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遥感影像在地震灾区建筑物损坏评估中的应用遥感影像这个听起来有点高大上的东西，在地震灾区建筑物损坏评估中可有着大作用呢！咱先来说说地震这回事儿。
地震一来，那真是地动山摇，好多房子瞬间就遭了殃。
想象一下，一个好好的小区，原本大家都过着平静的生活，突然之间，地震就像个调皮捣蛋的坏孩子，把房子弄得七零八落，有的墙裂了，有的屋顶塌了。
这时候，咱们就得赶紧弄清楚哪些房子还能住，哪些房子已经危险得不能靠近，这可关系到大家的生命安全和后续的救援重建工作。
遥感影像就在这个时候挺身而出啦！遥感影像就像是从天上给地球拍的大照片，而且这些照片可清楚了，能让我们看到很多地面上的细节。
比如说，通过遥感影像，我们能看到有的房子歪歪斜斜的，好像下一秒就要倒了；有的房子屋顶上破了个大洞，就像被怪兽咬了一口。
我记得有一次参与地震灾区的评估工作，拿到遥感影像的时候，心里那叫一个紧张又期待。
大家围在电脑前，眼睛紧紧盯着屏幕，生怕错过任何一个关键的信息。
我们发现了一个学校，从影像上看，教学楼的一侧墙体出现了明显的裂缝，一直延伸到了窗户边上。
这可不得了，要是孩子们还在里面上课，那得多危险啊！于是，我们赶紧把这个情况通报给了救援队伍，让他们第一时间去查看和处理。
遥感影像不仅能让我们看到建筑物表面的损坏情况，还能通过一些技术手段分析出建筑物内部可能存在的问题。
比如说，通过分析影像中的光谱信息，我们能大致判断出建筑物的结构是否还稳定。
这就像是给房子做了一个“透视”检查，能让我们更全面地了解房子的健康状况。
而且啊，遥感影像的获取速度特别快。
地震刚发生没多久，卫星就能把灾区的影像传回来，让我们能够迅速展开评估工作，争分夺秒地为救援和重建提供重要的依据。
不像以前，得派人到现场一点点查看，既费时又费力，还可能会因为余震等危险情况而威胁到工作人员的安全。
但是呢，遥感影像也不是万能的。
有时候，因为天气不好，比如有厚厚的云层遮挡，影像就会变得不太清晰，这就给评估工作带来了一些麻烦。
遥感技术在自然灾害评估中的应用自然灾害是人类面临的重大挑战之一，它们往往给人们的生命财产和社会发展带来巨大的损失。
为了更好地应对自然灾害，降低其危害，及时、准确的评估至关重要。
遥感技术作为一种强大的工具，在自然灾害评估中发挥着不可或缺的作用。
遥感技术是一种通过非接触式的手段获取目标物体信息的技术。
它利用传感器接收来自地球表面物体反射或发射的电磁波，从而获取关于这些物体的特征和状态的信息。
在自然灾害评估中，遥感技术能够提供大面积、实时、多维度的数据，为灾害的监测、评估和应对提供有力支持。
在地震灾害评估中，遥感技术具有重要意义。
地震发生后，房屋倒塌、道路损坏等情况会给救援和重建工作带来极大困难。
通过遥感图像，可以快速获取受灾区域的范围、建筑物的损毁程度等信息。
高分辨率的遥感影像能够清晰地显示建筑物的裂缝、倾斜和倒塌情况，为评估地震造成的直接经济损失提供依据。
同时，利用合成孔径雷达（SAR）遥感技术，还能够监测地震引起的地表形变，对于研究地震的发生机制和潜在的次生灾害风险评估具有重要价值。
在洪涝灾害评估方面，遥感技术同样表现出色。
洪涝发生时，水体面积迅速扩大，淹没大量土地和建筑物。
遥感影像可以准确地监测到洪水的淹没范围和水深信息，为抗洪救灾提供决策支持。
例如，通过多光谱遥感影像，可以区分水体和陆地，从而确定洪水的边界。
此外，结合地形数据和水文模型，还能够预测洪水的演进趋势，提前做好人员疏散和物资调配工作，减少灾害损失。
对于山体滑坡和泥石流等地质灾害，遥感技术也能发挥关键作用。
在灾害发生前，可以利用遥感技术对山体的稳定性进行监测，通过分析地形、植被覆盖和土壤湿度等信息，识别潜在的危险区域。
灾害发生后，遥感影像能够快速确定滑坡和泥石流的规模、影响范围以及堆积物的分布情况，为抢险救援和道路疏通提供指导。
除了对灾害本身的评估，遥感技术在灾害后的恢复和重建工作中也具有重要作用。
通过对灾后不同时期的遥感影像进行对比分析，可以评估恢复工作的进展情况，如基础设施的修复、土地利用的变化等。
5．12汶川地震重灾区土地利用变化遥感监测与分析罗慧娟; 黄诗峰; 臧文斌; 李小涛【期刊名称】《《中国水利水电科学研究院学报》》【年(卷),期】2011(009)003【总页数】7页(P209-215)【关键词】汶川地震; 分层监督分类法; 土地利用变化【作者】罗慧娟; 黄诗峰; 臧文斌; 李小涛【作者单位】中国水利水电科学研究院遥感技术应用中心北京100048【正文语种】中文【中图分类】TP791 研究背景2008年5月12日发生的汶川大地震不仅造成巨大的人员伤亡和财产损失，地震及其引发的滑坡、泥石流等次生灾害还破坏了生态系统，毁坏了大量林地、耕地和城镇用地，使灾区土地利用类型发生极大变化。
震后重建工作的开展，不仅使地震灾区社会经济水平得到一定的恢复和发展，也改善了灾区的生态环境，使毁坏土地利用得到一定的恢复。
随着遥感技术的发展，凭借其快速、准确等优势，基于遥感和GIS技术的灾害监测和评估的应用越来越多。
遥感技术在5.12汶川大地震的灾情监测与评估中也发挥了不可替代的作用。
如邵芸等［1］利用多源多时相高分辨率雷达遥感数据，对汶川地震灾区各城镇和次生灾害进行了快速、系统、连续的监测，并根据雷达图像特征对房屋损毁情况、滑坡和堰塞湖的分布与规模等进行了快速定量评估，建立了相应的解译标志。
陈世荣等［2］利用高分辨率卫星遥感影像对汶川地震灾区20个县（市、区）国/省道基础设施损毁情况进行评估，研究结果表明汶川、北川等6个县道路重度损毁。
