劉金玉,張景發(fā),劉國(guó)林
(1.中國(guó)地震局地殼應(yīng)力研究所,北京 100085;2.山東科技大學(xué)測(cè)繪學(xué)院,青島 266510)
SAR 的斜距成像特點(diǎn)使得SAR 圖像能反映出目標(biāo)到雷達(dá)的距離信息,為從單幅SAR 圖像中提取目標(biāo)高度信息提供了可能[1]。隨著SAR 圖像分辨率的提高,使得受地震破壞的目標(biāo)的多維特征得以體現(xiàn),原來(lái)在中低分辨率SAR 圖像上表現(xiàn)為平面結(jié)構(gòu)的目標(biāo)將呈現(xiàn)多個(gè)散射中心的集合。這種現(xiàn)象一方面提高了城市目標(biāo)的識(shí)別能力[2];另一方面也帶來(lái)了許多因目標(biāo)復(fù)雜性和后向散射多樣性造成的解譯難題。常用的中低分辨率SAR 圖像的震害信息提取方法有基于像素的變化檢測(cè)方法、相關(guān)性分析方法和基于紋理特征的提取方法等。但隨著SAR圖像分辨率的提高,這些方法的提取精度及適用性受到了一定的限制;再加上SAR 為斜距成像,所產(chǎn)生的疊掩、陰影和頂?shù)椎怪玫忍卣鲗?duì)山區(qū)道路信息的獲取以及建筑物的破壞情況判定都有一定的影響。為此,本文依據(jù)SAR圖像的斜距成像機(jī)理對(duì)因地震造成的建筑物和道路橋梁的特征進(jìn)行分析。
側(cè)視雷達(dá)通過(guò)主動(dòng)發(fā)射微波脈沖信號(hào),接收目標(biāo)的后向散射信號(hào),根據(jù)回波信號(hào)強(qiáng)度成像。所接收的信號(hào)同時(shí)以振幅和相位的形式保存,因此,SAR圖像中包含的信息量十分豐富。實(shí)際上,SAR 圖像是掃描范圍內(nèi)目標(biāo)三維空間的二維成像顯示,其信號(hào)能夠較好地體現(xiàn)成像目標(biāo)的多維特征,特別是在自身結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的建筑物上,更能體現(xiàn)其特有的優(yōu)勢(shì),這為研究建筑物目標(biāo)的成像特征提供了條件。
圖1 平頂建筑物的SAR 成像原理[2]Fig.1 SAR imaging of flat roof building
從圖1 可以看出[3],建筑物墻體與地面形成的二面角反射器、疊掩、陰影等特征都使得建筑物與周圍背景物體有明顯的明暗差異。在建筑物面向傳感器的一側(cè),存在疊掩和二面角效應(yīng)。其中,疊掩是將地面反射到墻面和墻面反射到地面的二次反射疊加顯示在疊掩區(qū),亮度自然比只有一種反射的區(qū)域要強(qiáng),二面角效應(yīng)形成極強(qiáng)的反射,在圖像上表現(xiàn)出的特征就是比周圍背景要亮;而背向傳感器一側(cè),因房頂發(fā)生鏡面反射,回波強(qiáng)度很弱,圖像上形成暗的區(qū)域,其暗的程度由建筑物的材料決定,有時(shí)暗區(qū)域的亮度值與陰影區(qū)亮度值相差不大,難以區(qū)分,這時(shí)如果圖像上建筑物不是正側(cè)視成像,可以借助建筑物臨側(cè)墻面形成的角反射器亮條紋加以判斷,如圖2(左)(除圖9 外,文中衛(wèi)星光學(xué)圖像及航片都作為SAR 圖像的參考對(duì)照?qǐng)D像),屋頂區(qū)域?qū)挾扰cA 處直線的長(zhǎng)度相等。對(duì)于震害信息的判讀,最需要特別關(guān)注的是某個(gè)區(qū)域回波突然變強(qiáng),灰度變明亮,這種情況有可能是地震破壞造成的,需要單獨(dú)分析。
圖2 完好建筑物影像Fig.2 Images of complete buildings
