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    基于線密度的分地震烈度區(qū)災(zāi)前農(nóng)房總量快速估算方法

    2016-08-27 11:06:22和海霞劉明李素菊湯童黃河
    地震研究 2016年2期
    關(guān)鍵詞:標(biāo)繪戶數(shù)農(nóng)房

    和海霞 劉明 李素菊 湯童 黃河

    摘要:針對傳統(tǒng)的農(nóng)房總量統(tǒng)計(jì)不滿足災(zāi)害范圍空間隨機(jī)分布、自動(dòng)分類識別算法業(yè)務(wù)性不強(qiáng)等引起的精度受限和效率低下的問題,以新疆于田地震為例,結(jié)合于田縣綠洲區(qū)農(nóng)房大多沿路分布、密度大等特點(diǎn),采用線密度方法,分地震烈度區(qū)開展農(nóng)房總量評估。結(jié)果表明,線密度方法在同一區(qū)域下用時(shí)為點(diǎn)標(biāo)繪法的1/5,精度是點(diǎn)標(biāo)繪法的94%,能夠滿足減災(zāi)業(yè)務(wù)的需求。

    關(guān)鍵詞:線密度;農(nóng)房總量;地震烈度;快速估算;預(yù)評估

    中圖分類號:P315.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1000-0666(2016)02-0316-05

    0 引言

    災(zāi)前農(nóng)房總量是災(zāi)害發(fā)生初期信息不完備情況下農(nóng)房倒損預(yù)評估的重要輸入?yún)⒘?。?zāi)前農(nóng)房總量耦合房屋破壞損失比(王景來,宋志峰,2001)是農(nóng)房倒損數(shù)量估算的常用方法。高精度快速估算災(zāi)前農(nóng)房總量是提高農(nóng)房倒損預(yù)評估精度和效率的重要前提,對科學(xué)制定救援計(jì)劃、合理配置救援物資、提高災(zāi)害救助水平具有深遠(yuǎn)意義。

    目前,農(nóng)房總量采用入戶調(diào)查、抽樣統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)報(bào)表等方法統(tǒng)計(jì),或基于統(tǒng)計(jì)年鑒中人口數(shù)和戶數(shù)采用各地區(qū)人均、戶均房屋建筑面積經(jīng)驗(yàn)值推算農(nóng)房總量(周光全等,2010)。這些方法初步解決了災(zāi)前農(nóng)房總量估算的問題,但是與減災(zāi)救災(zāi)日益增強(qiáng)的時(shí)效和精度要求還存在一定的差距,主要表現(xiàn)在以下3個(gè)方面:一是傳統(tǒng)農(nóng)房統(tǒng)計(jì)方法多以行政單元為基本單位,未完全實(shí)現(xiàn)農(nóng)房數(shù)量分布網(wǎng)格化,不能滿足由農(nóng)房空間分布異質(zhì)性明顯、災(zāi)害范圍空間分布隨機(jī)和災(zāi)害相關(guān)統(tǒng)計(jì)單元(如地震烈度)形狀特征不規(guī)則引起的自由分幅區(qū)內(nèi)農(nóng)房總量快速估算;二是面劃法和點(diǎn)標(biāo)繪法農(nóng)房遙感目視識別方法,該方法精度高,但時(shí)效性難以滿足要求;三是計(jì)算機(jī)分類識別算法,該方法根據(jù)紋理、幾何、光譜特征進(jìn)行分類(吳煒等,2012),自動(dòng)化程度高(徐昌榮,葛山運(yùn),2011;李海月等,2007;蘇俊英等,2004),但多適用于小區(qū)域影像,且需大量時(shí)間修正因異物同譜造成的誤判信息,時(shí)間效率較低。因此,如何充分分析農(nóng)房特點(diǎn)和影像特征,顧及災(zāi)害范圍隨機(jī)分布,發(fā)展一種高效、高精度、滿足減災(zāi)需求的總量估算方法迫在眉睫。

