基于無人機(jī)熱紅外遙感數(shù)據(jù)的地震倒塌房屋提取

范熙偉 聶高眾 鄧 硯 安基文 夏朝旭

1）中國地震局地震與火山災(zāi)害重點實驗室，北京 100029

2）中國地震局地質(zhì)研究所，北京 100029

0 引言

地震作為重大自然災(zāi)害的一種特殊類型，與臺風(fēng)、洪澇等其他自然災(zāi)害相比具有預(yù)警或準(zhǔn)備時間短、無法準(zhǔn)確預(yù)測預(yù)報和全季節(jié)發(fā)生等特點，因此也更容易造成巨大的人員傷亡、經(jīng)濟(jì)財產(chǎn)損失和生態(tài)環(huán)境的破壞。有研究指出，在全球范圍內(nèi)由各種自然災(zāi)害導(dǎo)致的人員傷亡或經(jīng)濟(jì)損失事件中，僅有12%起由地震引起，但其造成的人員傷亡和財產(chǎn)損失量均達(dá)到總數(shù)的43%。此外，需要指出的是，研究發(fā)現(xiàn)從中國和全球尺度范圍內(nèi)看，大陸大地震主要在夜間發(fā)生（趙根模等，2001）。例如1966年邢臺大地震、1986年唐山大地震發(fā)生于天亮前的3～6h，1999年土耳其伊茲米特大地震和1999年中國臺灣集集地震也都發(fā)生在夜間。由于夜間發(fā)生地震時大部分居民在建筑物內(nèi)，加之震后自救互救困難且救援隊伍難以及時趕到，比白天發(fā)生的地震造成的損失更為慘重。因此，當(dāng)夜間地震發(fā)生后盡早準(zhǔn)確獲取地震災(zāi)害的影響范圍和程度，對于指導(dǎo)72h黃金救援期內(nèi)的救援行動具有十分重要的意義。

基于機(jī)載或星載可見光遙感器獲取的可見光遙感數(shù)據(jù)，通過目視判讀或計算機(jī)進(jìn)行解譯，是及時獲取地震災(zāi)情信息的最主要方式之一（范熙偉等，2017）。然而，可見光遙感只能在白天采集數(shù)據(jù)，且星載可見光遙感更需要晴空無云作為前提條件。當(dāng)夜間發(fā)生地震時，僅僅依靠可見光遙感將只能等待天明，而地震后到天亮前寶貴的應(yīng)急時間將被白白浪費(fèi)，因此亟需一種能夠在夜間地震發(fā)生后可及時獲取災(zāi)情信息的手段?？紤]到熱紅外遙感技術(shù)能夠在夜間獲取地表以及地下一定深度范圍內(nèi)信息的能力，為應(yīng)對可見光遙感無法在夜間及時獲取災(zāi)區(qū)災(zāi)情信息的情況，同時擺脫云層遮擋的影響，研究利用無人機(jī)熱紅外遙感技術(shù)快速獲取夜間地震災(zāi)情信息十分迫切且必要。