按照震后宏觀地面調(diào)查所采用的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[4-5],建筑物地震破壞等級(jí)有5個(gè):基本完好、輕微破壞、中等破壞、嚴(yán)重破壞和毀壞。雖然當(dāng)前還不能完全從SAR 圖像上分辨出這5個(gè)破壞級(jí)別,但卻能從高分辨率SAR 圖像上盡可能多地獲取細(xì)節(jié)信息,從而輔助破壞級(jí)別的劃分。所以,圖像解譯必須要詳細(xì)到建筑物各個(gè)可能觀測(cè)到的細(xì)微特征。實(shí)際上,建筑物墻面和屋頂不可能是完全平滑的,平頂建筑物的屋頂往往會(huì)加蓋一些管道設(shè)備間,這些設(shè)備間在成像均勻的SAR 圖像屋頂區(qū)域呈亮斑顯示,在解譯中很容易被劃分為破壞類,這就需要對(duì)這類亮斑與因地震造成的亮斑進(jìn)行區(qū)分,其方法是:設(shè)備間通常亮斑形狀規(guī)則(如圖2(左)中B),且對(duì)整個(gè)建筑物的幾何形狀不產(chǎn)生影響;震害形成的亮斑形狀不規(guī)則,亮度較弱,建筑物形狀可能有殘缺。
從SAR 圖像上建筑物的形狀和整體分布來(lái)分析,建筑物普遍呈現(xiàn)出比較典型的長(zhǎng)條形或L 形。當(dāng)建筑物比較高時(shí),疊掩和陰影區(qū)寬度較大,反之則較?。?]。當(dāng)要解譯的區(qū)域?yàn)槊芗母邔咏ㄖ簳r(shí),由于入射角和陰影的關(guān)系,前排的建筑容易遮擋住后排的建筑,造成信息的漏失[6]。建筑物走向與雷達(dá)觀測(cè)方向的不同也會(huì)對(duì)成像產(chǎn)生一定的影響,文獻(xiàn)[7]中將SAR 圖像距離向與建筑物走向之間的夾角定義為方位角。實(shí)驗(yàn)分析表明,方位角的變化對(duì)建筑物成像中的二次反射效應(yīng)有一定的影響,而且當(dāng)建筑物周圍的地面材料(柏油馬路、草地)不同時(shí),地面與建筑物所形成的二次反射的強(qiáng)度也不同。這個(gè)研究結(jié)果為不同走向建筑物的SAR 影像分析提供了更多的信息。
建筑物的立體結(jié)構(gòu)以及SAR 的斜距成像特點(diǎn)決定了建筑物在SAR 圖像上必然存在疊掩、陰影和多次反射等特征。SAR 圖像上建筑物的特征非常明顯,能夠在較暗的區(qū)域形成一條明亮的反射條紋,這是因?yàn)榻ㄖ锏膲w與地面垂直形成的二面角反射器,回波信號(hào)增強(qiáng)所產(chǎn)生強(qiáng)反射所致。另外,建筑物表面材料(如水泥、瓷磚、鋼筋等)的介電常數(shù)比周圍環(huán)境的要大,也容易形成較強(qiáng)的后向散射。通常,建筑物結(jié)構(gòu)分為屋頂平坦的建筑物和屋頂三角形的建筑物2 大類別。對(duì)于這2 類建筑物,假設(shè)其墻面和屋頂都近似光滑的情況下,可以用上述圖1表示建筑物的SAR 成像原理。
實(shí)例分析采用1m 分辨率的TerraSAR- X 影像、航空攝影照片和谷歌截取影像。
由于朝向雷達(dá)傳感器一側(cè)的建筑物墻面和地面互相垂直,形成了二面角反射器,因此回波較強(qiáng),在圖像上形成一條明顯的亮條紋。當(dāng)建筑物受到地震損壞時(shí),其二面角反射器也會(huì)受到破壞,其亮條紋的幾何形狀變得不規(guī)則。另外,建筑物破壞后的瓦礫、水泥等碎塊形成若干小的反射體,甚至?xí)纬尚〉亩娼欠瓷淦?,所以,從后向散射的角度分析,其后向散射?qiáng)度總體可能增加,也可能減少,但是,破壞后的建筑物會(huì)在某一區(qū)域內(nèi)散射變得均勻,并不是只形成一條亮度很強(qiáng)的條紋(二面角反射器形成)。常見(jiàn)的建筑物破壞情況如圖3 所示。
圖3 建筑物震害散射特征Fig.3 Scattering characteristics of buildings damage
1)建筑物完全倒塌。建筑物后向散射方式變?yōu)槿我夥较虻亩啻紊⑸?圖3(a)),SAR 圖像上建筑物原有的幾何結(jié)構(gòu)模糊甚至消失,主要識(shí)別規(guī)律是圖像亮度大,在城市建筑區(qū)某位置形成一團(tuán)沒(méi)有規(guī)律的亮斑。
2)建筑物部分倒塌。建筑物倒塌部分表面結(jié)構(gòu)雜亂,后向散射呈任意方向(圖3(b));未倒塌部分在SAR 圖像上依然呈現(xiàn)規(guī)則的幾何形狀,反射的高亮區(qū)整齊、明顯,表現(xiàn)為與周圍規(guī)則形狀不同,有幾何變形、殘缺及塊斑等特點(diǎn)。
3)建筑物屋頂破壞但結(jié)構(gòu)完整。如圖3(c)所示,建筑物墻面和地面之間的二面角反射器沒(méi)有被破壞,依然形成一條亮色條紋,而屋頂因破壞產(chǎn)生的參差結(jié)構(gòu)形成了多次散射,亮度與破壞前相比增強(qiáng),疊掩區(qū)與周圍環(huán)境的反差降低,建筑物立體感丟失。
