基于高分辨率光學(xué)遙感圖像水上橋梁目標(biāo)識(shí)別與損毀評(píng)估稿

2013-06-09博士學(xué)位論文答辯

基于高分辨率光學(xué)遙感圖像的水上橋梁目標(biāo)識(shí)別與損毀評(píng)估答辯人：陳超指導(dǎo)教師：秦其明教授北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所內(nèi)容提要一、研究背景與意義二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線三、遙感圖像預(yù)處理與水體信息提取四、基于方向自適應(yīng)的災(zāi)后橋梁目標(biāo)識(shí)別五、橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估六、基于IDL的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)七、結(jié)論與展望研究背景

我國(guó)是世界上受自然災(zāi)害最嚴(yán)重的國(guó)家之一，災(zāi)害種類多、分布地域廣、發(fā)生頻率高、造成損失大。2008年5.12汶川地震2010年8.7舟曲特大泥石流2011年3.10盈江地震2012年7.24北京暴雨2013年4.20四川雅安地震研究背景

自然災(zāi)害突發(fā)性強(qiáng)、破壞范圍廣，預(yù)報(bào)和防御難度大，通常以現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查的方式獲取災(zāi)情信息，雖然精度較高，但是耗費(fèi)大量的人力、物力、財(cái)力，速度慢，周期長(zhǎng)，無(wú)法滿足災(zāi)害應(yīng)急救援的要求。

遙感技術(shù)以其空間觀測(cè)范圍大、探測(cè)光譜范圍廣、可遠(yuǎn)離被觀測(cè)物體進(jìn)行全天時(shí)全天候觀測(cè)等特點(diǎn)，逐漸成為快速獲取災(zāi)情信息、災(zāi)后應(yīng)急和快速評(píng)估的有效手段。道路洪水房屋滑坡/泥石流研究背景橋梁作為重要的人工建筑，是交通系統(tǒng)的重要組成部分，其信息在民用、軍事和商業(yè)上都受到相當(dāng)大的關(guān)注。由于位置的特殊性，橋梁目標(biāo)的識(shí)別和定位不但對(duì)于GIS數(shù)據(jù)獲取、制圖及作為其他固定的或者移動(dòng)的目標(biāo)的先驗(yàn)參照信息都具有很重要的意義，還可以為災(zāi)后交通系統(tǒng)的可靠性分析、救災(zāi)線路優(yōu)選、生命線工程快速搶通和自然災(zāi)害應(yīng)急決策提供必要的依據(jù)。存在問題水體信息提取方面在特殊情況下(災(zāi)害發(fā)生后)，由于水質(zhì)(懸浮泥沙、有機(jī)質(zhì)等)、河流深度、波浪等，造成了傳統(tǒng)水體信息提取方法不適用。橋梁目標(biāo)識(shí)別方面方法多種多樣，各有優(yōu)勢(shì)，但仍存在各種各樣的缺陷。橋梁損毀評(píng)估方面目前絕大部分的研究只針對(duì)完好橋梁目標(biāo)識(shí)別，利用遙感技術(shù)進(jìn)行橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估的研究少之又少?，F(xiàn)階段的橋梁損毀評(píng)估指標(biāo)是根據(jù)生命線工程損失比定義的破壞等級(jí)，是一種定性的描述，缺乏專門針對(duì)橋梁目標(biāo)的損毀評(píng)估指標(biāo)和損毀等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)。研究目標(biāo)針對(duì)災(zāi)后高分辨率光學(xué)遙感圖像的特點(diǎn)，研究預(yù)處理方法，增強(qiáng)水體信息，保證水體信息提取結(jié)果的準(zhǔn)確性和完整性；構(gòu)建橋梁目標(biāo)識(shí)別與損毀評(píng)估模型，在橋梁先驗(yàn)特征知識(shí)的引導(dǎo)下，實(shí)現(xiàn)橋梁目標(biāo)識(shí)別與損毀檢測(cè)，提高結(jié)果的可靠性；在橋梁目標(biāo)識(shí)別與損毀檢測(cè)的基礎(chǔ)上，針對(duì)高分辨率光學(xué)遙感圖像的特點(diǎn)，構(gòu)建橋梁損毀評(píng)估指標(biāo)，制定損毀等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)。內(nèi)容提要一、研究背景與意義二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線三、遙感圖像預(yù)處理與水體信息提取四、基于方向自適應(yīng)的災(zāi)后橋梁目標(biāo)識(shí)別五、橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估六、基于IDL的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)七、結(jié)論與展望研究?jī)?nèi)容災(zāi)害前后橋梁目標(biāo)特征參數(shù)抽取與定量表達(dá)研究分析災(zāi)害前后橋梁在高分辨率光學(xué)遙感圖像上的表現(xiàn)特征，研究目標(biāo)特征參數(shù)的抽取和定量表達(dá)技術(shù)，并分析面向目標(biāo)識(shí)別與損毀評(píng)估的特征參數(shù)優(yōu)選原則，形成橋梁先驗(yàn)特征知識(shí)，指導(dǎo)后續(xù)工作的開展。圖像增強(qiáng)和圖像融合方法研究為了改善圖像質(zhì)量，增強(qiáng)水體信息，提高橋梁目標(biāo)識(shí)別的精度和運(yùn)算效率，必須研究圖像增強(qiáng)或圖像融合方法，突出水體在遙感圖像上的表現(xiàn)特征。水體信息提取方法研究橋梁一般橫跨河流，連接河流兩岸的道路，因此，提取水體信息可以約束橋梁目標(biāo)識(shí)別與損毀檢測(cè)的空間范圍，降低處理流程復(fù)雜性，提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。研究?jī)?nèi)容基于方向自適應(yīng)的災(zāi)后橋梁目標(biāo)識(shí)別

