基于高分遥感技术的“9·5”泸定地震应急处置研究.pdf

基于高分遥感技术的“95”泸定地震应急处置研究贾东1，唐尧2，邓琮3（1.甘孜藏族自治州科学技术信息研究所，四川 康定 626000；2.四川安信科创科技有限公司，四川 成都 610045；3.四川交通职业技术学院 四川 成都 611130）摘 要：本文以 2022 年 9 月 5 日四川省泸定县 6.8 级地震为例，通过分析基于高分遥感数据的地震灾损评估方法与适用性，开展震后应急灾损初步评估，涉及重点影响村镇预测、次生地质灾害判译、交通生命线断点解译、次生堰塞湖区域灾损评估等内容。结果表明，本次受灾乡镇约 50 个，次生地质灾害点为 155 处，灾害面积约 20km2，交通生命线受阻路段约 6km，断道点约 20 处。国产高分遥感技术在快速评估灾损及先期备灾等辅助决策方面具有较好的适用性，卫星在轨智能识别、变化检测与评估需求是国产高分遥感技术的重要发展趋势。关键词：高分遥感技术；泸定县；地震应急；灾损评估中图分类号：P237；P315.9 文献标志码：A 文章编号：2097-1001（2023）04-0040-060 引言2022 年 9 月 5 日，四川省泸定县发生 6.8 级地震，震源深度为16 km。震中位于泸定县磨西镇，距泸定县城 39 km；成都、重庆等地震感明显1，四川省泸定县、石棉县等地受灾严重。通往震中区域的多条主要交通干道受损中断，紧急转移避险群众 6 万余人。震区次生地质灾害较多，间接导致大量房屋建筑毁坏、道路交通损毁、人员伤亡，震区基础设施与生态环境均遭受不同程度破坏1，地震造成的直接经济损失预计数十亿元。地震灾后快速高效掌控灾情、评估灾损并科学指导救援抢险等是当前地震应急处置研究领域的热点与难点2-3。本文基于高分遥感影像，结合无人机航空及现场反馈照片等信息，开展泸定县震后灾损初步评估，为开展震后应急处置提供重要决策参考。1 遥感数据源高分遥感技术通常具有易获得、分辨率高、星多幅宽、信息丰富、长时序、多载荷等优点，国内高分遥感技术已广泛应用于环境保护、自然资源调查及灾害应急救援等领域2，4。特别是 2014年以来，随着国产亚米级光学遥感影像技术的不断进步，高分遥感技术在自然灾害应急处置中的应用研究不断涌现2-3。国产高分系列、北京系列、吉林一号星座等卫星是国内当前使用较多的高分遥感卫星，为地震灾后应急处置（灾情预判、灾损评估及辅助救援）提供了重要决策信息。本研究数据源包括高分二号（GF-2）、高收稿日期：2022-09-26；修回日期：2023-05-11第一作者：贾东（1990），男，工程师，主要从事高分遥感应用及推广服务。E-mail:通信作者：唐尧（1985），男，高级工程师，主要从事自然灾害相关研究工作。E-mail:第 4 期2023 年 8 月自然资源信息化Natural Resources Informatization No.4Aug.,2023 41贾东，等：基于高分遥感技术的“95”泸定地震应急处置研究第 4 期分六号（GF-6）、北京三号（BJ-3）、北京二号（TRIPLESAT）、吉林一号（JL-1）卫星影像及灾后无人机低空航摄影像和现场照片，影像数量为10景，影像分辨率包括2 m、1 m、0.8 m与0.5 m，影像时相涉及 2021 年 12 月 22 日、2022 年 9 月10 日和 9 月 11 日，具体参数如表 1 所示。表 1 地震应急决策研究数据源序号卫星和载荷名称景号影像分辨率/m获取日期1TRIPLESAT_3_PMSL4_025900_003FB4VI_0280.82022-09-112TRIPLESAT_3_PMSL4_025903_003FB4VI_0290.82022-09-113TRIPLESAT_3_PMSL4_025907_003FB4VI_0300.82022-09-114BJ3A1_PSH2L1_101C91_SC_0060.52022-09-105BJ3A1_PSH2L1_101C91_SC_0050.52022-09-106GF2-PMS2L1A000673818712022-09-107GF2-PMS2L1A000673818812022-09-108GF6-PMSL1A112024767322022-09-109GF6-PMSL1A112024767422022-09-1010JL1KF01B_PMS03200069841_101_0009_001_L3D_PSH12021-12-222 影像预处理与评估方法2.1 遥感数据预处理高分辨率影像解译通常需完成影像预处理，其目的是去除影像获取过程中的扭曲、变形、噪音等影响2。