相比可見光遙感，熱紅外遙感具有在夜間探測地表及地下一定深度范圍內(nèi)信息的能力。地表和地下的地物熱紅外輻射通過輻射和熱傳導(dǎo)，無論在白天或夜晚都能穿過大氣層到達(dá)空中，為機(jī)載或星載熱紅外傳感器所接收。熱紅外輻射的強(qiáng)度反映了地物本身的熱輻射特性，各種不同地物的密度、熱傳導(dǎo)、熱容量、熱慣量均有差異，通過一系列分析處理及與地質(zhì)、地球物理數(shù)據(jù)的復(fù)合應(yīng)用，再經(jīng)過野外地質(zhì)觀察、地質(zhì)鉆探、地球物理勘探的地質(zhì)解釋來檢驗，?？捎糜谧R別隱伏在地表下的一些地物。例如，Qin等（2011）研究利用ETM／Landsat－7熱紅外通道反演的地表溫度數(shù)據(jù)探測中國騰沖地區(qū)的地?zé)豳Y源；還有學(xué)者將低分辨率的NOAA－9 AVHRR熱紅外通道數(shù)據(jù)及中分辨率的Landsat－5 TM 熱紅外通道數(shù)據(jù)相結(jié)合，探測地下煤火（Mansoretal．，1994）。對于地質(zhì)體而言，其輻射率和表面溫度的變化多是巖性差異的表現(xiàn)，一般表面粗糙、顏色較深的地質(zhì)體具有較高的輻射率；表面光滑、顏色較淺的地質(zhì)體具有較低的輻射率?；诖?，可利用熱紅外遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行巖性探測（Rockwelletal．，2008）。此外，一些與下地殼和上地幔相通的全球性大斷裂現(xiàn)今還具有張裂或張剪特性，沿此斷裂帶的區(qū)域熱異常較高，很容易被熱紅外遙感發(fā)現(xiàn)，Ha等（2011）就曾利用超聲波陣列結(jié)合熱紅外遙感數(shù)據(jù)確定斷裂的走向和位置。除地?zé)岷蛿嗔训茸匀坏匚锿猓槍θ斯さ匚锏淖R別問題，有學(xué)者還研究利用機(jī)載多光譜熱紅外傳感器探測地下淺層石油管線的位置（周彥儒等，1998；王琳等，2013）。

可以看出，上述研究主要集中于利用熱紅外遙感提取目標(biāo)地物與環(huán)境存在溫度差時的信息，而鮮有利用熱紅外遙感數(shù)據(jù)可在夜間獲取地表信息這一優(yōu)勢研究夜間震后災(zāi)情獲取的方法和途徑。盡管可見光在災(zāi)情獲取方面具有空間分辨率高等諸多優(yōu)勢，但作為地震應(yīng)急時期的非常規(guī)方法，利用夜間熱紅外遙感數(shù)據(jù)獲取地震災(zāi)情信息，進(jìn)而為科學(xué)指導(dǎo)抗震救災(zāi)工作爭取時間，研究意義十分重大。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)獲取

1.1 研究區(qū)介紹

為利用熱紅外遙感數(shù)據(jù)提取倒塌房屋，本研究選擇2008年“5·12”汶川大地震的北川老縣城地震遺址區(qū)作為研究區(qū)。北川老縣城地震遺址位于四川省綿陽市北川羌族自治縣曲山鎮(zhèn)，整個縣城處于地震斷裂帶上，是全世界保存面積最大、原貌最完整、地震破壞最嚴(yán)重、次生災(zāi)害最全面、破壞類型最典型的地震遺址，也是四川省重點文物保護(hù)單位?！?·12”汶川大地震發(fā)生后，坐落在這次地震的發(fā)震斷裂帶中部的北川羌族自治縣縣城所在地受到了高強(qiáng)度的地震破壞，數(shù)十萬間房屋倒塌，在瞬間成為一片廢墟，15 000多人死亡，幸存下來的完整家庭不到10%。北川縣作為“5·12”汶川地震的極重災(zāi)區(qū)，縣城在汶川地震中受到的破壞最為嚴(yán)重，人員傷亡也最為慘重，是此次地震中惟一因遭到毀滅性破壞而需要整體搬遷的縣級城市。

整個遺址分為老城區(qū)、新城區(qū)和沙壩地震斷層3部分，總保護(hù)面積達(dá)1.2km2。由于北川老縣城遺址保留了地震引起的山體垮塌、泥石流、堰塞湖等自然現(xiàn)象，也保留了各類垮塌、變形程度不同的房屋、橋梁、街道、道路等建筑物和構(gòu)筑物，是一處破壞極為嚴(yán)重、災(zāi)害類型全、工程破壞類型全的災(zāi)難性地震遺址，故將其作為本論文的研究區(qū)。

1.2 無人機(jī)熱紅外遙感系統(tǒng)