除了利用遥感技术对灾情进行快速准确的监测，利用遥感数据监测地震前后土地利用的变化，分析灾害对地表土地利用和生态环境的影响，对科学减灾、灾后重建及生态环境恢复具有非常重要的意义。
目前，对5.12汶川地震的土地利用监测工作已经有一些成果，如倪忠云等［3］采用分块分类法，对都江堰地区5.12汶川地震前后的土地利用进行分类，得到都江堰在地震中的灾毁分布情况。
高慧等［4］基于景观格局理论，对绵竹市北部山区5.12汶川地震前后的遥感影像进行土地利用分类的遥感解译，研究表明地震后景观类型间的连通性、聚集度变小。
地震学报３２卷的效果．汶川地震后，科学家们运用各种手段对此次地震的成因进行了研究，各个研究组的研究成果相继在学术期刊和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上公布（张培震等，２００８；王卫民等，２００８；滕吉文等，２００８；何宏林等，２００８）．但利用遥感技术进行震害评估的并不多，这是因为此次地震破坏面积广，且大部分在山区，震后出现了多天的阴雨天气，给高分辨率光学影像的解译带来了很大困难．基于ＳＡＲ图像具有全天时、全天候的特性，本文拟利用地震前后ＳＡＲ幅度图像变化检测、干涉相干图像的相于系数相结合，对地震灾害地区进行快速识别与评估。
１研究区域及实验数据选取汶川县位于阿坝州境东南部的岷江两岸，县城威州镇位于县北部杂谷脑河与岷江交汇地，映秀镇地处阿坝州南大门，距成都８８ｋｍ，是进出九寨沟、卧龙、四姑娘山的必经之地，是重要的交通要道．２００８年５月１２日下午２时２８分，汶川发生Ｍｓ８．０强烈地震，汶川全县遭受严重损失，主要表现为：①受灾面积大，全县１３个乡镇全面受灾．截至６月２７日全县死亡１５９４１人，受伤３４５８４人；②受灾程度深．全县耕地面积７１００公顷（１０６５００亩），受灾６０００公顷（９００００亩），房屋倒塌２１万间，损毁房屋３０．３５万间；③基础设施毁损严重．道路垮塌，水、电、气、通讯全部中断，工矿商贸企业８０％被损毁；④地震次生灾害威胁特别严重．汶川县原有地质灾害点１６０处，地震后新增３５９０处，县城周边新增的７９处地质灾害点随时威胁县城的安全，已形成“晴天沙尘暴，雨天泥石流”的现实状况，县城已被地震次生灾害威胁所包围．随后几天多次发生强烈余震，映秀镇是震中和重灾区，全镇大部分房屋倒塌，到处山体滑坡，造成停水、停电，通讯、交通中断．本文以映秀镇及周边地区为研究范围，图１为研究区ＥＴＭ合成图．图１（ａ）研究区震前（２００７年９月１８日）ＥＴＭ７，４，２波段合成图；（ｂ）交通位置图Ｆｉｇ．１（ａ）Ｌａｎｄｓａｔ７ｐｒｅ－ｅｖｅｎｔｉｍａｇｅ（ＥＴＭｂａｎｄ７，４，２）ｏｆｔｈｅｔｅｓｔａｒｅａ（ｂ）ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆＹｉｎｇｘｉｕ地震发生后第二天早晨起，灾区大部分地区出现了１０ｍｍ以上的中雨，在震后的半个多月中，天气也一直以阴雨为主，这就给光学成像带来了很大的困难，合成孔径雷达（ＳＡＲ）成为这次抗震救灾前期遥感信息保障的十分重要的数据源．震后欧空局提供了大量的ＳＡＲ数据，若要将覆盖灾区的影像全部都进行处理，数据量是相当庞大的，故只挑选覆盖映秀和都江堰地区的ＡＳＡＲ数据进行计算，使用到的数据如表１所示．实验用到的数据中Ｂ１和Ｂ２幅为震前获取的，Ａ１幅为震后获取的，数据格式均为单２期刘云华等：ＳＡＲ遥感图像在汶川地震灾害识别中的应用２１７视复数据（ＳＩ，Ｃ），结合ＥＮＶＩＳＡＴ的精密轨道数据将其处理为多视幅度图像，并采用经典的Ｌｅｅ算法进行滤波处理．一般而言，较大的估算窗口具有较高的估算性能，但会降低空间分辨率，考虑两者问的平衡，本文估算窗口的大小为２ｌ×２１．最后将所有图像都与２００７年８月６日的震前图像进行配准．震前图像Ｂ１如图２ａ所示，震后图像Ａ１如图２ｂ所示．图中白色方框为研究区范围；图２ｃ，ｄ分别为从图２ａ，ｂ中裁剪的研究区图像．表１震前／震后的ＡＳＡＲ数据Ｔａｂｌｅ１ＡＳＡＲｄａｔａａｎｄｂａｓｅｌｉｎｅｄｉｓｔａｎｃｅｓｉｎｔｈｅｔｅｓｔａｒｅａ图２幅度图像．（ａ）震前；（ｂ）震后；（ｃ）映秀地区震前；（ｄ）映秀地区震后Ｆｉｇ．２Ａｍｐｌｉｔｕｄｅｉｍａｇｅｓｂｅｆｏｒｅ（ａ）ａｎｄａｆｔｅｒ（ｂ）ｔｈｅｅａｒｔｈｑｕａｋｅ．（ｃ）ａｎｄ（ｄ）ａｒｅａｍｐｌｉｆｉｅｄｉｍａｇｅｓｆｏｒｔｈｅｂｏｘｒｅｇｉｏｎｉｎ（ａ）ａｎｄ（ｂ），ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ直接对比震前震后的ＳＡＲ图像，我们很难得到一些变化信息，这是因为当我们面对ＳＡＲ图像时，我们看到的是完全不同于人们肉眼所见的特征．人的肉眼是一种被动式“传感器”，接收的是地物反射太阳光的能量．而雷达则是一种工作在微波波段的主动式传感器，它发射某一特定波长的微波波段的电磁波，接收来自地面的后向散射电磁波能量，两者相干而成像．上面所看到的幅度图像是一种灰度图像，图像上色调的变化取决于目标物地震学报２１８的后向散射截面．每一个接收到的回波被转换成电信号以某一具有特定值的、用于表示亮度的数字化象元．尽管坡度的变化、含水量和表面粗糙程度是影响雷达图像色调的３个主要作用，但是表面粗糙度在决定雷达图像的灰度方面起着决定性的作用．而地震带来的巨大破坏则会造成震前震后同一物体的粗糙程度发生很大的变化，从而使其回波强度发生变化，Ｍａｔｓｕｏｋａ和Ｙａｍａｚａｋｉ（２０００ａ）曾用一幅房屋倒塌后的废墟造成漫反射这一生动形象的图画来反映该现象．