在提取水體信息的基礎(chǔ)上，在橋梁先驗(yàn)特征知識(shí)的支持下，自適應(yīng)地選擇參與運(yùn)算的方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算和空間疊加分析識(shí)別災(zāi)后仍然完好的橋梁目標(biāo)。橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估在獲取災(zāi)后橋梁目標(biāo)之后，基于橋梁先驗(yàn)特征知識(shí)（橋梁和水體的空間關(guān)系、橋梁寬度和方向等），進(jìn)行橋梁損毀檢測(cè)，并根據(jù)高分辨率光學(xué)遙感圖像的特點(diǎn)，構(gòu)建橋梁損毀評(píng)估指標(biāo)，制定損毀等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)。不同空間分辨率遙感圖像的提取效果分析為了驗(yàn)證方法的有效性、適用性，選擇同一區(qū)域不同分辨率的遙感圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分析橋梁目標(biāo)識(shí)別與損毀評(píng)估結(jié)果精度隨遙感圖像空間分辨率的發(fā)展趨勢(shì)和變化規(guī)律。橋梁損毀評(píng)估指標(biāo)基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的災(zāi)后橋梁目標(biāo)識(shí)別基于迭代法的水體信息提取基于廣義模糊算子的圖像增強(qiáng)災(zāi)后高分辨率近紅外/全色遙感圖像災(zāi)后高分辨率全色遙感圖像災(zāi)后高分辨率多光譜遙感圖像Curvelet變換和IHS變換相結(jié)合的遙感圖像融合水體指數(shù)法水體信息提取完整橋梁目標(biāo)識(shí)別橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估質(zhì)量評(píng)價(jià)方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素橋梁先驗(yàn)特征知識(shí)融合質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系知識(shí)1:橋梁橫跨水體;知識(shí)2:水體的光譜特征和其他地物具有較大反差;知識(shí)3:水體為具有一定面積的勻質(zhì)區(qū)域;知識(shí)4:橋梁將水體分割成兩個(gè)部分;知識(shí)5:橋梁為具有一定面積的面狀目標(biāo);知識(shí)6:橋梁為長(zhǎng)矩形,具有較高矩形度和兩條平行邊;知識(shí)7:橋梁幾何形狀固定且寬度不會(huì)發(fā)生變化;知識(shí)8:橋梁的長(zhǎng)度與河流的寬度相等;內(nèi)容提要一、研究背景與意義二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線三、遙感圖像預(yù)處理與水體信息提取四、基于方向自適應(yīng)的災(zāi)后橋梁目標(biāo)識(shí)別五、橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估六、基于IDL的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)七、結(jié)論與展望