考慮到熱紅外遙感載荷與無人機(jī)遙感平臺的適配問題，本研究使用同為大疆公司生產(chǎn)的大疆經(jīng)緯M 200系列無人機(jī)，搭載大疆禪思XT2熱紅外傳感器，進(jìn)行熱紅外遙感數(shù)據(jù)的獲取。M200系列無人機(jī)包含3個型號：M200、M210和M210RTK。M200可搭載常規(guī)的下置云臺，M 210可搭配下置雙云臺或上置單云臺，M 210RTK配有D－RTK模塊，可實現(xiàn)厘米級精準(zhǔn)定位?？紤]到震后應(yīng)急的應(yīng)用場景，選擇搭載174Wh擴(kuò)容電池的M200 V2版本進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取，空載飛行時間可達(dá)38min。此外，該機(jī)型最大可承受風(fēng)速為12m／s，并滿足IP43級防護(hù)，在機(jī)體前方和下方各有1個立體視覺系統(tǒng)，上方具備紅外感知系統(tǒng)，可實現(xiàn)前方、下方和上方的障礙物感知，適合在震后復(fù)雜的環(huán)境下獲取數(shù)據(jù)。本研究使用的無人機(jī)系統(tǒng)與地震應(yīng)急相關(guān)的主要參數(shù)見表1。

表1 本研究使用的無人機(jī)系統(tǒng)的主要參數(shù)Table 1 Key parameters of the unmanned aerial vehicle（UAV）used in this study

本研究使用的熱紅外遙感載荷為雙鏡頭的禪思XT2，擁有1個熱紅外鏡頭和1個可見光鏡頭。熱紅外鏡頭與可見光鏡頭相比空間分辨率低很多，XT2共有640×512和336×256 2個分辨率的鏡頭，這里使用了分辨率較高的版本。此外，高分辨率版本的熱紅外鏡頭共有13mm、19mm和25mm 3種焦距可選，隨著焦距的增加，其視場角變低，但每個像元的空間分辨率隨之提高。由于無人機(jī)機(jī)載平臺往往選擇貼地飛行，即距地面100m的高度處飛行，因此與空間分辨率相比，在最短時間內(nèi)獲得最大的觀測場景更為重要。本研究選擇焦距為13mm、焦平面分辨率為640×512的禪思XT2進(jìn)行遙感數(shù)據(jù)的獲取。熱紅外相機(jī)的具體參數(shù)見表2。

表2 禪思XT2相機(jī)的主要參數(shù)Table 2 Key parameters of the Chansi XT2

當(dāng)無人機(jī)的飛行高度為100m時，根據(jù)表2可知視場角為45°×37°，參考式（1）：

式中，D為地面覆蓋范圍，H為飛行高度，φ為遙感器視場角。 基于式（1）可計算得到每景熱紅外影像覆蓋的空間范圍約為82.84m×66.92m。此外，熱紅外鏡頭的瞬時視場角為1.308m r，當(dāng)飛行高度為100m時，每個像元的空間分辨率為0.13m，即分辨率為分米級尺度，可滿足震后建筑物倒塌等的研判要求。

除熱紅外鏡頭外，XT2還配備有可見光鏡頭，可在獲取熱紅外數(shù)據(jù)的同時獲得可見光圖像。可見光鏡頭的焦距為8mm，視場角為57.12°×42.44°，焦平面分辨率為3 840×2 160。根據(jù)式（1）可知，當(dāng)無人機(jī)飛行高度為100m時，可見光圖像的覆蓋范圍為108.86m×77.66m，空間覆蓋范圍比熱紅外圖像大。此外，可見光圖像的分辨率為0.02m，即為厘米級別，約為熱紅外圖像分辨率的1／6，可知熱紅外圖像相比可見光圖像分辨率低很多。

1.3 熱紅外數(shù)據(jù)的獲取

為滿足后續(xù)目視解譯的需要，需要對每幅地面覆蓋面積約99.4m×80.3m（當(dāng)飛行高度為距地面120m時）的熱紅外圖像進(jìn)行拼接處理。由于XT2獲取的熱紅外圖像為16bit單通道圖像，與傳統(tǒng)的紅綠藍(lán)三通道可見光圖像相比信息量較低，因此需要更高的航向和旁向重疊度才能滿足圖像拼接的需求。一般可見光圖像需要在航向和旁向分別滿足75%和50%以上重疊度，而熱紅外圖像一般需滿足航向和旁向90% 和80%以上重疊度。