Ａｏｋｉ等在研究１９９５年神户地震中发现，人工建筑由于在结构体与地面之间形成一种“角反射”效应而具有较高的反射强度，并且反射具有较好的方向性；而开阔的场地或者受损的建筑物由于其表面发生漫反射而回波强度相对较低（Ａｏｋｉｅｔａｌ，１９９８；Ｍａｔｓｕｏｋａ，Ｙａｍａｚａｋｉ，２０００ｂ）．因此，与震前的图像相比较，由于建筑物的倒塌或者废墟被清理而露出地表，都会造成震后的后向散射系数变小．从图２幅度｝冬ｊ像上可以看出地震前后一些地区的灰度强度发生了变化，这其中有些是由于两幅图像接收季节不同，时间间隔较长一些地物发生的自然变化，然而相当一部分应该是由地震带来的破坏而造成的．尽管如此，仅凭肉眼我们还是很难看出这螳发生变化的地区的分布情况，也就是地震影响较大地区的分布．下面通过进一步的数据处理来进行分析．２利用ＳＡＲ幅度图像做比值变化检测要想对两幅图像进行变化检测，必须要对不同期次的图像进行精确配准．航空图像由于不同成像期次成像轨道的差异给像素级匹配造成困难，而对于ＳＡＲ图像来说，因为采用同一卫星系统，这并不造成太大的困难．利用ＳＡＲ图像做变化检测有两种情况（Ｒｉｇｎｏｔ，ｖａｎＺｙｌ，１９９３）．其中一种情况是检测目标形态的变化，这种变化检测要求不同时相的图像要精确配准，但并不需要绝对定标数据．对于精确配准的两个时相图像来检测变化，最常规的方法是图像相减或比值处理．其它的处理方法，如多时相数据分类及主成分变化等，已被光学遥感数据处理的经验证明效果不如图像相减或比值方法．而比值的分布只依赖于相对变化，因此从统计模型来看，比值方法比图像相减方法更适用于变化检测（郭华东，２０００）．选用比值方法还有一个理由就是比值方法对辐射误差有更强的适应性，因为很多辐射误差是乘性的．图３ａ为２００７年８月６日与２００８年３月３日幅度图像做比值检测的结图３震前及同震比值图像．（ａ）Ｂ１与Ｂ２的比值图像；（ｂ）１３２与Ａ１的比值图像Ｆｉｇ．３Ｒａｔｉｏｏｆｐｒｅ－ｅａｒｔｈｑｕａｋｅａｎｄｅｏｓｅｉｓｍｉｅａｍｐｌｉｔｕｄｅｉｍａｇｅｓ．（ａ）ＲａｔｉｏｏｆＢ１ｏｖｅｒＢ２；（ｂ）１３２ｏｖｅｒＡ１２期刘云华等：ＳＡＲ遥感图像在汶川地震灾害识别中的应用２１９果，两幅均为震前图像．从图３ａ可以看出，图右下角都江堰市及周边乡镇颜色比其它山区的颜色深一些，出现一条明显的山区与平原地区的分界线．这是由于平原地区人工建筑多于山区，从而地物特征随季节变化而出现这样的差异；平原地区修建的永久性建筑较多，随时间推移变化不大；而其它山区植被覆盖广泛，由于做比值检测的两幅图像一幅在夏季８月，一幅在春季３月，植被差异较大，造成颜色较浅．为观察细节变化，从整幅图像中截取出研究区域．图４ａ，ｂ是分别从图３ａ，ｂ中截取的映秀镇地区的图像，图中白色椭圆处为映秀镇所在地．由于地形影响，处于山体阴影中的象元同样具有极低的反射系数值，与水体一样呈现暗色调，因此在图２的ＳＡＲ图像中并不能辨别出紫坪铺水库的轮廓．经过对幅度图像进行比值处理，在图４中紫坪铺水库已经清晰可见，并且在震前两景幅度图像问的比值图像与同震的比值图像中表现出一定的差异，这种差异可能是由于水质的变化造成后向反射系数变化造成的．在图４ａ的两幅震前ＳＡＲ比值图像中，映秀镇的整体色调呈灰色，表明在接收这两幅图像的期间没有发生什么变化；在图４ｂ中，图像中映秀镇及周边的色调已经不再是单一的灰色调，出现了从黑到白的变化．黑色区域分布在沿江的建筑区，表明建筑物在地震中受到了巨大破坏，与３个月前的图像相比发生了巨大变化；白色区域分布在山坡上，显然是由于滑坡所致．图中方框圈住的区域距离映秀镇大约３ｋｍ，在图４ａ中岷江河道清晰可见，而在图４ｂ中已模糊不清，这段正是在地震中严重破坏的都江堰至汶川公路的一段．当时进入映秀救援的冲锋舟也只能到达这里，然后徒步翻越这几公里的山体滑坡路段进入映秀．其实这段已不能称之为“路段”，因为整片的山坡因地震而坍塌下来，几米高、甚至十几米高的巨大岩石从山顶遍布到山脚下的岷江中，将原来的公路全部掩埋．图４映秀、漩口地区ＳＡＲ比值图像（ａ）震前Ｂ１与Ｂ２的比值图像；（ｂ）同震Ｂ２与Ａ１的比值图像Ｆｉｇ．４ＳＡＲｒａｔｉｏｉｍａｇｅｉｎＹｉｎｇｘｉｕａｎｄＸｕａｎｋｏｕＡ１（ａ）Ｐｒｅ－ｅａｒｔｈｑｕａｋｅ，Ｂ１ｏｖｅｒＢ２；（ｂ）ｃｏｓｅｉｓｍｉｃ，１３２ｏｖｅｒ３利用ＩｎＳＡＲ相干系数变化检测震害地区干涉产品中的相干系数通常用于评价干涉相位的质量．以前对相干系数的应用研究比较少，相干系数对ＳＡＲ图像散射体特性的变化十分敏感，因此它能用于地表变化的探测、土地利用的分类和绘制地震破坏程度评估等．重复观测获得的雷达图像的失相干可能由以２期刘云华等：ＳＡＲ遥感图像在汶川地震灾害识别中的应用２２１图６为计算结果．其中图６ａ为用Ｂ１和Ｂ２两幅图像干涉处理得到的相干图像，将其称之为ｒｂｂ；图６ｂ为用Ｂ１和Ａ１干涉处理得到的相干图像，将其称之为ｒａｂ；图６ｃ为用“ｂ和ｒ。
遥感技术在自然灾害监测与预警中的应用案例随着科技的发展，遥感技术在各个领域都得到了广泛的应用和发展。
在自然灾害的监测与预警方面，遥感技术也发挥了重要的作用。
在本文中，我们将探讨遥感技术在自然灾害监测与预警中的应用案例，从而进一步了解遥感技术在这一领域的重要性和实际效果。
自然灾害是人类社会面临的重大威胁之一，经常给人们的生命财产安全带来严重危害。
因此，及时准确地监测和预警自然灾害已经成为了一个迫切的需求。
而遥感技术通过获取地表的高分辨率遥感影像和其他相关数据，可以实现对自然灾害的准确监测和预警。
首先，遥感技术在地震监测与预警中发挥了重要作用。
地震是一种破坏性极大的自然灾害，对于人们来说，提前获得地震的预警信息可以减少损失。
