无人机遥感技术在新疆皮山地震灾情获取中的应用1

李金香 李亚芳 李 帅 谭 明 常想德



无人机遥感技术在新疆皮山地震灾情获取中的应用1

李金香 李亚芳 李 帅 谭 明 常想德

（新疆维吾尔自治区地震局，乌鲁木齐 830011）

2015年07月03日，新疆维吾尔自治区和田地区皮山县（37.6°N，78.2°E）发生S6.5级地震，震源深度10km。本文利用高性能无人机数据采集平台获取灾区高分辨率影像数据，结合地震现场震害调查建立建筑物震害遥感解译特征，采用人工目视解译完成了灾区6个0.01°×0.01°格网评估区房屋类型及损毁程度应急遥感调查，获取测区地震灾情信息。结果表明：测区内房屋结构类型主要包括土木、砖木、砖混结构；倒塌房屋主要为土木结构及个别老旧砖木结构房屋，倒塌和局部倒塌的土木结构房屋占评估区土木结构房屋总数的68%，倒塌和局部倒塌的砖木结构房屋占评估区砖木结构房屋总数的12%；测区砖混结构房屋局部倒塌1间，未倒塌228间，砖混结构显示出良好的抗震性能，对避免人员伤亡和减少经济损失起到重要作用。

无人机 遥感 皮山地震 灾情

引言

北京时间2015年07月03日09时07分，新疆维吾尔自治区和田地区皮山县（37.6°N，78.2°E）发生S6.5级地震，震源深度10km。此次地震造成灾区各类建筑物大面积破坏，造成巨大的经济与财产损失。为快速开展震后灾情遥感应急调查，工作人员在第一时间利用无人机低空遥感平台获取了灾区海量高分辨率遥感影像。

地震灾情遥感应急调查与一般遥感调查不同，其需要在尽可能短的时间内，以快速获取的地震灾区遥感数据为基础，采用快速遥感解译方法获取尽可能准确的地震灾情信息（陈晓清等，2008；童立强，2008；童玲等，2008；陆博迪等，2011）。为此，在本次抗震救灾工作中，采用无人机系统平台，充分发挥其灵活、机动、快速、成本低、操作简单等特点（龚建华等，2008），在尽可能短的时间内获取新疆维吾尔自治区和田地区皮山县皮西那乡重点灾害区域的遥感影像数据，利用本文中的无人机航空遥感数据处理流程解译出重点灾区房屋损毁程度等信息，为及时了解震后灾区灾害情况提供支持，为灾情评估、救援和灾后重建工作提供科学决策依据。

1 无人机航空遥感数据的获取

本次地震重灾区主要位于皮山县。皮山县隶属新疆维吾尔自治区和田市，总面积为3.98×104km2，皮山县为多民族聚居县，其中少数民族占98.4%，主要以维吾尔族为主体，包含汉、回、柯尔克孜等12个民族。灾区中部主要是风积、冲积及倾斜平原区，北部是塔克拉玛干沙漠，南部是喀喇昆仑山。地震灾区范围内有2—3条规模相对较大的河流，居民生活在河谷地带，河谷两侧为常年风沙堆积的沙丘。

为快速评估地震重灾区灾情，工作人员第一时间采用无人机低空遥感信息采集平台采集皮山县皮西那乡遥感数据。无人机低空遥感信息采集平台有多个不同的种类，使用不同种类无人机进行数据采集，起降时对场地的要求不同，最终调查的区域范围和调查结果的精度也不一样。为此，根据调查需求，科学地选择信息采集平台、合理地制定航行路线是完成探测任务的首要保证（徐志强等，2009）。在新疆皮山地震灾害遥感应急调查中，采用无人机搭载SONY数字相机为传感器收集地面信息，同时搭载高精度定位定向POS系统以及智能飞行管理系统，以实现无人机飞行过程的实时监控、自动导航和定点曝光，确保完成震区的飞行作业和重灾区高精度无人机航空遥感数据源的采集。在本次地震灾情遥感应急调查过程中，共采集灾区遥感数据9432景。其中，获取的遥感数据主要参数如表l所示。