    本文基于高空間分辨率遙感數(shù)據(jù),在分析農(nóng)房典型類型、光譜響應(yīng)和影像特征基礎(chǔ)上,依據(jù)新疆維吾爾自治區(qū)和田地區(qū)于田縣綠洲區(qū)農(nóng)房沿路分布、密度大等分布特征,采用線密度的方法開展于田地震災(zāi)區(qū)農(nóng)房總量快速估算,并利用點(diǎn)標(biāo)繪法對提取結(jié)果進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)和精度評價(jià)。

    1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

    2014年2月12日17時(shí)19分,新疆維吾爾自治區(qū)和田地區(qū)于田縣發(fā)生MS7.3地震,震源深度12km,震中位于36.1°N-82.5°E,震中區(qū)最高烈度為Ⅸ度。鑒于Ⅷ度及Ⅸ度區(qū)分布在高山無人區(qū),本文以Ⅶ度區(qū)為例開展農(nóng)房總量估算。Ⅶ度區(qū)西南起自策勒縣奴爾鄉(xiāng),東北至民豐縣葉亦克鄉(xiāng),面積約23000km2(圖1)。研究區(qū)地處塔里木盆地南緣,昆侖山脈北麓,為典型的綠洲一荒漠交錯(cuò)地區(qū)。

    本文選擇WorldView-2全色與多光譜融合產(chǎn)品開展農(nóng)房總量提取。WorldView-2幅寬為16.4km,全色波段范圍為O.45~0.8μm,空間分辨率為0.5m;多光譜波段由8個(gè)波段(0.45~0.51μm、0.51~0.58μm、0.63~0.69μm、0.77~0.895μm、0.585~0.625μm、0.4~0.45μm、0.705~0.745μm、0.86~1.04μm)組成,空間分辨率為1.8m。

    2 研究方法

    2.1 農(nóng)房結(jié)構(gòu)特征分析

    常年的烈日、風(fēng)沙和浮塵,使于田縣民居多順應(yīng)自然,形成封閉型、內(nèi)庭式的平面布局,以阿以旺民居為主,平面組合形式主要有中廳式和排列式兩種。于田縣民居通常沒有中軸線及對稱的要求,也無上、下廂房、正屋側(cè)廂之分,房間的組織與排列十分自由,各組房間都以阿以旺中廳或戶外活動(dòng)場所為中心,可以向外任意擴(kuò)展延伸(潘晶,2010),在遙感影像上具有明顯的幾何和光譜特征(表1)。

    2.2 農(nóng)房空間分布特征分析

    農(nóng)房空間分布特征主要指空間分布格局、空間鄰接特征和分布類型(角媛梅等,2003)。由于地理環(huán)境、氣候特征、生活習(xí)慣等差異,不同地區(qū)的農(nóng)房具有明顯的區(qū)域分布特征。筆者結(jié)合Worldview高分辨率衛(wèi)星影像和農(nóng)房結(jié)構(gòu)特征,分析于田縣農(nóng)房分布影像特征如下:

    (1)農(nóng)房聚集程度較高、分布整齊、大多沿道路兩側(cè)連續(xù)分布,圍合成四邊形,四邊形內(nèi)規(guī)則分布農(nóng)田;少量呈星點(diǎn)狀隨機(jī)分布(圖2a)。

    (2)農(nóng)房在影像上表現(xiàn)為規(guī)則的多邊形,形狀簡單。農(nóng)房結(jié)構(gòu)、面積、規(guī)模因資源條件、經(jīng)濟(jì)水平、生活方式等差異不完全一致。