遥感技术通过获取地壳运动和地形变形等数据，可以准确判断地震的发生和变化趋势，从而实现地震监测和预警。
例如，我国在四川汶川地震中就利用了遥感技术，通过卫星图像的分析来监测地震灾害的分布和范围，为救援和灾后重建提供了重要的依据。
其次，遥感技术在洪水监测与预警中也发挥了重要作用。
洪水是另一种常见的自然灾害，给人们的生命和财产带来了巨大威胁。
而通过遥感技术获取的高分辨率卫星图像和雷达数据，可以帮助我们准确地监测洪水的范围和水位变化。
例如，在2010年中国南方暴雨期间，利用遥感技术获取的图像数据显示出了洪水的分布情况和深度信息，为洪水灾害的预警和救援提供了重要的支持。
此外，遥感技术还在山火监测与预警中发挥了重要作用。
山火是一种破坏性极大的自然灾害，常常导致大面积的森林破坏和生态环境恶化。
通过遥感技术获取的高分辨率卫星图像和红外数据，可以准确判断山火的位置和蔓延趋势，从而实现山火的实时监测和预警。
例如，在澳大利亚的森林火灾中，利用遥感技术可以监测出火源和蔓延方向，为灭火和紧急疏散提供了重要的指导。
综上所述，遥感技术在自然灾害监测与预警中的应用案例丰富多样，发挥了重要的作用。
无论是地震、洪水还是山火，遥感技术都能够通过获取高分辨率的遥感影像和其他相关数据，实现对自然灾害的准确监测和预警。
遥感影像在地震灾区建筑物损坏评估中的应用地震是一种极具破坏性的自然灾害，给人类社会带来了巨大的生命和财产损失。
在地震发生后，快速、准确地评估灾区建筑物的损坏情况对于救援工作的开展、灾后重建规划以及保障人民生命安全都具有至关重要的意义。
遥感影像作为一种能够大面积、快速获取地表信息的技术手段，在地震灾区建筑物损坏评估中发挥着越来越重要的作用。
遥感影像具有覆盖范围广、获取速度快、信息丰富等特点。
通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，可以在短时间内获取灾区的高分辨率影像。
这些影像包含了建筑物的形状、结构、纹理等信息，为评估建筑物的损坏程度提供了宝贵的数据支持。
在地震灾区建筑物损坏评估中，常用的遥感影像包括光学影像和雷达影像。
光学影像具有较高的空间分辨率和丰富的光谱信息，能够清晰地显示建筑物的外观特征。
然而，光学影像容易受到天气条件的影响，在阴雨天气或云层遮挡时，影像质量会受到较大影响。
相比之下，雷达影像具有穿透云雾的能力，能够在各种天气条件下获取数据，但其分辨率相对较低，解译难度较大。
为了从遥感影像中提取建筑物损坏的信息，需要采用一系列的图像处理和分析技术。
首先是影像预处理，包括几何校正、辐射校正等，以消除影像中的误差和变形，提高影像质量。
接下来是建筑物提取，常用的方法有基于边缘检测、区域生长、形态学操作等。
提取出建筑物后，需要对其损坏特征进行分析。
例如，通过比较地震前后建筑物的形状、面积、纹理等变化，可以判断建筑物是否损坏以及损坏的程度。
在实际应用中，遥感影像评估建筑物损坏程度的方法主要有目视解译和计算机自动解译两种。
目视解译是指专业人员通过观察影像，凭借经验和知识判断建筑物的损坏情况。
这种方法准确性较高，但效率较低，适用于对重点区域或复杂情况的评估。
计算机自动解译则是利用计算机算法和模型对影像进行处理和分析，自动提取建筑物损坏信息。
虽然效率较高，但准确性往往受到算法和数据质量的影响，需要不断改进和优化。
遥感影像在地震灾区建筑物损坏评估中的应用地震是自然界常见的一种灾害，它的破坏性往往给人们的生活和财产安全带来巨大的影响。
因此，及时准确地评估地震灾区的建筑物损坏情况是重要的，遥感影像技术在这方面发挥了重要的作用。
本文将介绍遥感影像在地震灾区建筑物损坏评估中的应用，并讨论该技术的优势和挑战。
一、遥感影像技术概述遥感影像是通过感测器将地球表面的光、热、辐射等电磁波信号转换为可供人类观察和分析的图像或数据的技术。
遥感影像技术可以提供高分辨率、全息性和连续性的空间信息，因此在地震灾区建筑物损坏评估中具有独特优势。
二、地震灾区建筑物损坏评估方法1. 传统调查方法在过去，为了评估地震灾区的建筑物损坏情况，通常需要派遣人员上门实地勘察，并记录损坏情况。
这种方法费时费力，而且在面对大范围破坏和危险环境时可能存在安全隐患。
2. 遥感影像解译方法遥感影像解译方法通过分析地震灾区的遥感影像，可以提供快速且有效的建筑物损坏评估。
具体方法包括：a) 双重差分法：将两个时期的遥感影像进行差异分析，通过对比来判断建筑物的损坏情况。
b) 特征提取法：提取建筑物的纹理、形状和光谱信息，通过这些特征来判断建筑物的稳定性和损坏程度。
c) 人工智能算法：应用深度学习和机器学习等技术，训练算法来识别和分类不同程度的建筑物损坏。
三、遥感影像在地震灾区建筑物损坏评估中的优势1. 非接触性评估：遥感影像技术能够在无需进入危险的地震灾区的情况下，提供建筑物损坏评估，从而保障人员的安全。
2. 快速有效性：遥感影像可以提供大范围的建筑物损坏信息，将人力勘察所需的时间和成本大大降低。
3. 大数据分析：遥感影像技术通过处理大量的数据，可以提供给决策者更全面和准确的地震灾区建筑物损坏信息，进而指导灾后的救援和重建工作。
四、遥感影像在地震灾区建筑物损坏评估中的挑战1. 分辨率限制：遥感影像的分辨率会影响到建筑物损坏信息的细节提取，因此需要选择合适的遥感影像数据。