表1 遥感影像数据相关参数表

2 无人机航空遥感数据处理

飞行作业结束后，对获取的9432景无人机航空遥感数据进行处理，完成震区高精度正射遥感影像制作，并进行快速灾情遥感解译。

遥感数据处理主要采用原始航空影像、相机参数、机载POS数据等作为输入数据，进行正射影像（DOM）制作（梁生甫等，2012）。首先获取机载POS数据并进行相应的处理，得到每个POS事件的位置（，，）和姿态（，，）参数，POS数据可用来建立航带内及航带间模型间的拓扑关系网；其次结合POS数据对原始航空影像进行筛选，去除飞机起降时及质量不高的影像数据；最后进行正射影像制作，包括进行影像的内定向、外定向、正射纠正、正射影像镶嵌等。影像内定向为针对遥感传感器系统误差（如光学畸变差、CCD排列误差等）对单幅影像进行纠正，进而确定光学相机的内方位元素的过程（卢小平等，2010）；影像外定向即根据相机摄影中心的位置和相机姿态数据进行差分解算得到影像外方位数据；影像正射纠正主要是对航空影像进行投影变换，纠正航摄时产生的像点位移、图形变形及比例尺不一致等因素，在获得正射像片的同时将其改化成规定比例尺的过程（尹鹏飞等，2010）。最后进行影像镶嵌完成灾区正射影像制作。测区经处理后的正射影像图如图1所示，这些处理后的正射影像数据是开展灾区震害判定的基础资料。

图1 测区正射影像图

3 无人机航空遥感数据解译

3.1 建筑物震害遥感解译标志的建立

目前在基于遥感影像进行震害信息提取和评估方面，国内外学者已经开展了大量的研究与应用，提出了一系列震害信息定量提取和评估的模型（Mitomi等，2000；Yamazaki等，2004；王晓青等，2009，2015a；魏成阶，2009；Wang等，2012），如王晓青等（2008）基于高分辨率遥感影像进行了2008年汶川8.0级大地震遥感应急震害信息评估方法研究，并对实际评估效果进行了评价；窦爱霞等（2009）基于遥感图像震害特征提出了震害信息提取和评估的组合增强模型；李志强等（2012）基于震后房屋破坏的图像表现特征，进行了汶川地震房屋损坏快速鉴定研究。考虑到地震灾害遥感应急调查及灾区建筑物震害快速分析的需要，本次皮山地震灾害信息提取从快速产出的角度，通过地震现场震害调查结果与震害遥感影像特征的对比分析，建立地震灾区建筑物群体的震害遥感解译特征，作为震害信息提取的主要依据。

现场调查结果表明，此次测区房屋类型主要为土木结构、砖木结构和砖混结构等。依据中华人民共和国国家标准中《建（构）筑物地震破坏等级划分（GB/T 24335—2009）》（中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局等，2009）及建（构）筑物在遥感影像中的表现特点，对地震灾区建筑物震害情况进行遥感影像分析，总结建筑物震害遥感影像特征，作为震害遥感解译的依据。灾区地震现场房屋震害调查结果表明，土木结构房屋包含笆子墙结构、土坯结构等，抗震性能较低；砖木结构多为2008年后国家补贴所建富民安居房，在本次地震中有部分房屋不同程度受损；砖混结构的抗震性能较好。