為了滿足上述對某范圍進(jìn)行一定重疊度的遙感圖像獲取的需求，這里利用同樣為大疆公司開發(fā)的DJIGSpro軟件對無人機(jī)進(jìn)行編程飛行，以獲取數(shù)據(jù)。在蘋果平板電腦平臺的GSPro中以測繪航拍區(qū)域模式針對研究區(qū)新建任務(wù)，并選擇相機(jī)、設(shè)置拍攝范圍、相對地面飛行高度、航向和旁向重疊度等參數(shù)后，軟件將自動完成航線的規(guī)劃。

由于本研究主要針對震后應(yīng)急工作，數(shù)據(jù)獲取效率比數(shù)據(jù)質(zhì)量更為重要，故拍照模式選擇等時、等距間隔拍照，而非航點懸停拍照，以縮短無人機(jī)作業(yè)時間。采用這種模式后，將根據(jù)無人機(jī)相機(jī)的特性（相機(jī)快門曝光時間）、飛行高度和航向重疊度自動設(shè)置飛行速度。將航線規(guī)劃上傳至無人機(jī)后，即可自動完成圖像拍攝，并自動返航。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 圖像預(yù)處理

為基于熱紅外遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行倒塌房屋的提取，需要將其進(jìn)行拼接處理，獲得具有地理坐標(biāo)的整幅圖像，以協(xié)助救援人員及時從圖像上判讀倒塌房屋所在位置。圖1為北川地震遺址的可見光和熱紅外圖像經(jīng)過正射校正和拼接處理后的圖像。為了便于展示，將老城區(qū)和新城區(qū)分開進(jìn)行顯示，分別見圖1和圖2。

從圖1和圖2可以看出，可見光較熱紅外圖像具有更為豐富的信息，其中植被表現(xiàn)為綠色，建筑物表現(xiàn)為灰色或屋頂具備的顏色，可較好地與背景進(jìn)行區(qū)分。而熱紅外圖像僅為單波段圖像，建筑物和道路具有更高的灰度值，在圖像中表現(xiàn)為白色，植被等由于灰度值較低，顏色更暗，但也能從熱紅外圖像中識別出建筑物輪廓等細(xì)節(jié)信息，可用于倒塌建筑物的研判。

圖1 北川地震遺址老城區(qū)（部分）可見光（a）和熱紅外圖像（b）Fig．1 Visible（a）and thermal infrared（b）image of old town，Beichuan County．

圖2 北川地震遺址新城區(qū)（部分）的可見光（a）和熱紅外圖像（b）Fig．2 Visible（a）and thermal infrared（b）image of new town，Beichuan County．

2.2 解譯判讀標(biāo)志

目視解譯是遙感圖像解譯的一種，又稱目視判讀或目視判譯，是遙感成像的逆過程，指專業(yè)人員通過直接觀察或借助輔助判讀儀器在遙感圖像上獲取特定目標(biāo)地物信息的過程。目視解譯主要依靠解譯者的知識、經(jīng)驗和掌握的相關(guān)資料，通過大腦分析、推理、判斷，提取遙感圖像中有用的信息。與之對應(yīng)的計算機(jī)解譯是根據(jù)遙感圖像中目標(biāo)地物的各種特征（顏色、形狀、紋理和空間位置等），通過模式識別技術(shù)等實現(xiàn)遙感圖像的解譯。由于人工目視解譯具有精度更高的特點，往往作為遙感圖像解譯的真值，對計算機(jī)解譯結(jié)果進(jìn)行精度檢驗。