水體信息的提取能夠有效約束橋梁目標(biāo)識(shí)別與損毀檢測(cè)的空間范圍，提高其運(yùn)算效率，保證結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。

由于遙感圖像在獲取和傳輸過程中受到傳感器、時(shí)相、天氣環(huán)境等因素的影響，或者自然災(zāi)害發(fā)生后河流等水體所處的地質(zhì)環(huán)境發(fā)生了變化（水流加速引起波浪增多、滑坡和泥石流使得水中懸浮泥沙含量增大等），使得水體信息提取受到一些限制。因此，需要對(duì)遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理，以改善圖像質(zhì)量，突出水體特征，減小水體內(nèi)部的光譜異質(zhì)性，增強(qiáng)水體和其他地物的對(duì)比度，提高水體信息提取精度。圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)是圖像處理的重要內(nèi)容之一，能夠改善圖像質(zhì)量，突出目標(biāo)，弱化背景，減小水體和建筑物、陸地、陰影等其他地物的交叉影響。因此，在目標(biāo)識(shí)別和信息提取之前，對(duì)遙感圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理是必須要進(jìn)行的步驟。空間域增強(qiáng):實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,運(yùn)算速度快;邊界模糊,不確定性大.頻率域增強(qiáng):運(yùn)算復(fù)雜度低,易于實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)算;視覺效果差.局部增強(qiáng)效果差，不適用于災(zāi)后高分辨率光學(xué)遙感圖像圖像增強(qiáng)基于廣義模糊算子的圖像增強(qiáng)在增強(qiáng)水體和其他目標(biāo)地物對(duì)比度的同時(shí)，減少了目標(biāo)地物內(nèi)部的灰度層次，盡可能使水體內(nèi)部的像素值歸一化到相同或相近的灰度級(jí)，為水體的提取奠定了基礎(chǔ)。原始圖像X產(chǎn)生廣義模糊集合P產(chǎn)生普通模糊集合P'增強(qiáng)圖像X'

圖像增強(qiáng)基于廣義模糊算子的圖像增強(qiáng)數(shù)據(jù)源:WorldView-2空間分辨率:0.5m成像時(shí)間:2010年9月地點(diǎn):上海周邊某區(qū)域圖像尺寸:832×800量化級(jí)別:8bit圖像增強(qiáng)基于廣義模糊算子的圖像增強(qiáng)直方圖均衡化高斯低通濾波均值濾波(3X3)中值濾波(3X3)本文結(jié)果圖像融合遙感圖像融合是數(shù)據(jù)信息融合的一個(gè)重要分支，它利用一定的方法，對(duì)同一區(qū)域的多源遙感圖像進(jìn)行處理，獲取比任何單一數(shù)據(jù)更豐富、更可靠、更精確的信息，從而更有利于圖像的后續(xù)應(yīng)用。像素級(jí):IHS變換法,HPF法,Brovey變換法,PCA法,Wavelet變換法,Curvelet變換法…決策級(jí):基于知識(shí)的方法,Dempster-shafer法,模糊集理論法,可靠性理論法,Bayesian法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,邏輯模板法…特征級(jí):Bayesian法,Dempster-shafer法,熵法,加權(quán)平均法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,聚類分析法,表決法…圖像融合Curvelet變換和IHS變換相結(jié)合的遙感圖像融合方法當(dāng)前遙感圖像融合，特別是可見光-近紅外波段多光譜圖像和全色波段圖像的融合，已經(jīng)不局限于視覺效果的融合，而是更注重融合結(jié)果對(duì)光譜信息的保留，以滿足更高空間分辨率的分類或定量遙感的需求。MulPanIHS反變換IHS變換Curvelet變換法融合I'Mul'SHI圖像融合Curvelet變換和IHS變換相結(jié)合的遙感圖像融合方法數(shù)據(jù)源:QuickBird空間分辨率:0.61/2.44m成像時(shí)間:2005年7月地點(diǎn):美國(guó)科羅拉多州博爾德市圖像尺寸:800×800/200×200量化級(jí)別:8bit全色圖像多光譜圖像圖像融合Curvelet變換和IHS變換相結(jié)合的遙感圖像融合方法IHSWaveletCurveletBroveyPCAHPFGram-schmidtPan-sharping本文方法多光譜圖像

