基于遙感技術的建筑結(jié)構系統(tǒng)分析及信息提取

張軍謀

(浙江安地建筑規(guī)劃設計有限公司，浙江 杭州 310012)

隨著我國建筑工程項目越來越多，施工質(zhì)量受到人們更多的重視，對建筑結(jié)構的要求也越來越高。建筑房屋作為人們生活的基本空間，建筑結(jié)構設計的可靠性與人們生命和財產(chǎn)的安全緊密相關。

文獻[2]采用了實用鑒定法，應用各種檢測技術對建筑結(jié)構本身和周圍環(huán)境進行調(diào)查分析。文獻[3]中使用概率鑒定法，根據(jù)建筑物的結(jié)構和環(huán)境信息，建立了建筑結(jié)構性能到的概率分析模型。

針對上述研究中的情況，通過遙感技術獲取高分辨率的建筑影像實現(xiàn)建筑結(jié)構的信息獲取，利用多級模糊綜合分析算法得出可靠性指數(shù)完成了對建筑結(jié)構的可靠性分析。

1 建筑結(jié)構設計的可靠性分析系統(tǒng)設計

本研究可靠性分析系統(tǒng)主要分為2個部分，高分辨率建筑遙感圖像的獲取和處理，建筑結(jié)構可靠性分析。利用遙感技術獲取高分辨率的建筑影像，使用ENVI5.3+IDL8.5對遙感影像進行預處理，提取建筑的紋理特征和空間信息。調(diào)查建筑各子系統(tǒng)之間的連接部分的特性，測量建筑構件的使用情況。對遙感圖像提取紋理特征了解建筑房屋的內(nèi)部結(jié)構和外部結(jié)構。設計多級模糊綜合分析模型，根據(jù)子系統(tǒng)的因素集和權重集計算出建筑結(jié)構子系統(tǒng)的模糊矩陣的特征向量，從而判定可靠性等級。本研究系統(tǒng)結(jié)構如圖1所示。

圖1 建筑結(jié)構可靠性分析系統(tǒng)結(jié)構圖Fig. 1 Structural diagram of building structure reliability analysis system

對可靠性進行分析前，就遙感技術調(diào)查建筑的實際情況和既定結(jié)構，對建筑房屋的不同截面進行測量；然后，對輸入的高分辨率遙感影像進行角點檢測，提取建筑區(qū)的角點特征。對現(xiàn)有建筑結(jié)構進行可靠性分析時，根據(jù)當前的建筑結(jié)構和構件相應指標和失效標準進行評估，對建筑房屋內(nèi)部結(jié)構做出預測，分析建筑結(jié)構的定性變化。表1為建筑結(jié)構的極限狀態(tài)和可靠性分析指標。

表1 建筑結(jié)構極限狀態(tài)和可靠性分析指標Tab.1 Limit state and reliability analysis index of building structure

遙感影像中的建筑區(qū)因具有豐富的紋理、邊緣等空間信息，使其呈現(xiàn)出不同于背景的顯著的外觀模式。本研究利用遙感技術獲取高分辨率的建筑物影像，提取其中的紋理特征和空間信息。遙感影像建筑物特征提取流程如圖2所示。

圖2 遙感影像建筑物特征提取流程Fig. 2 Process of building feature extraction from remote sensing image

本研究提出建筑區(qū)顯著性模型，主要是基于建筑區(qū)紋理和結(jié)構模式的顯著性來構建的，需要對高分遙感影像建筑區(qū)的紋理特征進行提取和表示。

2 關鍵技術設計

2.1 多級模糊綜合分析模型的可靠性分析方法

建筑結(jié)構是一個錯綜復雜的整體，建筑整體是由大量不同類型的構件和不同功能的系統(tǒng)共同組成。建筑整體失效和部分失效狀態(tài)之間存在串聯(lián)和并聯(lián)關系，由于建筑構成的因素，建筑從構件到子單元再到整個子系統(tǒng)逐步分層構件，建筑結(jié)構的失效狀態(tài)也出現(xiàn)同樣的層次關系。本研究的可靠性模型如圖3所示。

圖3 可靠性分析模型圖Fig. 3 Reliability analysis model diagram

(1)

