基于ICA/MNF变换的高分影像滑坡灾害检测方法研究

快速准确地从灾后影像中提取出受灾区域对于灾后救援具有重要意义。鉴于现有提取方法过度依赖滑坡在影像中的光学、纹理等特征的问题,研究了一种结合独立成分分析(ICA)与最小噪声比率变换(MNF)的变化检测方法,以单一时相的影像为基础,运用基于负熵最大化的Fast-ICA算法分离出两个时相影像相互正交的独立成分,并构建对应独立成分的差异影像,最后用最小噪声比率变换实现分布于各个差异影像上变化信息的集中,应用直方图阈值法得到了最终的滑坡灾害信息。选取了滑坡灾害前后两时相的高分辨率遥感影像数据进行实验,结果证实了方法的可行性。     

利用多源数据融合研究长白山天池火山的喷发期次及空间分布

利用ERS－2 SAR,Landsat TM和全色航空照片等图像,结合测年、野外地质考察等资料,在GIS平台上利用多源数据融合、小波变换、神经元网络分类等手段,研究了长白山天池火山的喷发期次及分布,为火山灾害制图及危险性评价提供了重要依据。     

一种面向灾害应急的UAV影像快速拼接方法

洪涝、地震等自然灾害发生突然,特别是对城郊设防水平较低地区,短时间内能造成巨大的损失.及时、准确、快速地获得足够的灾情信息是减灾救灾的前提;依靠无人机采集的灾区遥感影像越来越成为减灾部门提取第一手灾情信息的首选数据源.结合无人机影像特点,优化利用影像局部不变特征进行特征匹配,通过RANSAC算子剔除匹配粗差,并用变换优化法求取最佳变换模型参数,然后采用基于动态规划的最佳拼接缝搜索策略和加权平均相结合的融合策略,在保证灾害应急精度要求的前提下,很好地消除了拼接缝和“融合鬼影”现象,为城郊区应急情况下的灾情信息获取提供了新的技术手段和支持.     

面向灾害应用的遥感影像融合统一理论体系设计

由于缺乏统一的理论体系指导,目前遥感影像融合研究相对比较混乱。针对像素级融合统一理论框架的思想,指出了遥感影像融合研究的方向和思路,将像素级融合统一理论框架逐步向特征级和决策级推广,着重发展了一套遥感影像融合统一理论体系。在统一体系下,面向灾害监测应用,按照理论研究、方法研究和应用研究的3个层次进行该理论体系的设计。     

基于时频变换和卷积神经网络的结构损伤识别∗

为了解决将单传感器时域数据直接作为卷积神经网络（CNN）的输入所引起的损伤识别精度不高的问题，提出基于小波包变换（DWPT）和快速傅里叶变换（FFT）的卷积神经网络识别方法。以短钢梁桥现场试验测得的数据集为例，将单传感器数据样本分别进行 DWPT 和 FFT 变换，使用变换后的特征训练 1D‐CNN 网络，训练好的网络测试精度有明显的提升，其识别精度均高于多个传感器数据直接作为输入的识别精度。同时分析了对噪声样本和异源（结构上未曾参与网络训练的传感器）数据的识别情况，结果表明对含噪声样本先进行时频变换再训练网络能显著提升对噪声样本的识别精度，而且能改善训练好的网络难以对异源传感器数据进行识别的问题，最后通过卡塔尔大学看台现场试验数据进一步论证上述结论。     

地震灾区河谷滑坡检测的遥感分析——以北川县滑坡为例

震区滑坡易堵塞河道形成高危型堰塞湖,一旦坝堤溃决,将释放巨大能量,造成严重的地震次生水灾。本文利用多源遥感数据,旨在研究一种检测河道滑坡的快速有效的方法,迅速判断出滑坡位置,为救援减灾提供重要信息。首先,对于灾前CBERS-02B星CCD数据,通过归一化水体指数(NDWI)来提取灾前水体信息主要为河道;由于灾后震区天气状况恶劣,故采用Radarsat-1SAR数据。利用水体在SAR影像上的特性,经过多次试验后使用阈值法来提取河道范围。再对两幅影像提取结果中的河道区域进行交集运算,检测出河道范围内的变化部分。通过上述方法提取的河道信息较为模糊、零散,这些模糊、零散并非都由滑坡堵塞河道造成,而是受噪声影响,在此对河道交集影像做膨胀处理,达到突出滑坡信息的目的,进而得以提取河道真实堵塞范围。最后进行人机交互判读,提取滑坡区域。实验以四川省北川县滑坡灾害为例,证明了本文方法的高效性与可靠性。     

