基于高分一號衛(wèi)星遙感圖像的建筑物震害損毀檢測研究
——以2015年尼泊爾MS8.1地震為例*

葉 昕 王 俊 秦其明

(中國北京100871北京大學地球與空間科學學院)

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基于高分一號衛(wèi)星遙感圖像的建筑物震害損毀檢測研究
——以2015年尼泊爾MS8.1地震為例*

(中國北京100871北京大學地球與空間科學學院)

在高分辨率遙感圖像中， 不同震害損毀程度的建筑物呈現(xiàn)不同的圖像特征， 鑒于此本文提出一種利用遙感圖像多特征分析建筑物損毀程度的檢測方法． 以2015年尼泊爾MS8.1地震為例， 結合震后高分一號衛(wèi)星全色遙感圖像和城市道路矢量數據提供的街區(qū)信息， 以建筑物街區(qū)為單元進行圖像紋理提取和局部空間統(tǒng)計等多類別圖像特征參數分析， 并構建多特征分類模型， 將震后建筑物街區(qū)劃分為基本完好、 部分損毀和嚴重損毀等3個類別． 試驗結果表明， 本文提取的參數能夠有效地表征損毀建筑物的圖像特征， 而且建筑物震害損毀檢測精度較高． 該方法可用于建筑物震害損毀信息的快速提取， 為震后應急救援提供指導； 同時還可為我國自主研發(fā)高分衛(wèi)星遙感數據在地震災害信息提取中的應用提供技術參考與方法借鑒．

高分一號 地震 建筑物損毀檢測 遙感圖像

引言

地震災情信息的快速獲取和災害損失的快速評估是有效降低災害損失的前提條件， 震后搶險和評估工作要求及時準確地獲取地震破壞信息. 傳統(tǒng)人工實地勘測方法所獲取的數據精度和置信度雖然較高， 但存在工作量大、 效率低、 費用高、 信息不直觀等不足， 尚不能滿足快速獲取的要求(柳稼航等， 2005； 陳文凱， 2007)． 近十年快速發(fā)展的遙感技術改變了人類對地震災害監(jiān)測、 損毀評估等的響應方式， 在獲取信息方面該技術具有范圍廣、 時間短、 限制少、 信息量大等特點， 能夠極大地提高工作效率， 節(jié)省人力財力， 快速提供大范圍的震害信息．

目前， 建筑物震害遙感損毀評估方法可分為多時相和單時相震害評估方法． 多時相震害評估方法受到數據獲取、 傳感器的重訪周期、 拍攝角度和時間等因素的影響， 實際應用難度較大． 基于震后單時相數據的震害評估方法受制約則相對較小， 直接利用災害發(fā)生后的遙感圖像進行損毀建筑物目標識別和評估已成為有效的技術手段(Dong, Shan, 2013)． 部分研究通過目視解譯獲得了災害地區(qū)的房屋損毀情況(Yamazakietal， 2005; 雷莉萍等， 2010; 曾濤， 2010)， 但該方法人力物力耗費較大， 時間周期長且效率不高． 計算機自動解譯方法可根據損毀建筑物的圖像表現(xiàn)特征， 利用光譜特征(Sumer, Turker, 2005)、 紋理特征(竇愛霞等, 2009; 曾招城等, 2011)、 形態(tài)學特征(郭華東等, 2009)等作為參數對圖像進行分類， 此類方法通?；诿嫦驅ο蠓诸愃惴ㄟM行損毀建筑物識別(王巖等， 2009; 張磊, 張景發(fā), 2009; 李方方等， 2011)； 然而目前的研究多基于單類特征來提取震害建筑物， 且通常此類方法的魯棒性很大程度上受圖像分割的準確性影響， 在實際應用中也存在一定的局限性． 隨著近年來基礎地理信息系統(tǒng)(geographic information system， 簡寫為GIS)數據的不斷完善， GIS數據在災害信息提取中的應用也愈加廣泛(Samadzadegan, Rastiveisi, 2008； Turker, Sumer, 2008; 王龍等, 2008)， 因此將信息更加豐富、 明確的GIS數據應用于建筑物震害損毀評估中， 利用GIS數據與遙感圖像疊加分析的方法代替圖像分割， 可以達到準確劃分建筑物群體邊界的目的．

