基于遙感影像和點(diǎn)密度的房屋年代分析及震害預(yù)測(cè)

朱志忠，陸吉赟，李 敏，趙 宇

(1.浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院，浙江 杭州 310058；2.浙江省地震局，浙江 杭州 310007)

震害預(yù)測(cè)是指針對(duì)某一地區(qū)在特定地震作用下的地震危險(xiǎn)性進(jìn)行分析，模擬研究區(qū)房屋的破壞情況，評(píng)估可能帶來(lái)的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失等[1].我國(guó)多地區(qū)已開(kāi)展震害預(yù)測(cè)，可為政府制定地震減災(zāi)規(guī)劃和地震應(yīng)急方案提供科學(xué)依據(jù).基于GIS(geographic information system)的震害預(yù)測(cè)在數(shù)據(jù)的輸入、管理、操作、分析和可視化等方面有強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)了震害預(yù)測(cè)工作的發(fā)展[2].基于房屋普查數(shù)據(jù)進(jìn)行震害預(yù)測(cè)能經(jīng)濟(jì)快速地反映單體房屋抗震性能[3].

老城區(qū)具有房齡較老、抗震性能較差、人口密度高和救災(zāi)難度大等特點(diǎn)，其地震風(fēng)險(xiǎn)高，因而震害預(yù)測(cè)尤為重要[4].然而，很多老城區(qū)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)不完整，缺乏年代、使用類型和現(xiàn)狀等信息，老城區(qū)的房屋類型雜、年代廣、分布亂，使得震害預(yù)測(cè)難度較大[5].

隨著遙感影像的分辨率逐漸提高，很多學(xué)者利用遙感影像獲取房屋基本信息，如文獻(xiàn)[6-7]利用遙感影像獲取房屋高度;文獻(xiàn)[8]利用遙感影像提取建筑輪廓.有學(xué)者利用遙感影像識(shí)別房屋屬性并評(píng)價(jià)抗震性能，如C.GEI?等[9]利用遙感影像評(píng)價(jià)同類結(jié)構(gòu)房屋的地震易損性；WU H.等[10]利用遙感影像提取房屋信息，利用支持向量機(jī)算法評(píng)價(jià)房屋抗震性能.嘉興老城區(qū)地理信息數(shù)據(jù)缺乏年代和使用現(xiàn)狀等信息，難以客觀地進(jìn)行震害預(yù)測(cè)，逐棟調(diào)查則耗費(fèi)很大.筆者借助遙感影像，提出“單元點(diǎn)密度”概念，用單元點(diǎn)密度分析房屋年代，從而在現(xiàn)有數(shù)據(jù)不足的情況下優(yōu)化震害預(yù)測(cè)結(jié)果.重點(diǎn)闡述如何得到單元點(diǎn)密度并揭示其與年代的關(guān)系，進(jìn)而得到房屋年代信息，隨后選擇高杰等[11]提出的震害因子法進(jìn)行快速震害預(yù)測(cè)，基于ArcGIS完成分析計(jì)算，三維呈現(xiàn)震害預(yù)測(cè)結(jié)果.

1 前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

研究區(qū)位于浙江省嘉興市老城區(qū)，面積約為2.5 km2，如圖1所示.

圖1 研究區(qū)地理位置

經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)研究區(qū)房屋具有如下特征：房屋年代主要介于20世紀(jì)60年代到20世紀(jì)90年代之間，80年代的房屋數(shù)量最多；建筑高度多在20 m以下，以2～6層居多；結(jié)構(gòu)形式以混合結(jié)構(gòu)為主，設(shè)防烈度主要為6度，部分建筑未設(shè)防，抗震性能相對(duì)較差；布局較密集，整體建筑密度在51%左右.研究區(qū)主要由無(wú)設(shè)防的棚戶區(qū)、宿舍/家屬樓、商品住宅、舊式商業(yè)及辦公建筑組成，如圖2所示.

圖2 嘉興老城區(qū)主要房屋類型

經(jīng)浙江省測(cè)繪與地理信息局獲取研究區(qū)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)(簡(jiǎn)稱矢量數(shù)據(jù))如圖3a所示，主要包含房屋、道路、公共設(shè)施和河流.其中房屋數(shù)據(jù)包含研究區(qū)所有房屋的空間位置、平面尺寸、占地面積、層數(shù)和結(jié)構(gòu)型式，但矢量數(shù)據(jù)缺少年代屬性.統(tǒng)計(jì)矢量數(shù)據(jù)得到不同層數(shù)與結(jié)構(gòu)房屋的占地面積，如圖4所示.

