对卷积神经网络模型进行训练,采用训练后的模型提取灾区千古情风景区和漳扎镇小学的建筑物震害信息,并将提取结果与目视解译结果进行精度对比,结果显示:破坏建筑物面提取精度分别为65.5%和71.1%,总体分类精度分别为82.1%和84.1%,卡帕(Kappa)系数分别为68.7%和64.9%,表明该方法在倾斜摄影三维影像建筑物震害提取方面具有一定的优势。

高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取方法比较研究

利用高分辨率遥感影像进行建筑物震害信息提取是地震灾害损失评估的重要手段,建筑物震害信息的提取技术是准确获取灾害信息的关键。利用青海玉树震后QuickBird影像,采用面向对象和像素的分类方法进行建筑物震害信息提取,通过精度评价和目视比较分析发现,面向对象的分类方法提取建筑物震害信息分类结果与实际震害情况具有较好的一致性,精度更高,能够避免基于像素的分类提取中出现的"椒盐现象"。

《汶川地震建筑物震害遥感解译图集》的编制

2008年四川汶川8.0级地震造成了惨重的人员伤亡和巨大的经济损失。在震后灾害监测、应急指挥与抢险救援、灾害调查、损失评估、灾民安置、恢复重建以及地震科学研究等工作中,遥感技术发挥了重要作用。《汶川地震建筑物震害遥感解译图集》根据地震后地震现场建筑物震害遥感比对科学考察资料和震害遥感资料分析处理结果,按照科学性、知识性和资料性的编制原则编制而成。主要包括汶川大地震发生的地震地质、地势和社会环境,灾区遥感影像获取、建筑物震害影像特点与实际震害表现、震害遥感定量评估方法、汶川大地震灾区(Ⅷ度及以上地区)震害遥感定量评估模型,以及主要城市和乡镇震害遥感影像和震害评估结果等。

福建古田水口M_L4.1、M_L4.6级地震建筑物震害分析

介绍了福建古田水口ML4.1级和ML4.6级地震烈度分布、地震构造背景及震区建筑物震害的调查结果,归纳了建筑物震害的特征,并对各类建筑物的破坏原因进行了分析。在此基础上,提出灾区重建抗震措施建议。

基于无人机遥感影像及其点云特征的建筑物震害提取

以北川老县城地震遗址为研究对象,通过使用点云CSF滤波算法得到研究区建筑物高度特征nDSM数据,并通过点云格网化处理以及坡度值计算得到建筑物坡度特征,再结合研究区DOM数据进行建筑物震害提取,实验结果表明该方法能够较好地提升建筑物震害的提取精度。

基于无人机倾斜影像的三维建筑物震害精细信息提取

无人机倾斜摄影技术建模生成的三维影像较好地展现了建筑物侧面和顶面的震害细节信息,然而影像的高维度特性难以直接基于三维影像提取震害信息,经过降低维度转换的二维纹理影像往往会导致建筑物震害信息的不完整性和破碎性。针对这些问题,本文以2017年九寨沟MS7.0地震为例,提出了一种直接从九寨沟震后三维影像获取侧面纹理信息的方法,即将三维模型打散,实现纹理与不规则三角网分离,从而获取完整的纹理影像,然后利用金字塔模型的瓦片坐标范围、瓦片命名规则和建筑物单体的空间位置选取最优纹理影像,再使用加权均值方差法确定纹理影像中建筑物的外墙最佳分割尺度后,采用面向对象方法提取建筑物外墙和墙皮脱落信息,最后通过对这些建筑物震害特征的分析,判定单体建筑物的破坏等级。结果显示,该方法成功获取了建筑物完整的侧面震害纹理影像,并基于纹理影像提取了外墙、裂缝和墙皮脱落区域信息判定建筑物单体为中等、严重两个破坏等级。