2015年4月25日(北京時間)尼泊爾發(fā)生MS8.1地震， 震中位于(28.2°N， 84.7°E)， 震源深度約為20 km(中國地震臺網中心， 2015)． 此次地震造成了尼泊爾、 中國、 印度、 孟加拉等多國受災， 共導致8849人死亡， 2萬2232人受傷， 同時， 還有90余萬座建筑物受損(Nepal Disaster Risk Reduction Portal, 2015)． 尼泊爾地震發(fā)生在喜馬拉雅地震帶上， 為低角度逆沖型單側破裂； 余震區(qū)呈WNW--ESE方向展布， 長軸約為170 km， 短軸約為60 km(薛艷等, 2015)． 這次強震波及珠穆朗瑪峰， 引發(fā)了雪崩、 滑坡、 泥石流、 冰湖等次生災害， 致使中國、 尼泊爾等高海拔山區(qū)交通中斷(劉吉夫等, 2015)． 目前， 已經開展了關于該地震烈度分布、 應急救援、 震害損毀等方面的研究， 并取得了部分成果(亢川川, 陳鯤, 2015; 曲哲， 楊永強， 2015； 王巍, 陳虹, 2015; 王曉青等, 2015； 徐劍俠等, 2015)． 在已有研究中， 建筑物震害遙感信息的提取方法以人機交互為主， 且數據均源自國外遙感影像． 關于尼泊爾地震， 利用國產高分辨率衛(wèi)星數據， 進行建筑物損毀信息計算機自動提取方法研究的較少．

本文將基于國產高分一號衛(wèi)星數據， 提出一種基于遙感圖像的建筑物震害損毀快速檢測方法， 將GIS數據與遙感圖像復合生成的建筑物街區(qū)作為基本處理單元， 根據不同損毀程度的建筑物在紋理特征和局部空間統(tǒng)計等關鍵特征參數的定量統(tǒng)計差異， 建立多特征分類模型， 并根據損毀狀況將各街區(qū)劃分為基本完好、 部分損毀和嚴重損毀等3種類別， 以此開展尼泊爾地震建筑物震害損毀檢測研究， 為地震快速救援提供輔助參考．

1 研究區(qū)及試驗數據

圖1 研究區(qū)高分一號衛(wèi)星遙感圖像及街區(qū)矢量數據Fig.1 GF-1 remote sensing image and block vector data of the studied area

研究區(qū)位于尼泊爾的巴克塔普爾市， 距加德滿都市中心20 km， 研究區(qū)內建筑物大量受損． 基于我國自主研究的高分一號衛(wèi)星獲取的全色遙感圖像進行建筑物震害損毀檢測， 遙感圖像的空間分辨率為2 m． 此外， 本文還從OpenStreetMap網站http:∥www.openstreetmap.org/獲取了研究區(qū)的道路矢量數據， 經過ArcGIS軟件處理生成街區(qū)矢量數據． 研究區(qū)遙感圖像和街區(qū)矢量數據疊加結果如圖1所示．

2 建筑物震害遙感損毀檢測方法

本文基于高分一號衛(wèi)星遙感數據， 以街區(qū)為基本單元， 利用完好建筑物與損毀建筑物在遙感圖像中的差異， 提取街區(qū)圖像內的多類特征參數， 綜合分析特征參數的定量統(tǒng)計結果， 按照不同損毀程度將街區(qū)分類， 提取建筑物震害損毀信息．

2.1 技術路線

本文建筑物震害損毀檢測流程包括以下3個步驟： ① 特征提取． 對震后遙感圖像進行紋理特征分析和局部空間統(tǒng)計， 計算出紋理特征參數和局部空間自相關特征參數， 并分析不同損毀程度地區(qū)各特征參數的變化規(guī)律． ② 參數計算． 根據特征分析結果， 選擇典型的圖像特征， 計算得到特征圖像集， 并與街區(qū)矢量數據疊加， 進行分區(qū)特征統(tǒng)計， 計算得到各街區(qū)的多類特征參數值． ③ 損毀檢測． 基于上述分析所得的多類特征參數， 對建筑物震害損毀情況進行檢測， 將研究區(qū)內的建筑物街區(qū)劃分為基本完好、 部分損毀和嚴重損毀等3個類別， 并結合研究區(qū)震害損毀參考數據對分類結果進行精度評價． 該檢測方法的技術路線如圖2所示．