4)建筑物結(jié)構(gòu)和屋頂都沒(méi)破壞,但墻面斷裂。對(duì)于SAR 圖像來(lái)說(shuō),比較特殊的情況有:①建筑物單面倒塌,一種情況是朝向雷達(dá)傳感器的一側(cè)受到破壞(圖3(d)),此種情況在SAR 圖像上表現(xiàn)為原有的二面角反射器消失,失去了其形成的亮條紋,疊掩區(qū)的反射特征也發(fā)生變化,亮度與周圍環(huán)境反差降低,由于另一側(cè)墻體完好,仍能形成陰影;另一種情況是背向雷達(dá)的一側(cè)受到破壞(圖3(e)),SAR 圖像因其側(cè)視成像的特點(diǎn),不能觀測(cè)到這側(cè)的破壞,但在SAR圖像上可能存在陰影區(qū)收縮以及陰影區(qū)亮度增強(qiáng)等現(xiàn)象;②建筑物傾斜、下陷。理論上講,SAR 圖像能夠通過(guò)疊掩、陰影等特點(diǎn)反映建筑物的傾斜和下陷,但是,建筑物的疊掩和陰影的變化值極小,在現(xiàn)有分辨率的SAR 圖像上,其變化很難被觀測(cè)到。
震前及震后部分倒塌建筑物的影像如圖4 所示。
圖4 震前及震后部分倒塌建筑物影像Fig.4 Images before and after earthquake
建筑物的破壞總是復(fù)雜多樣的,盡可能多地總結(jié)建筑物可能的破壞情況,能夠?yàn)榻窈蟮卣鸾庾g工作積累先驗(yàn)知識(shí),達(dá)到訓(xùn)練解譯人員的功效,為地震突發(fā)時(shí)的解譯工作節(jié)約時(shí)間。
道路是地震救援工作的生命線,及時(shí)了解道路的破壞情況有助于制定安全、快速的救援方案。首先應(yīng)根據(jù)道路特殊的形態(tài)特征以及與周圍地物的空間關(guān)系確定道路的位置。例如,汶川地震受災(zāi)區(qū)域的道路多依附在河流旁邊,因此可以借助河流位置快速、準(zhǔn)確地定位道路的位置。道路的回波信號(hào)基本來(lái)自地面的一次反射,且道路表面粗糙度比較均勻,所以其成像特征表現(xiàn)為低灰度條帶狀,具有一定的寬度,中間某段可能伴有亮色邊緣[8]。
汶川地震中道路受到滑坡、崩塌及泥石流等地質(zhì)災(zāi)害的影響,形成掩埋和斷裂,另外,滑坡等堵塞河道形成堰塞湖也會(huì)使道路被掩埋。圖5 以滑坡為例解釋了道路遭滑坡掩埋前后的后向散射特征變化??梢钥闯觯麦w堆積在道路上形成雜亂無(wú)章的各向反射,并隱藏了道路兩旁路緣石形成的較強(qiáng)反射。滑坡的形成改變了道路與周圍環(huán)境的紋理特征、表面粗糙度以及介電特性等方面的差異,使得SAR 圖像上道路特征與道路兩旁的路肩或斜坡的反差消失,存在道路中斷的現(xiàn)象(圖6)。
圖5 道路受滑坡掩埋前(左)后(右)示意圖Fig.5 Diagrams before(left)and after(right)landslide buries road
圖6 滑坡掩埋的道路影像Fig.6 Images of landslide buries road
圖7 橋梁后向散射特征示意圖[5]Fig.7 Diagram of bridge’s backscattering characteristics
在雷達(dá)影像分辨率較高的情況下,橋梁的多路徑效應(yīng)能夠明顯地表達(dá)出來(lái)[9]。如圖7 所示,A 處實(shí)線表示橋表面的鏡面反射,屬于一次反射;B處虛線表示二次反射,有兩種情況,一種是雷達(dá)信號(hào)到達(dá)橋側(cè)面后反射到水面,再由水面反射回傳感器,另一種是雷達(dá)信號(hào)到達(dá)水面后反射到橋側(cè)面,再由橋側(cè)面反射回傳感器;C 處虛線表示雷達(dá)信號(hào)到達(dá)水面后反射到橋底,再由橋底反射到水里,橋底與水面這2個(gè)平行面之間形成了多次反射;D 處是橋上道路與橋上護(hù)欄形成的二面角,能夠產(chǎn)生強(qiáng)反射。由圖7 可知,一般的橋梁可以產(chǎn)生兩條亮條紋,一條如B 處所示,由于水面和橋側(cè)面反射發(fā)生疊掩,回波信號(hào)增強(qiáng)產(chǎn)生亮條紋;另一條如D 處所示,是典型的二面角反射器效應(yīng)產(chǎn)生的亮條紋。