式中：表示各子系統(tǒng)的可靠性?？煽啃耘卸ǖ拈撝荡蠖嘤蓹z測人員進行劃分，造成評估結(jié)果人工因素影響過大，因此加入多級模糊綜合分析模型對建筑結(jié)構設計可靠性進行分析。

對建筑結(jié)構進行可靠性分析先從最下層開始，對每一個子集評估得到的總評估矩陣，則的模糊綜合分析結(jié)果為：

=·=(1,2,3,4)

(2)

式中：表示該建筑結(jié)構子系統(tǒng)的的模糊權向量；表示子系統(tǒng)中的單因素可靠性分析結(jié)果。將作為一個建筑結(jié)構的綜合因素，所有構成了對的總可靠性矩陣可表示為：

=[,,…,]=()×4

(3)

(4)

(5)

得到=[,,…,]為建筑結(jié)構子系統(tǒng)或建筑構件的特征向量。計算判斷矩陣中最大特征根為：

(6)

式中：()表示中的第個元素，為：

(7)

運用多級模糊綜合分析模型，對建筑結(jié)構的子系統(tǒng)和建筑構件初次向下細化，然后根據(jù)建筑構件計算可靠性特征向量評定可靠性等級，逐次向上進行評級，最終根據(jù)子系統(tǒng)和建筑構件的可靠性共同決定建筑整個結(jié)構的可靠性。

2.2 高分辨率遙感影像建筑物提取

本研究利用遙感技術獲取高分辨率的建筑物影像，提取其中的紋理特征和空間信息。本研究遙感技術指標如表2所示。

表2 遙感技術指標Tab.2 Technical Index of remote sensing

高分影像數(shù)據(jù)預處理主要分為輻射定標、大氣校正和正射校正等處理環(huán)節(jié)。輻射定標是將影像傳感器所得的測量值(DN值)變換為絕對亮度為與地表反射率、表面溫度等物理量有關的相對值的處理過程，目的是消除傳感器本身產(chǎn)生的誤差。輻射定標的計算公式：

()=Gain·DN·Offset

(8)

式中：表示轉(zhuǎn)換后的幅亮度；DN為傳感器接收的觀測值；Gain表示定標增益值；Offset表示定標偏差值。本研究使用ENVI5.3+IDL8.5編程環(huán)境編寫ENVI5.3的批量預處理擴展插件，開發(fā)接口如表3所示。

表3 ENVI5.3提供的預處理開發(fā)接口Tab.3 Pre-processing development interface provided by ENVI5.3

使用ENVI擴展插件的方法實現(xiàn)批量預處理功能。插件主要進行大批量原始高分影像輻射定標、大氣校正和正射校正處理，輸出預處理后的高分影像。預處理后的建筑影像如圖4所示。

圖4 預處理后的遙感建筑影像Fig. 4 Pre-processed remote sensing building image

提取遙感圖像中的建筑特征先計算波段的紋理熵，使用自動閾值分割的方法大致提取建設用地。紋理熵是從單波段影像上計算灰度共生矩陣，提取熵值作為紋理特征測度?；叶裙采仃嚪从沉擞跋窕叶汝P于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息。紋理熵可表示為：

(9)

式中：(,)表示灰度共生矩陣的(,)位置上的值。3個方向上遙感建筑圖像的問題特征如圖5所示。

圖5 遙感建筑圖像特征Fig. 5 Features of remote sensing building image

高分辨率遙感影像建筑區(qū)的紋理不僅細節(jié)豐富、結(jié)構復雜，還具有多尺度特性。能夠更加直觀清晰地了解建筑區(qū)結(jié)構和布局，為對建筑結(jié)構進行可靠性分析評價提供數(shù)據(jù)支持。為使采集到的建筑圖像實現(xiàn)高分辨率，本研究設計出高幀頻電荷耦合器件作為可見光組件探測器，其并行輸出端口可達到32個，每個端口模擬視頻像元速率可達到35 MHz。高速高光譜成像儀要實時處理32個通道的高速CCD模擬視頻信號，需選擇針對航天遙感模擬視頻的多通道高速模數(shù)專用處理芯片。本研究高速高光譜成像儀電路如圖6所示。