    (3)具有明顯的空間鄰接特征,部分農(nóng)房前后存在空地。兩戶之間部分通過綠化樹木隔開,部分直接相連(圖2b)。

    (4)農(nóng)房與裸地具有相似的色調(diào),但紋理特征存在顯著差異。裸地紋理特征統(tǒng)一,農(nóng)房具有明顯的邊緣特征。

    2.3 線密度計(jì)算

    于田縣農(nóng)房具有較為固定的結(jié)構(gòu)特征,解譯標(biāo)志明顯,多沿道路兩側(cè)密集連續(xù)分布,因此,可利用線標(biāo)繪技術(shù)開展農(nóng)房總量估算。線密度定義為某條線上的自然戶密度,采用線單位長度內(nèi)的自然戶數(shù)量來衡量。

    (1)線標(biāo)繪

    在農(nóng)房典型分布區(qū)中隨機(jī)選擇樣本區(qū)開展線標(biāo)繪。通過目視觀察,確定線標(biāo)繪規(guī)則如下:

    ①為了保持密度相對均一,起點(diǎn)為屋邊空地,終點(diǎn)為農(nóng)房邊界。

    ②十字路口農(nóng)房避免重復(fù)標(biāo)繪。

    ③為保證線密度均勻,在標(biāo)繪星點(diǎn)狀分布單棟農(nóng)房時(shí),線長度約為農(nóng)房寬度的1.2倍。

    (2)線密度

    在烈度區(qū)內(nèi)選擇典型樣本區(qū),采用點(diǎn)標(biāo)繪法得到樣本區(qū)內(nèi)自然戶總數(shù),采用線標(biāo)繪法開展長度量算,如圖3所示。構(gòu)建線密度公式如下:

    (1)其中,Ld為線密度,單位戶/m,m為樣本區(qū)內(nèi)的線數(shù)量,hn為樣本區(qū)內(nèi)第n條線上的農(nóng)房戶數(shù),ln為樣本區(qū)內(nèi)第n條線的長度,n為線編碼。樣本區(qū)內(nèi)線數(shù)量為53條,線長度為3449m,采用點(diǎn)標(biāo)繪法得到的自然戶數(shù)為186戶,線密度Ld為0.0539戶/m。

    2.4 不同地震烈度區(qū)農(nóng)房數(shù)量統(tǒng)計(jì)

    地震烈度是評價(jià)地震所造成影響大小或強(qiáng)弱的標(biāo)度,地震烈度的評定需綜合地表震動(dòng)觀測、遙感解譯、現(xiàn)場調(diào)查等確定(張建國,2014)。不同烈度區(qū)內(nèi)農(nóng)房的破壞程度具有較大的差別。因此,在災(zāi)情預(yù)評估中需要分地震烈度區(qū)統(tǒng)計(jì)農(nóng)房戶數(shù)、間數(shù)、總面積等。

    (1)農(nóng)房戶數(shù)

    (2)其中,Hi為第i地震烈度區(qū)內(nèi)的農(nóng)房戶數(shù),ln為第i地震烈度區(qū)內(nèi)第n條線的長度,Ld為線密度。Ⅶ度烈度區(qū)線標(biāo)繪1195條,總長度為113448m,自然戶數(shù)量為6115戶。

    (2)計(jì)算農(nóng)房間數(shù)和總面積

    農(nóng)房間數(shù)和總面積是農(nóng)房倒損評估的評價(jià)單元。結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),構(gòu)建公式如下:

    (3)其中,Hi為第i地震烈度區(qū)內(nèi)的農(nóng)房戶數(shù),Ri為第i地震烈度區(qū)內(nèi)的總農(nóng)房間數(shù),Hi為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中農(nóng)房總戶數(shù),Rs為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中農(nóng)房總間數(shù)。

    (4)其中,Ai為第i地震烈度區(qū)內(nèi)的農(nóng)房總面積,Ri為第i地震烈度區(qū)內(nèi)的總農(nóng)房間數(shù),As為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中農(nóng)房總面積,Rs為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中農(nóng)房總間數(shù)。據(jù)第六次人口普查數(shù)據(jù),新疆于田縣自然戶為5695戶,農(nóng)房間數(shù)為16446間,面積為370763m2(10%抽樣),據(jù)此得到于田縣平均每戶農(nóng)房間數(shù)為2.89間、每間22.5m2。則估算新疆和田地區(qū)于田縣“2·12”7.3級地震Ⅶ度烈度區(qū)內(nèi)農(nóng)房總量為6115戶,1.767萬間,39.76萬m2