波段亮度信息指標(biāo)空間信息指標(biāo)光譜信息指標(biāo)均值清晰度方差(×103)信息熵最佳指數(shù)偏差指數(shù)相關(guān)系數(shù)光譜角均方根誤差全色波段-122.0422.042.705.9451.94----多光譜波段4126.8911.584.367.93171.33----376.567.703.447.50----272.417.483.077.43----IHS變換法4102.5420.253.216.9346.610.280.820.2935.51367.4414.343.627.160.280.910.2832.97263.4413.523.217.280.280.910.2830.67Wavelet變換法4127.0622.784.797.8776.980.280.910.2080.84378.3119.933.717.350.590.890.2885.83274.1019.813.357.270.590.890.2985.19Curvelet變換法4127.0428.344.947.8748.990.350.860.2595.10377.3622.713.337.390.750.830.3589.50272.7921.203.017.330.660.840.3485.38Brovey變換法465.4913.511.987.2881.580.520.890.271.08356.3711.231.677.110.280.890.2811.41253.6910.651.457.030.280.890.2811.38PCA法4126.9321.365.697.5392.980.470.710.3791.96377.1122.841.737.262.220.250.89123.80272.8121.141.387.152.240.250.88121.96HPF法4127.9830.555.685.83101.930.220.940.1881.423127.7435.505.575.891.270.880.30211.332128.1137.575.525.841.350.850.33211.20Gram-schmidt變換法4128.1014.905.907.6880.720.180.980.1182.46395.1024.823.607.111.110.790.38151.44292.2524.783.286.961.150.760.40151.97Pan-sharping變換法4126.4510.753.877.9033.320.230.950.1569.39378.4622.222.107.151.360.500.58113.40274.4621.391.997.091.250.490.58112.97本文方法4110.9718.963.217.7577.350.200.900.2135.16367.7812.162.927.380.220.940.2224.06262.7011.342.487.310.200.940.2219.68水體信息提取橋梁往往橫跨于寬闊的水面之上，因此，水體信息在水上橋梁目標(biāo)識(shí)別中具有決定性的作用，其提取的準(zhǔn)確性和完整性關(guān)系到橋梁目標(biāo)識(shí)別的成敗。單波段閾值法:簡(jiǎn)單,實(shí)現(xiàn)起來比較容易;容易受到陰影等地物的干擾,忽略了水體的空間關(guān)系.譜間關(guān)系法:

較多地利用了空間關(guān)系,有效避免了陰影的干擾;模型構(gòu)建復(fù)雜,需要大量的樣本.水體指數(shù)法:科學(xué)實(shí)用,簡(jiǎn)單易行,結(jié)果準(zhǔn)確;受傳感器限制較大.圖像融合基于迭代法的水體信息提取為了克服單波段閾值法、譜間關(guān)系法和水體指數(shù)法提取水體信息的缺陷，針對(duì)災(zāi)后單波段遙感圖像，提出了基于迭代法的水體信息提取方法。遙感圖像基于迭代法選取閾值水體粗提取噪聲消除基于標(biāo)記法的空洞填充水體信息水體先驗(yàn)特征知識(shí)圖像融合基于迭代法的水體信息提取內(nèi)容提要一、研究背景與意義二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線三、遙感圖像預(yù)處理與水體信息提取四、基于方向自適應(yīng)的災(zāi)后橋梁目標(biāo)識(shí)別五、橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估六、基于IDL的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)七、結(jié)論與展望技術(shù)路線