圖2 基于高分一號衛(wèi)星遙感圖像的建筑物震害損毀檢測技術路線Fig.2 The flow chart of damaged building detection based on GF-1 images

2.2 特征提取

對高分一號震后遙感圖像分析顯示， 在遙感圖像中建筑物受損后會喪失原有的規(guī)則幾何形態(tài)以及均一的光譜、 紋理特征等． 當建筑物嚴重損毀時， 其規(guī)則外形輪廓圖案的圖像特征消失， 無完整的幾何形態(tài)和線狀紋理， 或不具有幾何外形圖像形態(tài)， 破損瓦礫為不同色調的雜亂斑點狀， 照射光線呈漫反射狀態(tài)， 外形圖案圖像凌亂， 輪廓圖像不清， 建筑物布局圖像消失， 相鄰街道或人行道被堵塞或無法辨認； 當建筑物部分損毀時， 建筑物的紋理韻律被打破， 損毀部分在圖像上呈暗色或黑色， 為無規(guī)則斑點狀， 原來規(guī)則的色調也產生變化， 建筑物間隔尚可辨認． 不同損毀程度的建筑物震害特征影像如圖3所示．

為了準確檢測震后建筑物的損毀信息， 需要找出能夠有效區(qū)分不同損毀程度建筑物區(qū)域的關鍵特征參數． 本文從震后高分一號衛(wèi)星遙感圖像中選取多處典型建筑物損毀區(qū)域特征進行定量分析， 包括灰度共生矩陣紋理特征和局部空間自相關指數等參數． 分析結果表明， 不同損毀程度街區(qū)的對比度、 非相似性和局部莫蘭(Moran)指數I等3項特征參數具有明顯的差異性， 能夠用于檢測震后的損毀建筑物區(qū)域．

圖3 不同損毀程度的建筑物震害影像特征

2.2.1 紋理特征

灰度共生矩陣(grey-level co-occurrence matrix， 簡寫為GLCM)是一個用于描述圖像中的一個局部區(qū)域或整個區(qū)域相鄰像元或一定間距內兩像元灰度值呈現(xiàn)某種關系的矩陣(Haralick, 1979)． 該矩陣能夠提供圖像灰度的方向、 間隔和變化幅度等信息， 但不能直接提供區(qū)別紋理的特性， 因此需要在灰度共生矩陣的基礎上提取用來定量描述紋理特征的統(tǒng)計屬性， 對比度(contrast)和非相似性(dissimilarity)即為其中兩種典型的特征統(tǒng)計量．

對比度的計算公式為

(1)

非相似性的計算公式為

(2)

式中： qk為灰度壓縮級別， 一般取64， 32或16； x和y為圖像灰度壓縮后的灰度值；p為共生矩陣；p(x, y)是在給定方向和空間距離后， 以灰度為x的像素為起點， 在搜索路徑中灰度為y的像素出現(xiàn)的頻次．

對比度能夠反映圖像中的局部灰度變化總量． 在圖像中， 若局部像素對的灰度值相差越大， 則圖像的對比度越大， 圖像的視覺效果越清晰． 非相似性與對比度類似， 但其值隨局部象素對的灰度值之差線性增加， 即局部對比度越高， 則非相似度也越大． 根據參數定義， 本文認為： 在基本完好的建筑物街區(qū)中， 建筑物屋頂與地面存在顯著不同， 反差較大， 因此二者具有較高的對比度和非相似性； 而對于嚴重損毀區(qū)域， 建筑物遭到了嚴重破壞， 破損瓦礫與地面相互混雜， 難以區(qū)分， 具有最低的對比度和非相似性； 部分損毀區(qū)域則介于二者之間．

本文從尼泊爾地震后高分一號遙感圖像中選取了多處典型建筑物區(qū)域進行紋理特征參數的定量統(tǒng)計分析， 對比度和非相似性參數的統(tǒng)計分析結果如圖4所示． 可以看出， 對比度和非相似性越高， 說明圖像視覺效果越清晰， 這與基本完好建筑物街區(qū)的圖像特征一致， 而嚴重損毀街區(qū)的兩參數值最低． 紋理特征參數統(tǒng)計分析結果與理論分析結果一致， 說明對比度和非相似性能夠有效地區(qū)分不同損毀程度的建筑物區(qū)域．

