【摘要】：地震尤其是特大地震一旦發(fā)生,對人類社會造成的危害十分巨大。地震發(fā)生后,建筑物作為重要的承災(zāi)體,其倒損是造成人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失的主要原因之一。地震發(fā)生后,災(zāi)區(qū)的道路、通訊等設(shè)施往往遭到破壞,如何判斷災(zāi)區(qū)的受災(zāi)情況,以便根據(jù)受災(zāi)情況進(jìn)行救援力量的投放,最大限度的降低損失,是震后的首要工作。由于遙感手段可以快速大范圍的對災(zāi)區(qū)進(jìn)行成像,因此可以通過災(zāi)區(qū)的遙感影像對災(zāi)區(qū)的受災(zāi)情況做出判斷。針對遙感影像的解譯任務(wù),傳統(tǒng)的基于像元和面向?qū)ο蟮姆椒ù嬖谝欢ǖ膯栴}與不足,基于像元的方法精度不高,存在“椒鹽”噪聲;面向?qū)ο蟮姆椒ㄖ?圖像的分割制約著圖像解譯的精度。隨著以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域取得了很好的應(yīng)用效果。因此本文將深度學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用于建筑物震害的識別,以期提高建筑物震害遙感識別的自動化程度。本文主要開展了以下幾個(gè)方面的工作:(1)對傳統(tǒng)的建筑物震害遙感提取方法進(jìn)行了對比分析�；谙裨慕ㄖ镎鸷μ崛�,是圖像處理的一種初級方法,僅利用了圖像的光譜信息,不能充分利用影像的上下文信息,提取精度較差,而且會產(chǎn)生“椒鹽噪聲”。面向?qū)ο蟮慕ㄖ镎鸷μ崛〖夹g(shù)是基于像元技術(shù)的延伸,在一定程度上克服了基于像元方法中不能充分利用上下文信息的問題,但是該方法在進(jìn)行圖像分割的過程中,分割得到的圖像斑塊往往不能比較精確的表示整個(gè)物體,這種現(xiàn)象影響了該方法的精度。(2)對深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域尤其是在圖像語義分割領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了研究分析。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像語義分割領(lǐng)域的應(yīng)用可以歸納為以下幾種方法:基于傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,這種方法處理速度較慢;基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,該方法是對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種發(fā)展,在一定程度上提高了圖像語義分割的效率,但是對物體邊界的識別能力較差;基于編碼解碼結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這種結(jié)構(gòu)在一定程度上提高了地物邊界的識別精度。(3)在比較各類方法的基礎(chǔ)上,本文主要采用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于編碼解碼的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法進(jìn)行建筑物震害提取的研究分析。選取2010年玉樹7.1級地震作為分析震例,研究區(qū)域?yàn)橛駱淇h城區(qū)部分地區(qū)�；谘芯繀^(qū)的航空影像,選取用于建筑物震害識別的樣本,為今后更進(jìn)一步的深入研究積累了數(shù)據(jù)。(4)基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建筑物震害識別的研究。全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括卷積層,池化層,上采樣層,并采用了跳躍層的策略。用393張500×500大小的圖像對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,另外34張500×500大小的圖像對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。測試結(jié)果表明,建立的模型對建筑物震害提取總體像素精度可達(dá)到82%,kappa系數(shù)為62%,表明該方法具有一定的建筑物震害信息提取能力。同時(shí)對該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在的問題進(jìn)行了分析。(5)基于deeplabv3+模型進(jìn)行建筑物震害遙感識別研究。deeplabv3+模型包括孔洞卷積、深度可分離卷積、改進(jìn)的Aligned Xception模型,解碼器、編碼器等;用與全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相同的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測試。測試結(jié)果表明,基于該模型進(jìn)行建筑物震害遙感提取是可行的,而且可以達(dá)到較高的提取精度�？傮w精度為89.4%,Kappa系數(shù)為0.79。對背景,倒塌建筑物和未倒塌建筑物的提取精度分別為0.909,0.833,0.904。同時(shí)初步探究了不同樣本量對建筑物震害識別精度的影響,結(jié)果表明雖然小樣本量對建筑物震害提取的精度有所影響,但仍然具有較高的提取精度(總體精度高于80%)。
【圖文】：

研究區(qū)震后航空遙感影像圖

13圖 2. 1 研究區(qū)震后航空遙感影像圖2.2.2 建筑物震害的影像特征為了對建筑物破壞樣本進(jìn)行標(biāo)注和深度學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，需要采用人工目視判讀方法對研究區(qū)建筑物震害進(jìn)行解譯。建筑物及其震害等地物的解譯特征不僅包括光譜、紋理特征、上下文特征、形狀特征等（柳稼航，2003；趙福軍，2010等），而且還包括其大小、位置、組合方式等多種特征，通過建立綜合解譯標(biāo)志，同時(shí)結(jié)合地震現(xiàn)場實(shí)地調(diào)查獲取的地面資料，對震后的航空遙感影像進(jìn)行目視解譯。（1）光譜特征雖然不同材質(zhì)屋頂?shù)墓庾V亮度值差異較大，顏色也可能不同，但是同一屋頂?shù)牟馁|(zhì)一般較為單一，因此完好建筑物屋頂?shù)墓庾V亮度分布均勻，標(biāo)準(zhǔn)差小。相比于完好建筑物，倒塌建筑物的光譜粗糙度較大，倒塌的墻壁，破碎的瓦礫，相互參雜，因此倒塌房屋的光譜亮度分布不均勻，標(biāo)準(zhǔn)差較大。（2）形狀特征完好建筑物的形狀較為規(guī)則，研究區(qū)的房屋一般呈矩形。而倒塌建筑物的形
【學(xué)位授予單位】：中國地震局地震預(yù)測研究所
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P237;TU746

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本文編號：2592616