參照中華人民共和國地震行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《地震災(zāi)害遙感評估建筑物破壞》（DB／T 75－2018），基于遙感手段的單體建筑物，根據(jù)其受損程度和遙感特征表現(xiàn)，一般分為3種破壞類別：倒塌、局部倒塌和未倒塌。參考該標(biāo)準(zhǔn)，本研究將基于無人機(jī)熱紅外遙感數(shù)據(jù)的單體建筑物地震破壞程度分為上述3種類別。圖3為倒塌、局部倒塌和未倒塌3種破壞類別的可見光和熱紅外圖像示例，其中左圖為可見光圖像，右圖為對應(yīng)位置的熱紅外圖像。

圖3 建筑物破壞類型解譯判讀標(biāo)志Fig．3 Interpretation features for building damage types．a(chǎn)倒塌；b部分倒塌；c未倒塌

3 倒塌房屋提取

3.1 基于熱紅外數(shù)據(jù)的倒塌房屋解譯結(jié)果

基于目視解譯方法和上面提到的3種破壞類型的解譯標(biāo)志，分別對北川地震遺址無人機(jī)拍攝的可見光和熱紅外遙感圖像進(jìn)行了目視解譯。圖4和圖5分別為北川老城區(qū)和新城區(qū)的解譯結(jié)果，圖中由灰色多邊形圍成的區(qū)域為未倒塌房屋，由黃色多邊形圍成的區(qū)域為部分倒塌房屋，由紅色多邊形圍成的區(qū)域為倒塌房屋。在研究區(qū)內(nèi)（老城區(qū)和新城區(qū)）共識別出257座房屋，由于震后地質(zhì)災(zāi)害覆蓋了大部分老城區(qū)房屋，與老城區(qū)相比在新城區(qū)內(nèi)識別出的房屋較多。其中，可見光圖像識別出的未倒塌、部分倒塌和倒塌房屋數(shù)分別為118、46和93座；熱紅外圖像識別出的上述3類破壞建筑物數(shù)分別為139、37和81座。由于熱紅外圖像僅有一個通道，與可見光三通道圖像相比蘊(yùn)含的信息量較少，無法識別出顏色等信息，故識別出的倒塌房屋數(shù)量與可見光圖像存在一定差別。如樹木在熱紅外圖像上表現(xiàn)為細(xì)碎的紋理特征，與部分倒塌和倒塌建筑物相似，這將造成一定的誤判。

圖4 北川地震遺址老城區(qū)（部分）倒塌房屋的解譯結(jié)果，可見光（a）和熱紅外圖像（b）Fig．4 Interpretion results of visible（a）and thermal infrared（b）image of old town，Beichuan County．

圖5 北川地震遺址新城區(qū)（部分）倒塌房屋的解譯結(jié)果，可見光（a）和熱紅外圖像（b）Fig．5 Interpretation results of visible（a）and thermal infrared（b）image of new town，Beichuan County．

3.2 熱紅外圖像與可見光圖像解譯結(jié)果的對比

熱紅外圖像與可見光圖像相比具有空間分辨率低且通道單一的特點，因此這里利用可見光圖像的目視解譯結(jié)果，對熱紅外圖像的解譯結(jié)果進(jìn)行驗證。由于所使用的可見光圖像為經(jīng)正射校正和拼接處理后的圖像，有的建筑物僅從垂直觀測視角可能無法準(zhǔn)確研判對應(yīng)的破壞類型。因此，本研究在可見光正射影像的基礎(chǔ)上，結(jié)合無人機(jī)可見光圖像經(jīng)三維建模軟件Context cap ture構(gòu)建的三維模型，進(jìn)行建筑物破壞類型的識別。Context capture構(gòu)建的三維模型提供了近乎沉浸式的三維場景瀏覽，具有分辨率高和真實性強(qiáng)等特點，可替代實地逐個建筑物調(diào)研，大大提高了地面真值的獲取效率。圖6為Context capture構(gòu)建的北川地震遺址三維場景。

表3為可見光圖像和熱紅外圖像解譯結(jié)果的混淆矩陣。從表中可以看出，絕大部分未倒塌房屋能被正確識別，而部分局部倒塌和倒塌房屋則未能被正確識別。基于該混淆矩陣可計算得到其總體精度（Overall Accuracy）為0.86。此外，3種破壞類型的制圖精度、用戶精度、錯分誤差和漏分誤差見表4。從表4可以看出，除局部倒塌類型的制圖精度為0.67外，3種破壞類型的制圖精度和用戶精度都＞0.8。其中局部倒塌的漏分誤差也較高，為0.33。這是由于有部分倒塌類型房屋被漏分為未倒塌，造成漏分誤差較高。