實(shí)際上,真實(shí)的橋梁結(jié)構(gòu)要復(fù)雜得多,對(duì)于高分辨率的SAR 影像,結(jié)構(gòu)的改變很容易造成影像特征的顯著變化。所以,分析橋梁結(jié)構(gòu)的成像機(jī)理是十分有意義的。常見(jiàn)的橋梁存在的特殊情況有:①國(guó)道、省道等多車道道路中間有一條護(hù)欄防護(hù)帶,其在影像上產(chǎn)生多次散射及小的二面角反射,易形成亮條紋;②規(guī)格比較小的橋梁兩邊的護(hù)欄是立柱,其結(jié)構(gòu)比較雜亂,且橋梁底部粗糙,形成漫反射,其回波多由這些漫反射組成,所以圖像上沒(méi)有產(chǎn)生明顯的邊界,而是形成了一片漫反射區(qū)。
圖8 完好橋梁影像Fig.8 Images of complete bridge
橋梁在地震中極易遭受破壞,產(chǎn)生斷裂或局部坍塌,在判讀時(shí)應(yīng)注意橋梁被破壞處與橋梁上的車輛的區(qū)分。一般情況下完好橋梁(圖8)上行駛的車輛都分布在車道上,位置比較固定;而地震中橋梁發(fā)生斷裂或坍塌的位置不定,但一般都能連接到橋的邊界,且破壞范圍要比車輛面積大。如圖9 所示,某橋梁發(fā)生了部分坍塌,旁邊一處小的缺口是地震造成的橋面塌落。
圖9 部分垮塌的橋梁影像Fig.9 Image of partial collapsed bridge
地震中橋梁可能的破壞情況有:①橋梁斷裂,一半塌陷。這種情況橋梁塌陷部分如圖7 所示的成像結(jié)構(gòu)和特征消失,損毀的部分鋼筋及水泥結(jié)構(gòu)形成漫反射以及個(gè)別的強(qiáng)反射,其成像與沒(méi)塌陷部分的規(guī)則結(jié)構(gòu)形成明顯的差別;②橋梁碎裂,整體結(jié)構(gòu)完整。這種情況橋梁的承重能力減弱,碎裂橋梁的表面粗糙度增加,形成各向散射,部分散射到達(dá)水面后反射到雷達(dá)傳感器,所以光滑的橋面和橋周圍的水面(圖8(c))會(huì)產(chǎn)生部分反射形成的亮斑;③橋梁某處細(xì)小部分塌陷,整體結(jié)構(gòu)完整(圖9)。這種情況塌陷部分的邊緣會(huì)產(chǎn)生小的二面角,形成明顯的小亮紋;④橋梁被滑坡、泥石流掩埋。這種情況的破壞特征類似于道路被滑坡掩埋的情況,不同的是滑坡掩埋橋梁的同時(shí)也掩埋了部分的河道,會(huì)引起河流的阻塞或水流改道現(xiàn)象。
1)本文通過(guò)對(duì)高分辨率SAR 圖像震害目標(biāo)成像機(jī)理和后向散射特征的分析,總結(jié)了建筑物、道路及橋梁等常見(jiàn)地物的震害特征,并結(jié)合震害實(shí)例圖像對(duì)雷達(dá)影像形成的機(jī)理進(jìn)行了分析。
2)目前,高分辨率SAR 圖像在震害信息提取方面的應(yīng)用尚處于一個(gè)需要努力深化的過(guò)渡時(shí)期。本文對(duì)高分辨率SAR 圖像上常見(jiàn)地物的成像機(jī)制和后向散射特征進(jìn)行分析,目的是總結(jié)震害目標(biāo)在雷達(dá)圖像上的表現(xiàn)規(guī)律,為將來(lái)實(shí)現(xiàn)高分辨率SAR圖像上建筑物、道路和橋梁等目標(biāo)震害信息的自動(dòng)提取做好技術(shù)準(zhǔn)備。
3)本研究?jī)H就建筑物、道路和橋梁的SAR 成像機(jī)理和震后影像特征進(jìn)行了分析,尚缺少信息量化的研究,今后將以信息量化為研究目標(biāo)。
[1]文江平,胡巖峰,張利利.基于高分辨率SAR 圖像區(qū)域入射角反演及高度提取方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2009,29:215-217.Wen J P,Hu Y F,Zhang L L.Extracting local incident angle and height of target from high-resolution SAR images[J].Computer Applications,2009,29:215-217.