图2为地震现场调查照片。图2（a）为皮西那乡农经站土木结构房屋倒塌现场调查图片，图中房屋承重结构全部损毁，屋顶塌落，整片土木结构房屋全部倒塌，震害严重。图2（b）为皮西那乡央塔克村13栋笆子墙土木房屋成片倒塌的现场调查图片，由图可知，笆子墙土木房屋倒塌特征多为墙体外闪及屋顶塌落，可清晰分辨出倒塌房屋屋顶的木梁及地上塌落的土块；从图2（b）中可以看出土木结构的房屋屋顶边缘具有外延木质房梁，屋顶多为灰色色调，以平顶为主，与表2中遥感影像土木结构房屋特征一一对应。图2（c）为皮西那乡乌喀什村砖木房屋局部倒塌的现场调查图片，由图可知，砖木结构房屋局部倒塌主要表现为房屋部分区域屋顶塌落，砖木结构房屋形状规则，屋顶边缘整齐，部分房屋可见外延木质房梁，与表2中遥感影像砖木结构房屋特征一一对应。图2（d）为皮西那乡阿亚各阿孜干村老旧砖木结构房屋倒塌的现场调查图片，从图中可见倒塌房屋屋顶的木梁及地上塌落的砖块，老旧砖木结构房屋屋顶边缘具有外延木质房梁，房屋规整。图2（e）为皮西那乡乌喀什村土木房屋毁坏（左）与砖混结构房屋基本完好（右）的现场调查图片，由图可知，砖混结构房屋抗震性能较好，房屋形状规则，屋顶边缘整齐，无外延木质房梁。图2（f）为皮西那乡央塔克村靶子墙土木房屋倒塌、砖混结构房屋完好的现场调查图片，由图2（e）、（f）可知农村砖混结构房屋多为近年新建房屋，房屋按照统一设计施工，房屋大小及外在形状基本一致，屋顶边缘整齐，部分具有红色脊状屋顶，与表2中遥感影像砖混结构房屋特征一一对应。

根据地震现场调查的房屋类型及外在形态，在获得的遥感影像上进行房屋类型及损坏程度人工解译，由地震现场调查结合遥感影像特征可知，土木结构房屋单体房屋形状多样，房屋面积大小不一，屋顶边缘不十分规整，可见锯齿状外延房梁且房梁外延多少不等。砖木结构房屋多为2008年后国家补贴所建，房屋形状较为规整，房屋影像特征为：单体房屋形状多为长方形，屋顶边缘整齐，可见锯齿状外延房梁且房梁外延长度相同，房屋整齐、美观程度均优于土木结构房屋。测区砖混结构房屋多为2011年以后新建房屋及政府办公楼、学校、医院等公用房屋，抗震性能较高，其影像特征为：房屋多为按要求建设，单体房屋形状规则，多为长方形，屋顶边缘整齐，无外延木质房梁。结合各类房屋影像特征（表2）进行测区房屋类型遥感解译。

表2 皮山地震灾情遥感应急调查主要房屋类型及其典型影像

《地震现场工作第3部分：调查规范》（GB18208.3—2011）中根据建筑物的破坏情况共分为5个破坏等级：毁坏、严重破坏、中等破坏、轻微破坏和基本完好。毁坏：房屋多数承重构件遭受严重破坏，房屋结构濒于崩溃，土木结构房屋和砖木结构房屋墙倒顶塌；严重破坏：土木结构房屋的承重构件遭受严重破坏，出现局部倒塌现象，砖木结构房屋和砖混结构房屋多数承重构件严重破坏；中等破坏：房屋的多数主体结构、承重墙体出现轻微裂缝，非主体结构及墙体连接处有明显裂缝。轻微破坏：房屋的个别主体结构局部有轻微裂缝，非主体结构局部有明显裂缝；基本完好（含完好）：房屋的承重构件完好，个别非承重构件轻微破坏（中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局等，2012）。由于测区正射遥感影像受到拍摄角度的影响，只能从房屋屋顶的损毁程度来区分建筑物的损毁程度，因此采用遥感解译的房屋震害程度与地震现场调查结果略有不同（李云等，2011；王晓青等，2015b）。本文采用人工目视遥感解译，将测区房屋的损毁程度分为倒塌、局部倒塌和未倒塌。其中倒塌对应地震现场调查规范中的毁坏（倒塌）；局部倒塌对应地震现场调查规范中的毁坏（未倒塌）；未倒塌对应地震现场调查规范中的其他类型（王晓青等，2013）。解译标志如表3所示。