第35卷第1期航天返回与遥感2014年2月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING81Landsat-5遥感卫星波段组合与比值分析在汶川地震前后的应用杨斌1,2王金生1詹金凤2（1 北京师范大学水科学学院，北京 100875）（2 西南科技大学环境与资源学院，绵阳 621010）摘要文章在遥感图像处理软件ENVI的支持下，以汶川地震的极重灾区汶川县为研究区，选取2007年、2008年和2010年这3个时期的Landsat-5 TM数据为数据源，提取分析了地震前后TM数据的相关信息。
利用相关系数矩阵、特征向量和特征值，按照最佳波段组合原则，对地震前后的TM影像进行了多种波段组合试验和比值分析。
经分析得出以TM3、TM4、TM5波段组合为基础，参考其他组合（如TM1、TM4、TM5，TM4、TM2、TM7和NDVI、TM5/TM3、TM4/TM3的组合）容易解译和判读TM 遥感影像的相关地物数据类型，为地震解译和灾害评估提供了理论依据和支撑。
关键词专题制图仪遥感图像波段组合比值处理汶川地震中图分类号: TP316文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2014)01-0081-10DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2014.01.011Application of Band Combination and Ratio Analysis about Landsat-5Satellite before and after Wenchuan EarthquakeYANG Bin1,2 WANG Jinsheng1 ZHAN Jinfeng2（1 College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China）（2 College of Environment and Resource, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, China）Abstract With the support of ENVI（The Environment for Visualizing Images）that is a kind of remote sensing image processing software, the paper takes Wenchuan region as a research region which is the most serious area in Wenchuan earthquake. It selects three different periods of Landsat-5 TM data in the year of 2007, 2008 and 2010 and calculates the relevant statistical information respectively. It carries out all kinds of band combination test and ratio analysis based on TM remote sensing images before and after Wenchuan earthquake, by using correlative coefficient matrix, covariance and correlation, according to the principles of the best band combination. The conclusion is that based on the combination of TM bands（4, 3, 5）and has the reference with other combinations（such as TM1, TM4, TM5; TM4, TM2, TM7 and NDVI, TM5/TM3, TM4/TM3 combina-tions）as references, it is easy to interpret the types of features of TM image and the change of features, which can provide the convincing theoretical basis and support for seismic interpretation and disaster assessment.Key words thematic mapper; remote sensing image; band combination; ratio processing; Wenchuan earthquake收稿日期：2013-10-10基金项目：国家自然科学基金项目（41201541）；国家科技支撑项目（2011BAK12B02）82航天返回与遥感2014年第35卷0引言Landsat-5对地观测卫星自1984年3月发射升空以来，以其优良的性能和极高的性价比在各行业中得到了广泛应用[1]，特别是在地震发生前后，可以为地震灾区的快速救援、灾害评估和应急分析提供良好的数据源。
遥感测绘技术在灾害监测中的应用近年来，灾害频繁发生，对人类的生命财产造成了巨大的损失。
面对灾害，及时准确的监测和预警成为防范和减轻灾害影响的关键。
遥感测绘技术作为一种高效快速的监测手段，逐渐广泛应用于灾害监测领域。
本文将通过介绍几个具体案例，探讨遥感测绘技术在灾害监测中的应用。
首先，遥感测绘技术在地震监测中的应用日益成熟。
地震是一种破坏性极大的灾害，地震之后的灾害监测尤为重要。