圖3 研究區(qū)矢量數(shù)據(jù)及遙感影像

圖4 矢量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

年代是震害預(yù)測(cè)的重要依據(jù)，如果逐棟調(diào)查將會(huì)耗費(fèi)大量物力，利用遙感影像及現(xiàn)有矢量數(shù)據(jù)可以分析房屋年代(下一節(jié)詳細(xì)闡述).商業(yè)獲取研究區(qū)美國(guó)Digital Globe公司的商業(yè)衛(wèi)星WorldView-3的真彩色遙感影像如圖3b所示，分辨率為0.31 cm.對(duì)遙感影像進(jìn)行濾波、銳化等預(yù)處理，增強(qiáng)其視覺(jué)效果.

2 房屋單元點(diǎn)密度

隨著時(shí)代發(fā)展，房屋逐漸從密集分布變化為合理布局，密集程度逐漸降低，提出通過(guò)遙感影像解譯單元點(diǎn)密度指標(biāo)，以反映房屋分布密集程度，進(jìn)而推斷房屋年代.

2.1 房屋單元點(diǎn)密度計(jì)算

通過(guò)目視解譯遙感影像，把道路、小區(qū)外輪廓等作為邊界，將具有相似外觀、形狀和層數(shù)的房屋聚集成1個(gè)房屋單元，如圖5所示，因而單元內(nèi)的房屋建成年代相同或相近.保證單元內(nèi)的房屋相似，統(tǒng)計(jì)其點(diǎn)密度才具有年代意義，房屋單元的獲取是統(tǒng)計(jì)房屋密集程度的基礎(chǔ).將研究區(qū)分割完成后得到204個(gè)房屋單元(見(jiàn)圖5a)，藍(lán)色區(qū)域如圖5b-e所示.

圖5 房屋單元示例及分割結(jié)果

統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)房屋數(shù)量時(shí)，需要借助矢量數(shù)據(jù)，即統(tǒng)計(jì)每個(gè)單元內(nèi)的房屋矢量面?zhèn)€數(shù).為避免重復(fù)計(jì)數(shù)，需將矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，例如將裙房與主樓合并成1個(gè)矢量面，再將合并后的面轉(zhuǎn)成點(diǎn)，如圖6所示.ArcGIS軟件中通過(guò)空間連接分析得到每個(gè)房屋單元內(nèi)的房屋數(shù)量.

圖6 矢量預(yù)處理圖

單元點(diǎn)密度m為單位面積內(nèi)的房屋數(shù)量，即

(1)

式中：?jiǎn)卧獌?nèi)房屋數(shù)量為合并裙房后的矢量面數(shù)目；單元面積為房屋單元的實(shí)際面積.

2.2 單元點(diǎn)密度與房屋年代的相關(guān)性

從研究區(qū)6個(gè)社區(qū)中抽取了31棟房屋，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查獲得房屋準(zhǔn)確年代信息.31棟房屋的年份與單元點(diǎn)密度的關(guān)系如圖7所示.

圖7 單元點(diǎn)密度與年份的關(guān)系

從圖7可以看出：隨著房屋年份變大，單元點(diǎn)密度呈下降趨勢(shì)，其相關(guān)系數(shù)R2為0.793 2，房屋年份與單元點(diǎn)密度的統(tǒng)計(jì)關(guān)系為

y=-8.33×10-5x+0.167，

(2)

式中：y為單元點(diǎn)密度；x為房屋年份.

房屋年份與點(diǎn)密度的統(tǒng)計(jì)關(guān)系相關(guān)性較強(qiáng)，但存在部分區(qū)塊的房屋年預(yù)測(cè)結(jié)果與真值偏離嚴(yán)重的問(wèn)題，主要集中于20世紀(jì)70年代與80年代的房屋，該年代商品住宅幾乎尚未出現(xiàn)，住宅主要為單位宿舍或家屬樓，房屋布局相似，沒(méi)有明顯差異，點(diǎn)密度與年份的規(guī)律較弱，因此由點(diǎn)密度預(yù)測(cè)的年份存在一定誤差.

由擬合的直線給出單元點(diǎn)密度與年份的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示.