表3 皮山地震灾情遥感应急调查主要破坏类型及其解译标志

3.2 建筑物震害遥感解译结果

根据上述建立的测区房屋类型及损毁程度解译标志进行测区各类房屋震害程度遥感解译。首先在测区建立0.01°×0.01°格网，将测区进行格网划分，从北至南随机选择覆盖测区的6个评估区，统计区域内房屋建筑类型及损毁程度，进而了解整个测区房屋震害情况，完成测区地震灾害遥感应急调查，获取测区地震灾情信息。测区格网及评估区如图3所示。

图3 格网及评估区图

遥感解译主要是根据建立的解译标志，采取在计算机辅助下的人工目视解译方法进行。在遥感解译过程中，解译处理的关键技术和绝大部分的工作均由人工完成，以确保遥感解译结果的精确性。本文工作在ArcGIS软件平台上进行，利用遥感图像可以解译出每个房屋地理位置、建筑类型及损毁程度，以便于统计评估区内各类房屋损坏程度，掌握灾区房屋震害基本信息。最终的遥感解译结果如表4所示。

表4 评估区建筑物遥感解译结果

续表

由表4可知，地震造成测区土木结构房屋大量毁坏，评估区中倒塌和局部倒塌的土木结构房屋共计266间，未倒塌房屋共计123间，倒塌和局部倒塌的土木结构房屋占评估区土木结构房屋总数的68%。同时受到正射影像拍摄视角影响，建筑物损毁程度遥感解译仅从房顶破坏程度判断，对于内部承重墙及其他部件的损毁难以观测，故而在解译结果中未倒塌的建筑物存在严重破坏及中等破坏情况。综合6个评估区土木结构房屋遥感应急调查结果可知，测区土木结构房屋损毁严重，易造成人员伤亡和大量经济财产损失。评估区共有房屋930间，其中土木结构房屋占比最大，主要因为灾区为平原绿洲地区，人口稠密，经济却相对落后，许多自建的老旧土木房屋依然作为辅助房屋使用，因此土木结构房屋在灾区分布较多。灾区土木结构房屋的承重构建主要包括土坯砌筑墙体和木架笆子墙两种类型，多为老旧房屋，年久失修，具有建筑材料强度低、基础稳定性差等缺陷，同时受建筑施工质量和区域场地条件的影响，地震造成了房屋大面积倒塌。结合地震现场调查可知，测区土木结构房屋倒塌情况主要为：笆子墙房屋大多为墙倒顶塌，土坯墙房屋山墙和前后墙体均倒塌，无完整本墙体。

测区砖木结构房屋倒塌1间，局部倒塌共计35间，未倒塌共计276间，倒塌和局部倒塌的房屋占评估区砖木结构房屋的12%。遥感影像中可清晰分辨出部分老旧砖木及自建砖木结构房屋局部倒塌及房顶掉落现象。砖木结构房屋在地震灾区分布较多，主要有老旧砖木结构房屋和自建房及新建砖木结构房屋。结合地震现场调查可知，灾区倒塌的砖木结构房屋均为老旧砖木结构房屋，基本完好的砖木结构房屋大多为2008年后新建的砖木结构房屋。

测区砖混结构房屋局部倒塌1间，未倒塌228间，砖混结构显示出良好的抗震性能。测区范围内砖混结构房屋数量较少，主要为政府、学校、医院等公共房屋以及部分新建富民安居工程房屋。砖混结构房屋在本次地震抗震中发挥了重要作用，抗震效果显著。

4 结论

本文进行了无人机遥感技术在新疆皮山地震灾情获取中的应用研究，以高性能无人机为平台的低空航空遥感技术在新疆皮山地震抗震救灾中发挥了特殊的作用，获取的9432景遥感数据以及经处理获得的DOM数据为灾区灾情信息的快速获取、人民群众生活安置和灾后规划重建提供了宝贵的资料。