基于运营环境和提升小波变换的桥梁损伤检测研究

根据损伤桥梁在车辆荷载作用下的动力响应特点,以及提升小波变换对信号突变信息的放大功能,提出了利用桥梁运营荷载作用下加速度响应提升小波变换系数的分布特性对结构损伤进行识别的方法。首先,采集桥梁在行车荷载作用下的加速度响应信号;然后,对加速度响应信号进行提升小波变换,分别利用加速度响应信号、加速度响应信号差,提升小波变换系数空间变化的峰值识别损伤位置;最后,对行车速度、损伤位置、损伤程度和测量噪声对损伤识别效果的影响进行了分析讨论。结果表明:在行车速度8m/s以下、测量噪声不高于5%情况下,利用运营荷载作用下桥梁单点动力响应信号提升小波变换,可以实现桥梁多处损伤的检测和识别。     

滑坡泥石流的多源遥感提取方法

针对汶川地震灾区内滑坡泥石流多发的现象,分析了基于光学遥感数据和SAR数据的滑坡泥石流提取方法.光学遥感数据使用多期影像变化检测和灾后SAR数据使用特征提取的方法,可以分别有效地对滑坡泥石流信息进行提取.结果显示,文中使用的方法可为滑坡泥石流多源遥感监,测提供方法参考.     

一种基于多波段距离加权的遥感影像时空融合方法及其在洪水监测中的应用

遥感影像时空融合技术可以从不同分辨率特征的传感器中,通过融合算法提取各自的高分辨率信息,生成双高甚至多高的融合影像。提出了一种基于多波段加权的时空数据融合方法,该方法利用近红、红、绿3个波段计算得到NDVI和NDWI值,用于提取MODIS影像的地物变化特征。结合单幅Landsat 7影像获得了不同变化区域重采样后的空间分布情况。并对STARFM原算法进行了改进,使之可适应不同区域的变化特征,即针对季节性变化区域,采用STARFM方法进行融合;对于地物类别变化区域,则采用距离加权法进行融合,最终得到具有高时间、高空间分辨率的融合影像。实验以深圳市为研究区,分别选取了2000年和2002年两年的遥感数据进行了实验。通过实验结果可知,基于多波段距离加权的融合结果同真实影像间的相关系数为0.86~0.89,优于STARFM算法(0.81~0.83)。此外,通过融合得到的多维高分辨率数据有利于丰富现有的遥感数据影像信息,可进一步应用于洪水监测方面的研究。     

基于分布式应变监测的大跨度斜拉桥结构损伤探测

结构损伤具有典型的局部性质,通常表现为局部应变的异常。结构应变的分布式监测与损伤敏感特征分析,是实现大跨桥梁损伤探测与定位的理想途径之一。但是,由于环境噪声的影响,对分布式应变信号的监测往往不能准确反映结构出现的损伤状况。因此,提出了通过小波变换对分布式光纤测试的斜拉桥桥面应变分布进行多尺度分析的方法。这种方法可以克服分布式光纤应变监测信号受观测噪声和空间分辨率平均效应的不利影响,准确地确定空间域信号奇异点在桥面的位置。同时,在实验室建立了比尺为1∶150的模型斜拉桥。通过对斜拉桥数值模型与物理模型试验结果的分析和比较,验证了所提出方法的有效性。     

滇西某铁路拟选线路地质灾害遥感解译特征研究

以SPOT-4/5卫星影像为信息源,以ERDA S 8.7软件为处理平台,运用多种图像处理方法对影像进行综合处理,在此基础上对滇西山区某铁路选线勘察进行了实例研究。根据滇西山区地质灾害的分布规律及遥感影像特征,结合地学知识对该线路部分区段的地质灾害进行遥感解译,查明了区段内滑坡、泥石流及崩塌对线路的影响,为该铁路拟选线路的建设提供了科学依据。     

苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用(3):主梁损伤定位

为提高基于模态参数的损伤识别方法的损伤敏感性和噪声鲁棒性,将多源数据融合技术引入到苏通大桥主梁损伤定位方法中。基于D-S证据理论对模态柔度和模态应变能指标进行数据融合,并以苏通大桥扁平钢箱梁为分析对象,对融合后损伤定位指标的应用效果进行了讨论。结果表明:基于数据融合的损伤定位方法具有较强的损伤敏感性,只需要较少的低阶模态信息就能识别主梁的早期损伤;数据融合后,损伤定位指标可以在较强的噪声环境下准确地识别斜拉桥钢箱梁的损伤,具有较好的工程实用性。     

基于遥感影像的城市震害模拟

探讨了基于遥感影像图进行城市地震灾害模拟的可行性，提出了一套利用GIS栅格分析功能进行城市地震灾害模拟的方法。详细论述了一种从TM／ETM＋遥感影像图提取群体建筑物专题信息并创建群体建筑物栅格的方法，以及场地地震动峰值加速度（PGA）衰减栅格、工程场地条件栅格的创建方法。结合调查资料，对某市群体建筑物进行了基于栅格的地震破坏模拟，得到了可信的地震灾害模拟结果，说明基于栅格分析城市地震灾害具有可行性。     

利用RADARSAT SWA SAR和LANDSAT TM的互补信息确定洪水水体范围

从RADARSAT SAR图像中自动提取洪水水体,一直是一个急需解决而又未能得到解决的问题。主要困难是由于阴影与水体严重相混淆。为此,本文研究发现,通过RADARSAT SWA SAR图像和LANDSAT TM图像上的互补信息,利用RADARSAT SWA SAR图像和LANDSAT TM图像上的水体和阴影进行复合处理,可以从RADARSAT SWA SAR图像上准确、半自动提取洪水水体范围。研究结果表明,该方法不仅适用于平地洪水水体范围的半自动提取,而且更适用于包含山区的大范围洪水水体的半自动提取。     

面向对象的灾害信息遥感提取框架及其应用

我国自然灾害频发,遥感技术可快速、大范围地获取地表的重大自然灾害信息,具有巨大的应用价值.但目前高分辨率遥感影像处理面临一定的困难,尚无十分有效且快速的分类与目标提取算法,面向对象影像处理技术是该领域的研究热点.通过详细分析面向对象影像处理方法与高分辨率影像的特点,构建了面向对象遥感影像技术的灾害信息提取框架,并将该提取框架应用于地震灾害的损毁分析,为相关灾害应用研究提供参考.     

基于多速率卡尔曼滤波方法的位移和加速度数据融合

为了尽可能地利用加速度传感器和位移传感器中的冗余信息、提高振动实测数据的精度,将结构同一位置的加速度和位移观测值进行数据融合处理,提出了一种基于维纳过程加速度模型的多速率卡尔曼滤波数据融合方法。首先给出了基于维纳过程的多速率卡尔曼滤波数融合模型;然后在加速度和位移观测值的基础上,通过多速率卡尔曼滤波数据融合得到位移、速度以及加速度的的最优估计,并对融合结果进行卡尔曼平滑处理,进一步提高了状态估计准确性;最后数值分析了不同噪声水平和采样频率比对融合算法的影响,而且与相关文献的结果作了对比分析。结果表明,本文方法合理有效且具有一定的噪声鲁棒性。     

震害预测中建筑物属性信息提取方法研究

在编制城市抗震防灾规划工作中,如何得到规划区大量的建筑物的普查资料一直是一个重要的课题。就此,本文提出了一种基于RS技术通过首先旋转高分辨率遥感图像而后搜寻建筑物阴影区有效分割线段来实现大范围建筑物层数信息提取的新方法,并结合高分辨率遥感影像数据和实际建筑物层数信息对提取结果进行分析。结果表明计算模型正确,普适性较强,算法过程简单,所得结果精度满足城市震害预测基础信息的要求,有较大实用价值。