圖4 紋理特征參數的統(tǒng)計分析結果

2.2.2 局部空間自相關特征

在典型紋理特征分析的基礎上， 本文還引入了局部空間自相關統(tǒng)計參數即局部莫蘭指數I進行特征分析． 該指數由Anselin(1995)提出， 主要用于探測空間地物聚集狀況， 當其值大于數學期望并且有統(tǒng)計學意義時， 提示存在局部的正空間相關， 其計算公式為

(3)

式中：s2為空間權重矩陣內屬性值的方差；d為間隔距離；w為空間權重矩陣， 一般只有0和1兩個值， 代表空間單元i與j之間的影響程度， 對于遙感圖像， 空間單元即為圖像像素點； i和j代表像素在圖像中的位置； cij為空間單元i和j的屬性值分別與間隔范圍內平均屬性值差值的乘積．

圖5 局部莫蘭指數I統(tǒng)計分析結果Fig.5 The statistical analysis results of local Moran index I

基本完好建筑物區(qū)域內的建筑物屋頂內部像素間的相關性較大， 因此其局部空間自相關程度最高； 建筑物部分損毀區(qū)域的空間自相關程度次之； 而嚴重損毀的建筑物區(qū)域內存在大量破損瓦礫， 灰度分布雜亂， 導致其局部空間自相關程度最低． 局部莫蘭指數I值越大， 表明該區(qū)域的空間自相關程度越高； 反之， 則表明該區(qū)域的空間自相關程度越低．

本文從尼泊爾地震后高分一號遙感圖像中選取多處典型建筑物區(qū)域進行局部空間自相關特征參數的定量統(tǒng)計分析， 結果如圖5所示． 可以看出， 局部莫蘭指數I的定量統(tǒng)計結果與理論分析結果一致， 說明該指數能夠用于后續(xù)建筑物街區(qū)的損毀檢測．

2.3 參數計算與損毀檢測

在完成特征提取的基礎上， 計算對應的特征圖像集， 并將其與建筑物街區(qū)矢量數據進行疊加， 利用ArcGIS空間分析工具箱中的分區(qū)統(tǒng)計工具(zonal statistics)計算各街區(qū)內不同特征參數的均值， 將多個特征的統(tǒng)計計算結果作為該街區(qū)的特征向量用于建筑物震害損毀檢測． 建立多特征分類模型， 對上述特征參數的統(tǒng)計結果進行分類， 得到建筑物損毀檢測結果． 最后， 將檢測結果與建筑物損毀參考結果進行對比， 以檢驗本文方法的精度．

2.4 試驗結果及分析

在對震害建筑物遙感圖像特征進行分析的基礎上， 本文以尼泊爾地震高分一號全色遙感圖像為數據源進行建筑物震害損毀檢測， 以檢驗本文方法的有效性和適用性． 完成遙感圖像目標特征分析后， 計算得到的特征圖像集如圖6所示．

圖6 特征圖像集

將特征圖像集與建筑物街區(qū)矢量數據進行疊加， 計算各街區(qū)內的不同特征參數值， 將計算結果作為該街區(qū)的特征向量進行分類， 得到建筑物損毀檢測結果如圖7所示．

圖7 建筑物損毀檢測試驗結果

檢測結果參考結果中各類損毀目標的數量嚴重損毀部分損毀基本完好合計嚴重損毀5229部分損毀228131基本完好15410合計835750生產者精度62.50%80.00%57.14%用戶精度55.56%90.32%40.00%總體精度74.00%

將本文得到的損毀檢測試驗結果與聯(lián)合國訓練研究所發(fā)布的尼泊爾地震在研究區(qū)的遙感解譯結果(United Nations Institute for Training and Research, 2015)進行對比， 參考地震災害遙感評估行業(yè)標準， 將街區(qū)損毀程度歸類為3個級別， 即嚴重損毀(存在大量嚴重受損建筑物)、 部分損毀(存在少量嚴重受損建筑物和部分受損建筑物)和基本完好(基本不存在受損建筑物)． 對比結果表明， 本文方法正確地檢測出了37個街區(qū)的建筑物損毀信息， 總體精度可達70%以上， 具體精度評價結果列于表1． 可以看出： 對于部分損毀建筑物區(qū)域的檢測精度較高， 生產者精度和用戶精度均達80%以上； 但有一些嚴重損毀的建筑物區(qū)域被誤分成了部分損毀區(qū)域， 致使其精度相對較低； 另外， 還存在部分損毀與嚴重損毀建筑物區(qū)域混淆的情況．