災(zāi)后橋梁目標(biāo)是指自然災(zāi)害發(fā)生以后，在高分辨率光學(xué)遙感圖像上仍然保持完好狀態(tài)的橋梁段，包括未損毀和部分損毀的橋梁目標(biāo)。遙感圖像圖像預(yù)處理水體信息提取空間疊加分析數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算橋梁目標(biāo)識(shí)別后處理精度分析橋梁先驗(yàn)特征知識(shí)方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素的構(gòu)建結(jié)構(gòu)元素是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)所特有的，是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中最重要、最基本的概念，其作用相當(dāng)于信號(hào)處理中的“濾波器”，具有一定的尺寸和形狀?？紤]自然界中地物的復(fù)雜性和高分辨率光學(xué)遙感圖像的特殊性，為了提高目標(biāo)識(shí)別和信息提取的準(zhǔn)確性，需要針對(duì)不同方向的地物構(gòu)建不同的結(jié)構(gòu)元素。因此，論文以11.25o為間隔，構(gòu)建方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素。實(shí)例分析數(shù)據(jù)源:WorldView-2空間分辨率:0.5m成像時(shí)間:2010年9月地點(diǎn):

上海市周邊某區(qū)域圖像尺寸:1276×962量化級(jí)別:8bit實(shí)例分析實(shí)例分析膨脹結(jié)果腐蝕結(jié)果潛在橋梁目標(biāo)初始橋梁目標(biāo)實(shí)例分析疊加結(jié)果初始橋梁目標(biāo)后處理后橋梁目標(biāo)不同結(jié)構(gòu)元素識(shí)別結(jié)果方形圓形菱形水平線性垂直線性左對(duì)角線性右對(duì)角線性不同結(jié)構(gòu)元素識(shí)別結(jié)果對(duì)比本文方法

精度分析不但能夠幫助生產(chǎn)者評(píng)價(jià)目標(biāo)識(shí)別和信息提取方法的有效性，還有利于用戶正確、有效地獲取結(jié)果中的有用信息。精度分析主要包括兩個(gè)方面：非位置精度和位置精度，其中非位置精度是以寬度、長(zhǎng)度、面積或者像元數(shù)目等對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，而位置精度是將結(jié)果與參考數(shù)據(jù)（通常為原始數(shù)據(jù)目視解譯結(jié)果）在空間位置方面進(jìn)行統(tǒng)一檢查，主要包括生產(chǎn)者精度、用戶精度、漏分誤差和錯(cuò)分誤差。實(shí)例分析實(shí)例分析生產(chǎn)者精度用戶精度漏分誤差錯(cuò)分誤差0.96040.98190.03960.0181非位置精度評(píng)價(jià)位置精度評(píng)價(jià)

橋梁①橋梁②橋梁③真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%寬度（m）48.5048.500.0031.0032.003.2337.0037.501.35長(zhǎng)度（m）39.5037.505.0654.0053.001.8550.0048.503.00面積（m2）2080.751914.258.001635.001677.502.602125.002223.504.64實(shí)例分析2

數(shù)據(jù)源:QuickBird空間分辨率:0.61m（融合后）成像時(shí)間:2010年9月地點(diǎn):

廣東省惠州市周邊某區(qū)域圖像大?。?048×2048量化級(jí)別:8bit實(shí)例分析2

實(shí)例分析2非位置精度評(píng)價(jià)位置精度評(píng)價(jià)

橋梁①橋梁②真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%寬度（m）23.1823.180.0012.213.4210.00長(zhǎng)度（m）71.9850.0230.5166.4964.053.67面積（m2）1566.911075.3731.37938.06957.042.02生產(chǎn)者精度用戶精度漏分誤差錯(cuò)分誤差0.75310.92620.24690.07378實(shí)例分析3

數(shù)據(jù)源:WorldView-2空間分辨率:1m（重采樣）成像時(shí)間:2007年11月地點(diǎn):

北京市通州區(qū)周邊某區(qū)域圖像大小:4512×2405量化級(jí)別:8bit六環(huán)路高古莊橋鐵路橋鐵路京津高速樣田橋普通公路橋普通公路橋?qū)嵗治?