[2]張風(fēng)麗,邵 蕓.城市目標(biāo)高分辨率SAR 遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2010,25(3):415-422.Zhang F L,Shao Y.Urban target monitoring using high resolution SAR data[J].Remote Sensing Technology and Applications,2010,25(3):415-422.
[3]趙凌君.高分辨率SAR 圖像建筑物提取方法研究[D].北京:國(guó)防科技大學(xué),2009.Zhao L J.Study on building extraction from high resolution SAR images[D].Beijing:National University of Defense Technology,2009.
[4]國(guó)家質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局.GB/T18208.3-2000,地震現(xiàn)場(chǎng)工作第3 部分:調(diào)查規(guī)范[S].北京:中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,2000.State Bureau of Quality and Technical Supervision.GB/T 18208.3-2000,Seismic field work,part three:Survey of standardization[S].Beijing:Standards Press of China,2000.
[5]趙福軍.遙感影像震害信息提取技術(shù)研究[D].哈爾濱:中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所,2010.Zhao F J.Seismic disaster information extraction from remotely sensed imagery[D].Haerbin:China Earthquake Administration Institute of Engineering Mechanics,2010.
[6]Balz T.SAR simulation based change detection with high-resolution SAR images in urban environments[J].In Proc Int Arch Photogramm,Remote Sens Spatial Inf Sci,2004,35:472-477.
[7]Brunner D,Bruzzone L,F(xiàn)erro A,et al.Analysis of the reliability of the double bounce scattering mechanism for detecting buildings in VHR SAR images[C]//In Proc IEEE Radar Con,Pasadena,CA,2009:1-6.
[8]謝 鋒,陳映鷹,林 怡,等.SAR 圖像中道路自動(dòng)提取的不確定性與仿真[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2009,21(11):3489-3493.Xie F,Chen Y Y,Lin Y,et al.Simulation of automatic extracting roads from SAR imagery based on uncertainty analysis[J].Journal of System Simulation,2009,21(11):3489-3493.
[9]張紹明,何向晨,張小虎,等.高分辨率星載SAR 圖像水上橋梁解譯[J].電子與信息學(xué)報(bào),2011,33(7):1706-1702.Zhang S M,He X C,Zhang X H,et al.Auto- interpretation for bridges over water in high-resolution space-borne SAR imagery[J].Journal of Electronics & Information Technology,2011,33(7):1706-1702.