表3 熱紅外圖像相比可見光圖像解譯震后倒塌房屋的混淆矩陣Table 3 Confusion matrix of the classification result of TIR data

表4 熱紅外圖像相比可見光圖像解譯震后倒塌房屋的混淆矩陣Table 4 Classification accuracy of the TIR data

熱紅外圖像相比可見光圖像在建筑物破壞類型的識別上存在一定區(qū)別，這是因為可見光圖像擁有3個通道，而熱紅外圖像僅有1個通道，可見光圖像具有更為豐富的信息。圖7為同一位置的可見光和熱紅外圖像，從可見光圖像上可以看出建筑物基本未受到地震的破壞，但由于常年無人居住，屋頂長有植物。而熱紅外圖像上同一位置由于植物的存在，相比正常屋頂顯示為暗色調(diào)且邊緣輪廓凹凸不平，因此無法區(qū)分出是植被還是建筑物破壞，對識別精度造成了一定影響。

圖7 植被遮擋下的建筑物Fig．7 Buildings covered by vegetation．a(chǎn)可見光；b熱紅外圖像

為便于后期的拼接處理，人們一般利用垂直觀測圖像進(jìn)行建筑物破壞程度的識別。對照國家標(biāo)準(zhǔn)《建（構(gòu)）筑物地震破壞等級劃分》（GB／T 24335－2009）中給出的5種建筑物破壞等級：基本完好、輕微破壞、中等破壞、嚴(yán)重破壞和毀壞，垂直觀測遙感技術(shù)尚無法完全區(qū)分出上述5種類型，僅能夠?qū)κ欠竦顾安糠值顾ㄖ镞M(jìn)行區(qū)分，即文中提到的3種類型。

4 總結(jié)和結(jié)論

遙感技術(shù)具有高效、快速獲取大范圍地表信息的能力，因而被廣泛應(yīng)用于建筑物分布和高度等參數(shù)的獲取及震后災(zāi)情快速獲取等工作中，如震后倒塌房屋的研判和提取、震后滑坡、堰塞湖等次生災(zāi)害的識別等。但是，目前常用的可見光遙感技術(shù)無法在夜間獲取信息。為了提高震后夜間獲取災(zāi)情信息的能力，本文嘗試?yán)脽峒t外遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行夜間倒塌房屋的提取研究。

以北川地震遺址作為研究區(qū)，通過獲取較高旁向和航向重疊度的可見光和熱紅外遙感圖像，經(jīng)拼接處理后，得到了北川地震遺址老城區(qū)和新城區(qū)的可見光和熱紅外整體圖像。將震后房屋倒塌類型分為未倒塌、部分倒塌和倒塌3種破壞類型。利用可見光遙感數(shù)據(jù)提取的倒塌房屋作為真值進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，熱紅外遙感數(shù)據(jù)可用于夜間倒塌房屋的識別，其總體精度為0.86，其中3種破壞類型房屋的用戶精度都在0.8以上。

本研究提出的方法僅識別了未倒塌、部分倒塌和倒塌3種建筑物破壞類型，但并未對建筑物的功能類型進(jìn)行識別，即文中解譯出的257座房屋在規(guī)模上存在較大差別。如辦公建筑或集體宿舍相比農(nóng)居，可能在建筑面積上具有相似之處，但建筑物內(nèi)的人員數(shù)量存在巨大差別，從而影響震后搜救隊伍的數(shù)量和出隊種類。此外，不同功能的建筑物在不同時間段也往往具有不同的在室率，如辦公樓在白天相比夜間人員更多，而居民樓則表現(xiàn)出相反的特點。因此，在識別倒塌建筑物時，可通過建筑物功能類別的信息，提出精準(zhǔn)化的救援策略。