表1 單元點(diǎn)密度與年代的關(guān)系

2.3 建筑密度與房屋年代的相關(guān)性

建筑密度是我國(guó)現(xiàn)行規(guī)范中控制房屋密集程度的重要指標(biāo)[12].按照2.2節(jié)所述方法劃分單元，計(jì)算每個(gè)單元建筑密度，得到31棟房屋樣本所在單元建筑密度與房屋年份的關(guān)系如圖8所示，單元建筑密度與年份無(wú)明顯相關(guān)性.究其原因：① 大型建筑被單獨(dú)分為1個(gè)單元，導(dǎo)致其計(jì)算得到的房屋密度很高；② 90年代嘉興地區(qū)房屋多為商住混合房屋，不同主樓的底層裙房(商鋪)連在一起，占地面積較大，導(dǎo)致計(jì)算密度高.

圖8 單元建筑密度與年份的關(guān)系

綜合可見(jiàn)，建筑密度指標(biāo)不適用于老城區(qū)房屋年代的推測(cè)，選擇單元點(diǎn)密度作為判斷老城區(qū)房屋年代的指標(biāo)更具合理性.

3 震害預(yù)測(cè)

3.1 預(yù)測(cè)模型

高杰等[11]提出用震害因子法進(jìn)行房屋震害預(yù)測(cè)，震害因子法可以顯式表達(dá)震害因子(調(diào)查參數(shù))與震害指數(shù)的數(shù)學(xué)關(guān)系，即

(3)

表2 震害因子及權(quán)重初步取值

震害因子中結(jié)構(gòu)形式、層數(shù)由矢量數(shù)據(jù)直接獲取，建造年代信息從單元點(diǎn)密度推算得到，嘉興地區(qū)為6度設(shè)防地區(qū)，棚戶區(qū)可認(rèn)為無(wú)設(shè)防.得到震害因子的取值后，由式(3)計(jì)算D值，根據(jù)表3，按照D值落入的區(qū)間確定房屋在不同烈度地震作用下的破壞程度.

表3 震害因子及權(quán)重初步取值

3.2 震害預(yù)測(cè)結(jié)果展示

按照上述方法推算年代，利用上述震害預(yù)測(cè)模型計(jì)算不同地震烈度下的震害指數(shù)，并在ArcScene中三維展示震害預(yù)測(cè)結(jié)果，如圖9所示.

圖9 震害預(yù)測(cè)結(jié)果展示

嘉興老城區(qū)房屋設(shè)防烈度低，以年代較老的砌體結(jié)構(gòu)為主，抗震性能較差.從圖9可以看出：在7度烈度地震作用下，棚戶區(qū)為“倒塌”狀態(tài)，砼結(jié)構(gòu)房屋基本為“完好”狀態(tài)，多層砌體住宅主要為“中等破壞”狀態(tài)；在8度烈度地震作用下，整體破壞程度變大，除棚戶區(qū)依然為“倒塌”狀態(tài)，多層砌體住宅主要為“倒塌”和“嚴(yán)重破壞”2種狀態(tài)，“倒塌”狀態(tài)的房屋主要為年代較舊的房屋.

4 結(jié) 論

老城區(qū)房屋的年代與空間分布特征有一定關(guān)系，單元點(diǎn)密度越高，即分布越密集，通常房屋年代越久.部分城市老城區(qū)房屋沒(méi)有年代信息，利用遙感影像的解譯與GIS矢量數(shù)據(jù)，根據(jù)筆者提出的單元點(diǎn)密度可以推斷年代，該方法適用于建筑年代范圍廣的老城區(qū).基于GIS利用基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)即可進(jìn)行快速震害預(yù)測(cè)，簡(jiǎn)單易行，便于直觀展示，數(shù)據(jù)便于管理更新.

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感影像單體建筑信息提取有較多研究，由遙感影像可解譯房屋多項(xiàng)參數(shù).對(duì)于2.2節(jié)中70與80年代預(yù)測(cè)誤差問(wèn)題，今后的研究可以結(jié)合屋頂紋理信息、層數(shù)、單體占地面積等參數(shù)進(jìn)行多因素綜合分析，有利于提高年代預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性.若利用遙感影像推斷房屋抗震性能控制參數(shù)(如結(jié)構(gòu)形式等)，則具有一定的研究?jī)r(jià)值.