利用遥感技术，可以对地震灾区的地表进行高精度的测量和分析，快速获取地表变形和地震破坏情况。
例如，2008年汶川地震后，遥感图像的应用可以清晰地展示出受灾区域的建筑倒塌情况，帮助救援人员准确定位受困人员和重点救助地点。
同时，遥感测绘技术还可以通过斜视遥感和合成孔径雷达等手段，监测地壳运动、地下水位变化等，为地震的预测预警提供重要依据。
其次，遥感测绘技术在洪涝监测中也发挥了重要的作用。
洪涝灾害常常给社会经济带来巨大的损失，因此，准确判断洪水泛滥的范围和水深对及时采取避免措施至关重要。
遥感技术通过对洪水灾区进行高分辨率的卫星或航空图像监测，可以获取大范围的洪水灾情信息。
例如，2010年云南特大暴雨洪灾，遥感技术的应用可以迅速地获得洪水覆盖的区域和深度，提供给救援部门洪水蔓延的情况，帮助其及时调度救援力量。
同时，遥感技术还可以借助雷达反射探测洪水的水位和流速等动态信息，为洪水预警系统提供实时数据。
此外，遥感测绘技术在火灾监测中也有广泛应用。
火灾是一种破坏性强、速度快的灾害，迅速发现和扑灭火灾对防止人员伤亡和财产损失至关重要。
遥感技术通过红外线图像的获取，可以实时监测火灾热点和火势蔓延的范围。
例如，2019年亚马逊雨林火灾，遥感技术的应用可以对火灾的蔓延情况进行动态监测，为灾区的火灾扑灭提供准确的定位。
此外，遥感技术还可以通过获取火灾烟雾的颜色和气体成分，进行火灾类型的判断，为消防部门提供参考信息。
综上所述，遥感测绘技术在灾害监测中的应用越来越重要。
自然灾害地理信息技术在防灾减灾中的应用1．汶川地震时遥感的作用汶川地震是最近20年内，对人类、对中国影响最大的地震灾害之一。
毫无疑问，地震发生后，首先要尽快获取灾地的影像，比如上面展示的老百姓能看到的光学照片。
还有用的最多的微波SAR影像。
地震时常常伴有暴雨，导致视线模糊，但可以用微波遥感快速监测地表状况。
例如这幅图是用意大利COSMO的3米的SAR影像对地表实施监测，可以知道水库是否积水、会不会崩溃以及是否会产生次生灾害。
但是，3米还不足以识别损毁的楼房、桥梁。
这时航空遥感就派上用场——用飞机，包括无人机来飞行，快速对重点区域精准监测。
无人机可以自由飞行，哪里有灾害就飞到哪里去。
这样，我们就真正能够利用航空遥感技术，对灾害进行高精度的监测。
2．北斗卫星导航系统课程标准学习目标通过探究有关自然地理问题，了解地理信息技术的应用。
1.了解地理信息技术的特点和相互关系。
2.举例说明地理信息技术在防灾减灾中的具体应用。
3.结合实例，提出综合运用地理信息技术进行防灾减灾的具体程序和方法。
01目标任务02预习导学北斗卫星导航系统（Beidou Navigation Satellite System，简称：BDS，又称为：COMPASS，中文音译名称：BeiDou ）是中国自行研制的全球卫星导航系统，也是继GPS、GLONASS之后的第三个成熟的卫星导航系统。
北斗卫星导航系统（BDS）和美国GPS、俄罗斯GLONASS、欧盟GALILEO，是联合国卫星导航委员会已认定的供应商。
北斗卫星导航系统由空间段、地面段和用户段三部分组成，可在全球范围内全天候、全天时为各类用户提供高精度、高可靠定位、导航、授时服务，并且具备短报文通信能力，已经初步具备区域导航、定位和授时能力，定位精度为分米、厘米级别，测速精度0.2米/秒，授时精度10纳秒。
全球范围内已经有137个国家与北斗卫星导航系统签下了合作协议。
随着全球组网的成功，北斗卫星导航系统未来的国际应用空间将会不断扩展。
第12卷 第5期2008年9月遥 感 学 报JOURNAL OF RE MOTE SENSI N GVol .12,No .5 Sep.,2008 收稿日期:2008206220;修订日期:2008207207作者简介:魏成阶(1945— ),男。
湖北人,研究员。
主要研究领域为资源环境遥感、灾害与应急应用研究。
发表论文70多篇,出版专著3部。
E 2mail:wei_chengjie@yahoo 文章编号:100724619(2008)0520673210四川汶川大地震震害遥感调查与评估魏成阶,刘亚岚,王世新,张立福,黄晓霞(中国科学院遥感应用研究所,北京 100101)摘 要: 回顾了中国应用遥感技术调查评估地震灾害的历史及其进展,经过综合论证,给出了汶川地震5种震害的分类划分标准和灾害遥感调查评估总体技术流程,总结了灾害遥感调查评估各个不同阶段,采用不同遥感信息源和不同遥感技术方法识别不同震害的效果,为汶川特大地震灾中救援和灾后重建提供了决策依据;结合遥感技术发展的趋势和地震灾害的特点,提出了震害遥感调查评估的发展趋势。
关键词: 汶川地震;震害遥感;调查评估;地震遥感趋势中图分类号: TP79 文献标识码: A 地震灾害是中国面临的最严重的自然灾害之一。
强烈地震具有突发性、毁灭性的特点,严重威胁人民生命和财产安全。
目前,人类还不能准确地预报地震。
因此,震前采取积极防御措施,震后快速获取灾害信息,快速完成调查评估是降低灾害损失的有效途径。
长期以来,地震灾害调查,获取灾情信息主要依靠实地勘测。
这种方法获取的数据精度和置信度虽较高,但存在着工作量大、效率低、费用高和信息不直观等不足[1]。
遥感技术具有获取信息快、信息量大、手段多、更新周期短,能多方位和全天候地动态监测等优势,为快速完成地震灾害调查与损失评估提供了一种新的高效技术手段。
尤其为救灾、减灾决策提供可靠的基础信息方面较传统的实地调查方法具有独特的技术优势。
遥感技术在地质灾害中的应用我国地域辽阔，地理条件错综复杂，是自然灾害发生率极高的国家之一。