本次地震灾害提取从快速产出角度，通过对地震现场震害调查与震害遥感影像进行对比分析建立建筑物群体震害遥感特征，通过人工目视解译完成了地震灾区房屋类型及损毁程度的应急遥感调查。从北至南随机选择覆盖测区的6个0.01°×0.01°格网评估区，统计区域内房屋建筑类型及损毁程度，获取测区地震灾情信息。测区内的房屋结构类型主要包括土木结构、砖木结构和砖混结构。倒塌房屋主要为土木结构房屋和个别老旧砖木结构房屋，土木结构房屋破坏严重，其中倒塌和局部倒塌的土木结构房屋占评估区土木结构房屋总数的68%。倒塌的砖木结构房屋均为老旧房屋，其中倒塌和局部倒塌的砖木结构房屋占评估区砖木结构房屋的12%。测区砖混结构房屋局部倒塌1间，未倒塌228间，砖混结构显示出良好的抗震性能。

本次地震是新疆近10年来损害最为严重的一次地震，地震造成灾区大量房屋倒塌，尤其是灾区土木结构的房屋损坏十分严重，出现了成片倒塌的现象，而灾区经济落后，土木结构房屋又占比较大，因此造成本次地震损失惨重。灾区近年来新建的富民安居工程房屋无一倒塌，抗震效果显著，富民安居工程在地震来临时，对避免人员伤亡、减少经济损失和维护社会稳定起到了重要作用。本次地震灾区是我国地震高发区，地震形势十分严峻，应继续加大该区域富民安居工程的投入力度，争取惠及更多群众。

致谢：在本文的研究与分析过程中，得到了下列单位及专家的支持：中国科学院新疆生态与地理研究所提供了灾区无人机遥感影像数据支持，王晓青研究员给出了宝贵建议，审稿专家给出重要修改意见。在此一并致谢！