圖6 高速高光譜成像儀電路Fig. 6 Circuit of high speed hyperspectral imager

遙感高速高光譜成像儀中，采用8片4通道高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADDI7004搭建的大面陣高幀頻高速高光譜成像儀電子學系統(tǒng)，實現(xiàn)了幀頻1 500 fps的指標設計。模數(shù)轉(zhuǎn)換電路的每個通道并行輸入模擬視頻的像元頻率在35 MHz，采用12 bit量化，每片模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片的輸出數(shù)字數(shù)據(jù)量高達1.92 Gb/s。圖像數(shù)據(jù)壓縮電路主備份各采用8片高速串行SerDes傳輸芯片；短波紅外主備各采用4片TLK2711將圖像數(shù)據(jù)送給壓縮編碼電路。

3 結(jié)果及分析

為驗證本研究建筑結(jié)構設計可靠性分析方法的性能，分別使用文獻[2]方法、文獻[3]方法和本研究方法對建筑結(jié)構進行可靠性分析。表4為對建筑結(jié)構分析的硬件實驗環(huán)境。

表4 實驗環(huán)境Tab.4 Testing environment

實驗環(huán)境設定在某建筑用地進行數(shù)據(jù)采集，通過常規(guī)的CCD攝像機和本研究的遙感技術進行數(shù)據(jù)采集，實驗時間設定4 h，輸出信息數(shù)據(jù)如表5所示。

表5 實驗樣本數(shù)據(jù)信息Tab.5 Test sample data

本研究遙感使用遙感技術采集到的建筑區(qū)域的信息采集量如表6所示。

表6 建筑區(qū)域信息采集量Tab.6 Quantity of building area information collection

通過表6可以看到，本研究的方法在惡劣環(huán)境具有較好的穿透能力，采集到的圖形信息比較清楚。再對建筑結(jié)構的可靠性能夠進行分析，對建筑結(jié)構的承載能力、支撐情況、結(jié)構布置、梁與構造柱和最大碳化深度進行綜合分析，得出整體建筑結(jié)構的可靠性。本研究使用的多級模糊綜合分析模型基于數(shù)據(jù)樣本，表7為建筑結(jié)構可靠性分析的測試樣本數(shù)據(jù)。

在以上實驗環(huán)境中使用3種可靠性分析方法對表3中5組建筑結(jié)構樣本數(shù)據(jù)進行可靠性分析，得到的可靠性指標如圖7所示。

表7 測試樣本數(shù)據(jù)Tab.7 Test sample data

圖7 實驗結(jié)果Fig. 7 Test results

由圖7可知，本研究對建筑結(jié)構進行可靠性分析評價的效果更好，得到的分析結(jié)果更加科學客觀。由于第1組建筑結(jié)構樣本數(shù)據(jù)的使用年限最小，建筑結(jié)構完整，建筑構件沒有遭到損壞，上部結(jié)構承載能力較強，地基基礎和維護結(jié)構系統(tǒng)完整，本研究得出的可靠性評價指數(shù)為8.725。本研究得出的可靠性指數(shù)變化程度不大，對建筑結(jié)構可靠性分析考慮到多個評價指標，將整個建筑結(jié)構進行分層，對子系統(tǒng)和構件逐層分析，得出的分析結(jié)果更加細致、科學、客觀。

文獻[2]和文獻[3]得出的可靠性指數(shù)變化起伏較大，對樣本數(shù)據(jù)做出較高或較低的評價結(jié)果，與真實情況存在差距，可靠性分析效果不佳。

4 結(jié)語

本研究對建筑結(jié)構設計中的可靠性進行了分析，利用遙感技術獲取高分辨率的建筑影像，構建高分影像建筑區(qū)的紋理顯著性模型，進行閾值分割獲得建筑區(qū)目標。將整個建筑結(jié)構分為多個子系統(tǒng)和建筑構件進行分析建立了可靠性分析模型，分析子系統(tǒng)的特征向量，確定可靠性等級，作為輸入共同影響整個建筑結(jié)構的可靠性。

建筑結(jié)構的類型種類有很多，本研究只是針對個別類型進行研究，對于超高層和特殊結(jié)構的建筑可靠性分析方法可能不適用，還需進一步研究完善可靠性分析建筑結(jié)構評估對象的種類。