尤其是近年来几次地震引起的大面积山体滑坡、崩塌和泥石流等地质灾害十分严重。
这些地质灾害的发生不仅直接或间接地威胁着当地群众的生命财产和工农业生产的安全，还造成严重的水土流失和区域生态环境的恶化，以及直接影响恢复重建、城市规划、居民点安置等等。
为了能及时地调查地质灾害状况，为抢灾与救灾及灾后重建工作提供准确资料，根据国民经济建设与可持续发展的需要，在地质灾害调查中采用遥感技术这一先进手段，这也是现代高新技术应用发展的必然趋势。
地质灾害的突发性与救灾的迫切性要求利用遥感技术进行调查。
一遥感技术的原理遥感即为“遥远的感知”。
遥感技术就是根据电磁辐射（发射、吸收、反射）理论，应用各种光学、电子学和电子光学探测仪器对远距离目标所辐射的电磁波信息进行接收记录，再经过加工处理，并最终成像，从而对环境地物进行探测和识别的一种综合技术。
据物质不同，其分子、原子数量及组合方式不同，所特有的反射的电磁波性质也不同，对外来电磁波反射性质也就不同。
因此不同的物体发射不同波段的电磁波，不同的物体对太阳和人工辐射有不同的吸收、反射和透射能力，这些差别经过“遥感”形成了不同的成像，然后把这些不同的遥感成像解译就可区分不同物体，从而收集目标物的各种信息数据，掌握我们所需的各种信息资料。
二遥感技术在地质灾害调查研究中的特点1视域广阔、信息丰富，可克服地面观测的局限性,减少盲目性,增强外业地质调查的预见性:受地形和人类感知范围有限的制约，传统地面调查研究方法有很大的局限性，往往是只见局部，不见整体，而且有些地方地形陡峻无法完成地面调查。
而遥感数据能记录地面目标的光谱范围较大，从可见光到微波范围，均能进行感知。
因此，可以利用遥感影像直接勾绘出地质灾害的空间分布范围，确定其类别和性质，查明其产生原因、分布规律和危害程度等。
2 表现形式多样、能进行立体观测:用传统的目视判释方法，可以对航空立体像对进行立体观测，这是判释地质灾害的有效手段之一。
遥感图像处理在汶川地震中的应用分析
摘要
随着卫星技术的快速发展，遥感技术被越来越广泛的应用于国民经济的各个方面。
本文结合汶川地震中遥感技术的应用实例，系统阐述了遥感应用于应急系统中需要解决的一系列关键技术问题。
并就数据获取、薄云去除、图像镶嵌、图像解译，以及灾后重建中的若干关键技术问题展开了分析。
关键词：遥感；地震；应用；关键技术
1 引言
长期以来，人们不断遭受到各种自然灾害的侵害，如地震、火山、洪水等，同时，由人为因素导致的灾难也不断发生，如火灾、恐怖袭击等。
这些灾害具备破坏性、突发性、连锁性、难预报性等特点，往往容易造成重大的人员伤亡和巨大的财产损失。
为了有效的应对突发事件，产生了各类应急系统。
灾区数据的实时获取足所有应急系统的基础。
对于区域性的灾害，传统的地面调查方式，由于速度慢、面积小、需要人员现场勘查等无法避免的特点，很难满足应急系统的需要。
相对而言，遥感技术有其得天独厚的优势：遥感传感器能实时的、大面积的、无接触的获取灾区数据，因此成为绝大多数应急系统中数据获取的主要手段。
为了使遥感数据能满足应急系统中基础数据的要求，需要经过数据获取、数据预处理、图像解译等阶段的处理，最终提取出准确的遥感信息。
下面将根据这三个阶段的处理技术展开阐述与分析，并以汶川地震为例，介绍遥感技术在应急救灾及灾后重建中的应用。
2 数据获取
灾害发生后，由于地形、气象等客观因素的影响，通过单一的遥感传感器往往很难获得灾区所有数据，需要充分发挥多种传感器的优势，获取灾区的各种类型数据，主要包括光学与SAR卫星遥感影像、光学与SAR航空遥感影像两大类。
2.1 光学与SAR卫星遥感影像的获取
此类数据包括国内外的众多高分辨率光学与SAR卫星遥感影像。
从时间上说，重点是灾害发生前后数据的获取，以快速确定灾区的位置和前后的变化。
2.2 光学与SAR航空遥感影像的获取
此类数据是利用高空遥感琶机、无人机和卣升机等高、低空遥感平台，搭载遥感传感器，快速
获取的灾区高分辨率光学与SAR航空遥感影像。
卫星遥感与航空遥感在数据获取方面各有所长，如何充分发挥多源数据的综合优势，提供更高时间分辨率、适应更多气象条件与各种灾情信息分析，是遥感应急救灾系统中面临的第一个关键问题。
在这次汶川地震中我们进行了初步的尝试，也为将来统一指挥与协调提供了良好的经验。
3 技术要点
遥感数据要满足应急系统的要求，需要经过多个环节的流程化处理。
首先，获取的图像需要根据不同的成像传感器特点进行预处理，包括图像增强(辐射定标)、几何纠正、图像镶嵌、分类解译等处理步骤，才能获得可用的震情与灾害信息。
其中，薄云去除与图像镶嵌是两项不可或缺的关键技术，具有很高的实用价值。
薄云去除的目的是降低薄云和雾霭对遥感图像上地物灰度的影响，增强影像的解译潜力。
图像镶嵌能将相邻影像进行拼接，降低色调差，有效的保证了后续图像解译的准确率。
3.1 基于无抽样小波的薄云自适应去除算法
无人机在本次抗震救灾中发挥了灵活、快速的优势，具有成像高度较低、分辨率较高的特点，雾霭对成像的影响比高窄云层更大。
因此，我们在灾区影像的薄云去除中，采用荩于无抽样小波变换的薄云自动检测及自适应去除方法。
该算法首先利用无抽样小波变换对图像进行多层分解，然后在分解的低频图像上对图像中的薄云区域进行自动提取和厚度识别，根据不同的云区厚度在低频图像和高频图像上进行不同强度的处理，最后通过反变换得到一幅去除了薄云的清晰影像。
算法流程设计
在该算法设计中针对大图像数据量没计了采样处理流程，采用自动检测与人机交互方式处理覆盖云区，融合处理边界区域，平滑过渡效果较好，算法具有计算复杂度低，自动化程度高的优点。
该算法已经在自主研发的1RSA遥感图像处理平台中实现，