陈晓清，崔鹏，程尊兰等，2008．5·12汶川地震堰塞湖危险性应急评估．地学前沿，15（4）：244—249．

窦爱霞，王晓青，丁香等，2009．遥感图像震害特征组合增强模型及其算法实现．震灾防御技术，4（4）：373—379．

龚建华，赵忠明，2008．四川汶川地震应急无人机遥感信息获取与应用．城市发展研究，15（3）：31—32，42．

李云，徐伟，吴玮，2011．灾害监测无人机技术应用与研究．灾害学，26（1）：138—143．

李志强，代博洋，李晓丽等，2012．红外热成像技术在震后房屋损坏快速鉴定中的应用研究．震灾防御技术，7（1）：1—11．

梁生甫，王延莲，刘鲁军等，2012．基于无人机影像的正射影像制作方法．青海大学学报（自然科学版），30（4）：54—58．

陆博迪，孟迪文，陆鸣等，2011．无人机在重大自然灾害中的应用与探讨．灾害学，26（4）：122—126．

卢小平，田继辉，卢遥等，2010．基于ERDAS9．/ER mapper软件快速制作航空遥感DOM的方法．河南理工大学（自然科学版），29（1）：56—60．

童立强，2008．“5·12”汶川大地震极重灾区地震堰塞湖应急遥感调查．国土资源遥感，（3）：61—63．

童玲，李玉霞，赵忠明等，2008．低空遥感技术与地震堰塞湖监测．中国科学基金，22（6）：335—338．

王晓青，王龙，王岩等，2008．汶川8.0级大地震应急遥感震害评估研究．震灾防御技术，3（3）：251—258．

王晓青，王龙，章熙海等，2009．汶川8.0级地震震害遥感定量化初步研究——以都江堰城区破坏为例．地震，29（1）：174—181．

王晓青，窦爱霞，孙国清等，2013．基于综合震害指数的玉树地震烈度遥感评估研究．地震，33（2）：1—10．

王晓青，窦爱霞，王龙等，2015a．2013年四川芦山7.0级地震烈度遥感评估．地球物理学报，58（1）：163—171．

王晓青，黄树松，丁香等，2015b．尼泊尔8.1级地震建筑物震害遥感提取与分析．震灾防御技术，10（3）：481—490．

魏成阶，2009．中国地震灾害遥感应用的历史、现状及发展趋势．遥感学报，13（S1）：332—344．

徐志强，杨建思，姜旭东等，2009．无人机快速获取地震灾情的应用探索．地震地磁观测与研究，30（5）：66—70．

尹鹏飞，尹球，陈兴峰等，2010．无人机航空遥感技术在震后灾情调查中的应用．激光与光电子学进展，47（11）：112802．

中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，中国国家标准化管理委员会，2009．GB/T 24335—2009建（构）筑物地震破坏等级划分．北京：中国标准出版社．

中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，中国国家标准化管理委员会，2012．GB/T 18208.3—2011地震现场工作第3部分：调查规范．北京：中国标准出版社．

Mitomi H., Yamazaki F., Matsuoka M., 2000. Automated detection of building damage due to recent earthquakes using aerial television images. In: Proceedings of the 21st International Asian Conference on Remote Sensing. Tokyo: Tokyo Tech Research Repository, 401—406.

Wang X. Q., Dou A. X., Jin D. J., et al., 2012. Study on the cooperation of building damage extracted from different RS images acquired after 2010=7.1 Yushu, Qinghai, China earthquake. In: Proceedings of the 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Munich, Germany, 935—938.

Yamazaki F., Kouchi K., Matsuoka M., et al., 2004. Damage detection from high-resolution satellite images for the 2003 Boumerdes, Algeria earthquake. In: Proceedings of the 13th World Conference on Earthquake Engineering. Vancouver, BC, Canada: WCEE, 2595—2608.

李金香，李亚芳，李帅，谭明，常想德，2017．无人机遥感技术在新疆皮山地震灾情获取中的应用．震灾防御技术，12（3）： 690—699．

Application of Remote Sensing Technology of UAV in the Acquisition of Earthquake Disaster in Pishan, Xinjiang

Li Jinxiang, Li Yafang, Li Shuai, Tan Ming and Chang Xiangde

(Earthquake Agency of Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 830011, China)

On July 3, 2015, an earthquake (S6.5) occurred near Pishan county (37.6°N, 78.2°E), Hotan Prefecture, Xinjiang Uygur Autonomous Region of China. The focal depth is 10km. In this paper, we use high performance UAV data acquisition platform to obtain the high resolution image data in disaster areas, and establish the remote sensing characteristic features of earthquake disaster based on the field investigation of earthquake damage, and then we use the method of artificial visual interpretation to investigate the building type and the building damage extent in six 0.01°×0.01° degree grid assessment districts to access the earthquake disaster information. The results revealed that the building structure types in the survey area mainly include civil structure, brick-wood structure and brick-concrete structure. The collapse building types mainly include civil structure buildings and individual old brick-wood structure buildings. The collapse and partial collapse of the civil structure building accounted for 68% of the total number of civil structures, and the collapse and partial collapse of the brick-wood structures building accounted for 12% of the total number of brick-wood structures in the assessment area. There is only one brick-concrete structure building collapsed and 228 did not collapse. Brick-concrete structure buildings show good anti-seismic performance and play the important role in avoiding casualties and reducing economic loss by the earthquake.

UAV; Remote sensing; Pishan Earthquake; Disaster

10.11899/zzfy20170324

新疆地震科学基金项目（201510），地震应急青年重点任务（CEA_EDEM-201511），中国地震局地震行业科研专项（2013419018）

2016-08-05

李金香，女，生于1984年。工程师。主要从事地震应急与遥感震害监测研究。E-mail：ljxhappy365@163.com