    3 結(jié)果分析

    3.1 結(jié)果驗(yàn)證

    為開展線密度法效率和精度驗(yàn)證,隨機(jī)選取另一典型樣本區(qū)域,分別采用點(diǎn)標(biāo)繪法和線密度法開展總量估算(圖4)。采用目視解譯點(diǎn)標(biāo)繪法計(jì)算得到自然戶數(shù)為252戶,用時(shí)25min;線標(biāo)繪長度為4417m,用線密度法計(jì)算得到的自然戶數(shù)為238戶,用時(shí)5min,精度為點(diǎn)標(biāo)繪法的94%。

    3.2 誤差來源分析

    線密度法誤差主要來源如下:

    (1)解譯誤判引起的主觀誤差。強(qiáng)度高的地震影響范圍廣,例如汶川地震涉及四川、甘肅等10個(gè)省(市)、417個(gè)縣(民政部國家減災(zāi)中心,2012),需要多人協(xié)同。但是人與人之間由于專業(yè)背景、業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)等差異造成對認(rèn)知解譯標(biāo)志存在差異,有可能造成誤判,如將公共設(shè)施用房、牲畜房舍誤判為農(nóng)房。在實(shí)際業(yè)務(wù)中,需針對不同類型的農(nóng)房選取不同位置、不同結(jié)構(gòu)、不同形狀等建立多個(gè)解譯標(biāo)志,并詳細(xì)描述,以避免由誤判造成的主觀誤差。

    (2)農(nóng)房空間分布異質(zhì)性引起的客觀誤差。該地區(qū)農(nóng)房具有相對規(guī)則的分布,但是由于歷史原因、經(jīng)濟(jì)水平等造成農(nóng)房密度不均一以及不同位置的線密度存在差異,因此采取統(tǒng)一的線密度必然帶來誤差,需針對不同的區(qū)域加入不同的調(diào)整系數(shù)。

    4 結(jié)論

    本文針對傳統(tǒng)的農(nóng)房總量統(tǒng)計(jì)不滿足災(zāi)害范圍空間隨機(jī)分布、自動(dòng)分類識別算法業(yè)務(wù)性不強(qiáng)等引起精度受限和效率低下的問題,提出基于線密度的農(nóng)房總量快速估算方法。實(shí)踐應(yīng)用表明,建立統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和操作規(guī)范有利于多人協(xié)同開展工作,能顯著提高時(shí)效性和精度。

    (1)針對于田綠洲農(nóng)房呈線狀分布特點(diǎn),提出了基于線密度的不同地震烈度區(qū)農(nóng)房快速估算方法。應(yīng)用表明,本方法能顯著提高農(nóng)房總量估算效率,耗時(shí)僅為點(diǎn)標(biāo)繪法的1/5;精度為點(diǎn)標(biāo)繪法的94%,能滿足減災(zāi)需求。

    (2)線密度計(jì)算和線標(biāo)繪是農(nóng)房總量估算的核心關(guān)鍵技術(shù)。在多主體線標(biāo)繪之前,需建立相對統(tǒng)一的標(biāo)繪標(biāo)準(zhǔn)以減少主觀誤判,并利用現(xiàn)場調(diào)查對線密度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)。

    今后工作將重點(diǎn)研究如何在面向?qū)ο蠓诸惢A(chǔ)上,耦合路網(wǎng)自動(dòng)雙側(cè)標(biāo)繪技術(shù),開展線自動(dòng)識別,以提高效率,滿足在災(zāi)害發(fā)生6小時(shí)內(nèi)快速實(shí)現(xiàn)災(zāi)害影響區(qū)農(nóng)房總量估算的減災(zāi)需求。

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