形成薄云／阴影去除模块。
具体效果见图1：
图1 IRSA中薄云/雾霭去除处理实例
3.2 基于局部不变量特征的影像自动匹配镶嵌技术
针对应急救灾中我们使用的无人机遥感平台数据，根据特征点提取与匹配算法特点，设计基于不变量特征的自动配准算法流程，如图2所示。
算法中采用SIFT特征算子或SURF(Speeded Up Robust Features)特征算子提取不变量特征点，采用容错性和鲁棒性更好的RANSAC算法进行初始匹配点对提取，并估计变换模型参数。
在获得初始粗匹配结果后，根据配准的特征点建立匹配二角刚格，并通过自适应传播算法实现控制点的加密，最终实现配准的高精度。
通过配准后，可以获得图像问的位置相对关系，再进行镶嵌就相对容易。
图3为低宅无人机影像经过图像配准后镶嵌的结果。
图2 无人机影像自动配准流程
图3 低空无人机影像的薄云/雾霭处理与镶嵌
4 处理过程
遥感数据要满足应急系统的要求，需要经过多个环节的流程化处理。
首先，获取的图像需要根据不同的成像传感器特点进行预处理，包括图像增强(辐射定标)、几何纠正、图像镶嵌、分类解译等处理步骤，才能获得可用的震情与灾害信息。
其中，薄云去除与图像镶嵌是两项不可或缺的关键
技术，具有很高的实用价值。
薄云去除的目的是降低薄云和雾霭对遥感图像上地物灰度的影响，增强影像的解译潜力。
图像镶嵌能将相邻影像进行拼接，降低色调差，有效的保证了后续图像解译的准确率。
4.1 薄云去除
在遥感影像中不可避免的都会有云和雾霭的覆盖，云和雾霭的形成主要是由大气中的气溶胶散射作用所引起的，它在图像中的一个直观表现就是降低了图像的清晰度，导致地表地物识别困难。
特别是在地震、洪水等大范围灾害中，常常伴随着这两种问题的千扰。
图4为四川地震灾区卫星影像，可以看出，图像右下角存在较多的薄云，严重影响的后期图像解译。
如果能够将遥感影像中的云区进行去除的话，对遥感影像在应急系统中的应用，如震后山体滑坡、湖泊水位变化等都具有很好的实用意义。
图4 有云/雾的四川地震灾区卫星影像和航窄影像
根据对象分布的特点，一般而言，云主要集中于低频，而景物相对主要占据高频，而且云区亮度值要比I乍云区高，所以云区提取的实质就是影像的高亮度区域结合影像低频提取的过程。
目前常用的薄云去除方法有暗目标提取法、直方图匹配法、最优薄云检测变换法、图像滤波法和数据融合法等，其中检测变换方法对于图像中足部分云区的情况更加鲁棒，并且可以利用图像变换的特点，提取有云区域针对性处理，减少了对无云区的调整影响。
4.2 图像镶嵌
图像镶嵌是对若干副互为邻接的图像通过彼此间的几何镶嵌、色调调整、去重叠等处理，镶嵌成一幅统一的新图像。
图像的配准是影像镶嵌中必不可少的步骤，也是影像数据从获取到应用的蓖要处理技术，涉及到光学成像模璎、几何配准纠正、色彩匹配均衡等多个技术领域。
目前较常用的图像配准方法有：特征配准算法、最大灰度相关匹配算法和图像变换域匹配算法等。
因为特征匹配
算法具有鲁棒性、稳定性等优点，在处理图像的旋转、缩放等变化时更加精确，尤其以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征算子为主的自动匹配算法在遥感影像匹配中取得了很好的效果。
色彩的平衡也足镶嵌后获得更好视学效果的关键步骤，对于相邻图像间成像色彩不均衡的问题，需要采用非均匀校正技术进行色彩的凋整，以在最终的镶嵌处理中获得均一、平衡的视觉效果。
4.3 图像解译
图像解译，也称判读或判释，指从图像获取信息的基本过程。
即根据各专业(部门)的要求，运用解译标志和实践经验与知识，从遥感影像上：识别目标，定性、定量地提取出目标的分布、结构、功能等有关信息，并把它们表示在地理底图上的过程。
通过目标在影像图上形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置及布局等信息的获取，有助于寻找特定目标最优的目标辨识特征。
遥感图像解译的方法主要有：直接判读法、对比分析法、动态分析法、信息复合法、立地分析法等。
目前，图像解译手段主要为纯手工解译，作业效率低下，尚不能满足应急系统的实时性要求。
在5月14日-6月7日期间，汶川地震灾害遥感监测与灾情评估工作组，借助遥感图像解译手段，共七报遥感灾情专报114期，报告内容包括房屋、道路、重大工程、文化与民俗、农林生态等方面的受损情况，滑坡、崩塌、泥石流、堰塞湖等次生地质灾害情况，以及灾民求救信号、救灾部队失事直升机可能坠落地点等。
图5为2008年05月14日四川北川县遥感影像解译后山体滑坡与泥石流的灾害发生地，是采用福卫二号多光谱影像经人工判读生成的结果，其中因滑坡造成的土石崩塌，使得绿色的山区主体中出现较为明显的灰色区域。
经过遥感处理可以获得该区域的植被指数及其他变换信息，为判读提供辅助依据。
图5 2008年05月14日四川北川县遥感影像解译后，山体滑坡与泥石流的灾害发生地
5 结论分析
遥感技术具有反应速度快、监测面积大的特点，为了更有效的发挥其在应急系统中的作用，快速数据获取、快速数据顶处理、快速解译是急待解决的三个关键技术，任一技术的提高，都将极大的加强遥感技术的应用潜力。
在数据获取方面，无人机遥感系统具有机动、快速、经济等优势，相对常规数据获取方式，无人机遥感不但能完成有人驾驶飞机执行的任务，更适用于有人飞机不宜执行的任务；在数据预处理方面，快速镶嵌必将图像镶嵌的一个重要发展方向，快速镶嵌不仅能满足应急系统对于时间的苛刻要求，而且对于航空遥感的大量、多幅遥感影像至关重要；图像解译目前主要以人工为主，快速解译方法还有待研究人员的更多努力。