實(shí)例分析2非位置精度評(píng)價(jià)位置精度評(píng)價(jià)

橋梁①橋梁②橋梁③橋梁④橋梁⑤真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%寬度（m）101110.0032306.257814.2912118.3336385.56長(zhǎng)度（m）77761.3090900.0086882.3377761.3084840.00面積（m2）57072927.89265826520.2360267812.62139414232.08403340640.77生產(chǎn)者精度用戶精度漏分誤差錯(cuò)分誤差0.94240.95290.05760.0471內(nèi)容提要一、研究背景與意義二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線三、遙感圖像預(yù)處理與水體信息提取四、基于方向自適應(yīng)的災(zāi)后橋梁目標(biāo)識(shí)別五、橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估六、基于IDL的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)七、結(jié)論與展望技術(shù)路線橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估是自然災(zāi)害災(zāi)情調(diào)查和研究的基礎(chǔ)性工作，也是搶險(xiǎn)救災(zāi)工作的重要內(nèi)容。在識(shí)別災(zāi)后橋梁目標(biāo)的基礎(chǔ)上，利用橋梁先驗(yàn)特征知識(shí)進(jìn)行橋梁損毀檢測(cè)，并構(gòu)建損毀評(píng)估指標(biāo)，制定損毀等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)橋梁損毀狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。災(zāi)后橋梁目標(biāo)水體信息橋梁損毀檢測(cè)橋梁損毀評(píng)估橋梁損毀評(píng)估指標(biāo)橋梁損毀等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)橋梁先驗(yàn)特征知識(shí)橋梁損毀檢測(cè)示意圖水體水體橋梁災(zāi)后橋梁泥石流/滑坡?lián)p毀橋梁擴(kuò)展中心線橋梁損毀評(píng)估指標(biāo)構(gòu)建在橋梁目標(biāo)識(shí)別和損毀檢測(cè)之后，統(tǒng)計(jì)結(jié)果的寬度、長(zhǎng)度和面積等指標(biāo)，構(gòu)建橋梁損毀評(píng)估指標(biāo)，對(duì)橋梁損毀狀況進(jìn)行評(píng)估。（1）損毀寬度和寬度破壞損失比（2）損毀長(zhǎng)度和長(zhǎng)度破壞損失比（3）損毀面積和面積破壞損失比橋梁損毀等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)劃分對(duì)于橋梁來說，其損毀的寬度、長(zhǎng)度和面積都反映了破壞程度。災(zāi)害發(fā)生以后，橋梁是否具有通行性，寬度破壞損失比是最為重要的一個(gè)指標(biāo)，而長(zhǎng)度和面積可以用來評(píng)價(jià)橋梁的受破壞程度。

結(jié)合我國(guó)災(zāi)害損失評(píng)估工作研究現(xiàn)狀和已有成果，制定了橋梁損毀等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)單座橋梁損毀程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。損毀等級(jí)寬度破壞損失比

（%）描述基本完好（含完好）[0,10]橋面無(wú)明顯變化，不影響行人或車輛的安全通行輕微損毀(10,30]橋面被滑坡或泥石流掩埋或沖擊，稍微處理即可恢復(fù)正常中等損毀(30,50]橋面被滑坡或泥石流掩埋或沖擊，或出現(xiàn)明顯裂縫，或較小的毀壞缺口，需要經(jīng)過適當(dāng)?shù)那謇?、加固或修?fù)即可繼續(xù)使用嚴(yán)重?fù)p毀（含完全）(50,100]橋面塌陷或斷裂，出現(xiàn)較大的毀壞缺口，不能保證行人或車輛的安全通行，難以修復(fù)，需要重建后方可使用實(shí)例分析數(shù)據(jù)源:WorldView-1空間分辨率:0.5m成像時(shí)間:2008年5月地點(diǎn):

四川省汶川縣周邊某區(qū)域圖像大小:960×960量化級(jí)別:8bit實(shí)例分析實(shí)例分析非位置精度評(píng)價(jià)位置精度評(píng)價(jià)

災(zāi)后橋梁目標(biāo)損毀橋梁目標(biāo)完整橋梁目標(biāo)真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%寬度（m）7.007.000.007.008.0014.297.008.0014.29長(zhǎng)度（m）15.5017.5012.9057.0072.0026.3273.5086.5017.69面積（m2）140.25128.758.20639.50567.2511.30767.75675.5012.02