3 討論與結論

震后高分辨率遙感圖像對于提取災害信息和評估地震損失具有重大意義． 高分一號衛(wèi)星是我國自主研制的高分辨率對地觀測衛(wèi)星， 提供了大量優(yōu)質的高分辨率衛(wèi)星遙感數據， 具有極高的使用價值和應用前景． 本文提出了一種基于高分一號衛(wèi)星遙感圖像的多特征建筑物震害損毀檢測方法， 將GIS數據提供的街區(qū)信息作為先驗知識， 計算出各街區(qū)對應的特征參數， 并分類得到震害損毀檢測結果， 將建筑物街區(qū)分為嚴重損毀、 部分損毀和基本完好等3種類別． 然后， 以尼泊爾地震后的高分一號全色遙感圖像為例， 開展了街區(qū)震害損毀檢測． 檢測結果與實際調查情況的對比表明， 本文方法的總體精度可達70%以上， 能夠較準確地檢測出震后建筑物損毀信息， 可為高分衛(wèi)星數據在震害信息提取方面的應用提供技術參考與方法借鑒．

本文在進行建筑物震害損毀檢測時， 主要利用了基于統(tǒng)計的紋理特征和局部空間自相關特征， 在后續(xù)的研究當中， 將深入分析不同損毀程度建筑區(qū)之間更多的特征差異， 從而提高損毀檢測精度． 由于數據源有限， 本文僅對單景高分一號遙感圖像進行了建筑物損毀檢測試驗， 若今后能夠獲取更多數據， 將會進一步開展試驗， 以驗證本文方法的通用性． 此外， 本文只利用了高分一號衛(wèi)星的全色波段圖像， 對遙感數據光譜信息挖掘不夠， 后續(xù)研究中將增加多光譜數據， 更準確地提取災后建筑物震害信息．

感謝中國地震局地震預測研究所王曉青研究員和竇愛霞副研究員對本文工作的指導， 感謝高分觀測專項辦公室提供高分一號衛(wèi)星遙感圖像．

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Damaged building detection based on GF-1 satellite remote sensing image: A case study for NepalMS8.1 earthquake

(InstituteofRemoteSensingandGIS,PekingUniversity,Beijing100871,China)

The damaged buildings caused by an earthquake present different image features from that of the intact buildings, therefore the building damage information could be distinguished from a variety of target features. From this point of view, this paper proposed an approach for building damage detection by utilizing various features of the building blocks. Taking the GF-1 satellite image of the NepalMS8.1 earthquake occurred in 2015 as an example, this paper utilized blocks information provided by the GIS data, and classified the building blocks in the studied area into three categories of the intact, partly damaged and seriously destroyed, on the basis of the quantitative analysis results about texture features of remote sensing image and local spatial statistics of the building blocks. The test results demonstrated that the indicative key parameters extracted in this paper could effectively demonstrate the image characteristics of the damaged building, so that we can effectively conduct the classification and detection of building damage information caused by earthquakes with the proposed detection method in this paper. Also, it could provide guidance for earthquake emergency rescue, and it provides technical experiences and

for the building damage detection using the GF-1 data with independent intellectual property rights in our country.

GF-1 satellite; earthquake; building damage detection; remote sensing image

高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(31-Y30B09-9001-13/15)資助.

2015-12-28收到初稿， 2016-02-25決定采用修改稿.

e-mail: qmqinpku@163.com

10.11939/jass.2016.03.015

P315.9

A

葉昕， 王俊， 秦其明. 2016. 基于高分一號衛(wèi)星遙感圖像的建筑物震害損毀檢測研究----以2015年尼泊爾MS8.1地震為例. 地震學報, 38(3): 477--485. doi:10.11939/jass.2016.03.015.

Ye X, Wang J, Qin Q M. 2016. Damaged building detection based on GF-1 satellite remote sensing image: A case study for NepalMS8.1 earthquake.ActaSeismologicaSinica, 38(3): 477--485. doi:10.11939/jass.2016.03.015.