生產(chǎn)者精度用戶精度漏分誤差錯(cuò)分誤差災(zāi)后橋梁目標(biāo)0.89950.99030.10050.0097損毀橋梁目標(biāo)0.91790.87220.08210.1278完整橋梁目標(biāo)0.90690.95930.09310.0407實(shí)例分析橋梁損毀評(píng)估指標(biāo)和損毀程度分析損毀評(píng)估指標(biāo)損毀程度寬度損毀寬度（m）8.00寬度破壞損失比（%）100長(zhǎng)度損毀長(zhǎng)度（m）72.00長(zhǎng)度破壞損失比（%）83.24面積損毀面積（m）567.25面積破壞損失比（%）83.97嚴(yán)重?fù)p毀(含完全)不同空間分辨率遙感圖像實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)源:WorldView-1空間分辨率:0.5/0.6/…/3m成像時(shí)間:2008年5月地點(diǎn):

四川省汶川縣周邊某區(qū)域量化級(jí)別:8bit0.5m0.6m3.0m2.5m……不同空間分辨率遙感圖像實(shí)驗(yàn)0.5m0.6m3.0m...不同空間分辨率遙感圖像實(shí)驗(yàn)非位置精度評(píng)價(jià)不同空間分辨率遙感圖像實(shí)驗(yàn)位置精度評(píng)價(jià)內(nèi)容提要一、研究背景與意義二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線三、遙感圖像預(yù)處理與水體信息提取四、基于方向自適應(yīng)的災(zāi)后橋梁目標(biāo)識(shí)別五、橋梁損毀檢測(cè)與評(píng)估六、基于IDL的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)七、結(jié)論與展望系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)系統(tǒng)技術(shù)流程設(shè)計(jì)系統(tǒng)主界面實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證研究區(qū)概況

2008年5月12日14時(shí)28分04秒，四川省發(fā)生MS8.0級(jí)特大地震，震中位于汶川縣（31o0′N，103o24′E），震源深度為14km，極震區(qū)為沿發(fā)震斷層向北東方向展布的狹長(zhǎng)地帶。在地震災(zāi)區(qū)，由于直接災(zāi)害（地震波強(qiáng)烈震動(dòng)、地震斷層錯(cuò)動(dòng)、地面變形等）和次生災(zāi)害（崩塌、滑坡、泥石流、堰塞湖等）的影響，房屋、公路、橋梁、隧道等普遍受損。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源:WorldView-1空間分辨率:0.5m成像時(shí)間:2008年5月地點(diǎn):

四川省汶川縣周邊某區(qū)域圖像尺寸:5946×2832量化級(jí)別:8bit滑坡體河流橋梁2橋梁1植被道路建筑物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證上部橋梁非位置精度評(píng)價(jià)

災(zāi)后橋梁目標(biāo)損毀橋梁目標(biāo)完整橋梁目標(biāo)真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%寬度（m）7.007.000.007.008.0014.297.008.0014.29長(zhǎng)度（m）15.5017.5012.9057.0072.0026.3273.5086.5017.69面積（m2）140.25128.758.20639.50567.2511.30767.75675.5012.02

災(zāi)后橋梁目標(biāo)損毀橋梁目標(biāo)完整橋梁目標(biāo)真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%真實(shí)橋梁識(shí)別橋梁誤差%寬度（m）6.507.5015.380006.507.5015.38長(zhǎng)度（m）75.0064.0014.6700075.0064.0014.67面積（m2）654.75604.757.64000654.75604.757.64下部橋梁非位置精度評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證位置精度評(píng)價(jià)

生產(chǎn)者精度用戶精度漏分誤差錯(cuò)分誤差災(zāi)后橋梁目標(biāo)0.88060.90710.11940.0929損毀橋梁目標(biāo)0.92630.73190.07370.2681完整橋梁目標(biāo)0.87320.85410.12680.1459損毀評(píng)估指標(biāo)損毀程度寬度損毀寬度（m）8.00寬度破壞損失比（%）100長(zhǎng)度損毀長(zhǎng)度（m）72.00長(zhǎng)度破壞