结合国产高分遥感影像的特性，本文主要采用 PIE-Basic 6.0 软件及 PIE-Engine Factory遥感云服务平台，进行辐射定标、大气校正、正射校正、影像配准、图像融合、镶嵌裁剪等预处理，处理流程如图 1 所示。辐射定标消除传感器本身误差，确定传感器入口处的准确辐射值，主要将记录的原始 DN 值转换为大气外层表面反射率（或称辐射亮度值）。大气校正消除大气和光照等因素对地物反射的影响，是反演地物真实地表反射率的过程。正射校正可以纠正传感器和相机旋转、地形起伏引起的图像形变，生成相当于垂直投影、平面无变形的正射影像。影像融合将较低分辨率的多光谱影像与高分辨率的全色波段影像重采样生成一幅高分辨率多光谱影像，处理后的影像具有较高的空间分辨率和多光谱特征。影像融合的关键是处理过程中的融合方法选择。影像镶嵌将几何镶嵌、色调调整、去重叠等处理后的一幅或若干幅影像镶嵌到一幅大的背景图像，形成一个大范围、无缝图像。影像裁剪根据实际工作或研究区范围裁剪图 1 遥感影像预处理流程?RPC?DEM?42自然资源信息化2023 年 8 月出一幅或多幅影像，其目的是去除研究区以外的区域。2.2 震后灾损适用性分析预处理后的高分卫星影像能够达到米级、亚米级地面分辨率，且影像色彩分明、纹理清晰。工作人员在现场反馈照片、无人机影像的辅助下很容易对灾区受损情况进行有效辨识2。卫星遥感具有覆盖范围广的天然优势，很好地解决了川西边远山区地震灾损调查困难的问题。卫星遥感技术能够多、快、好、省地对跨行政区域的地震灾区进行灾损信息获取，实现震后灾损快速评估。2.3 震后灾损评估方法震后获取的数据主要包括卫星遥感、无人机航拍及现场反馈照片等数据，不同类型的震区数据对应不同的灾损信息获取方法。结合相关人工干预程度，震后灾损评估底图多基于卫星遥感、无人机航拍等获取的单时相影像，评估方法包括人工目视解译方法、监督/非监督分类方法、面向对象分析方法与深度学习方法。结合震前、震后多期遥感影像，基于变化检测方法的震后灾损动态评估，主要包括基于代数运算的图像变化检测法与分类后比较法。各类评估方法的特征如表 2 所示。表 2 泸定县震后灾损评估方法特征评估方法方法简介优点缺点应用及效果人工目视解译方法根据遥感影像目视解译标志和解译经验，识别目标地物方法较简单、常用，结果直观，分辨率高，灾损解译精度高解译效率较低；专业背景与经验知识要求高，易误判；解译结果差异大受影响的村镇预测、交通生命线断点解译、次生地质灾害判译、堰塞湖灾损评估，精度高监督/非监督分类方法以不同灾损地物在特征空间中的类别特征差别为依据，无先验或已知类别标准信息识别精度有所提高，减轻判读工作量信息识别效率低交通生命线断点解译、次生地质灾害判译，精度较差面向对象分类方法智能化自动影像分析方法，考虑对象的不同特征属性，经过影像分割获得一类像素的集合评估精度相对较高需较强专业经验，宏观性较强次生地质灾害判译、堰塞湖灾损评估，精度一般深度学习 方法基于深度神经网络的机器学习方法评估精度高、效果好依赖样本特征学习程度，受分类单元影响交通生命线断点解译、次生地质灾害判译，精度较高图像变化检测法利用同一地表区域的多时相遥感影像及其他辅助数据确定和分析地表变化方法简单提取精度一般，易导致错分交通生命线断点解译、次生地质灾害判译，精度一般分类后比 较法运用统一的分类体系对遥感影像进行单独分类，直观比较结果并发现变化评估精度高受分类精度影响次生地质灾害判译、堰塞湖灾损评估，精度较高泸定县震后灾损评估综合应用前述多种评估方法，采用人工目视解译方法预测影响较严重的村镇，采用人工目视解译方法、监督/非监督分类方法、面向对象分类方法、深度学习方法、图像变化检测法及分类后比较法判译次生地质灾害，采用人工目视解译方法、监督/非监督分类方法、深度学习方法及图像变化检测法解译交通生命线断点，采用人工目视解译方法、面向对象分类方法及分类后比较法评估堰塞湖区域灾损。3 地震灾损初步评估3.1 重点村镇预测快速掌握震后灾区行政单元（村镇）空间分布，对震后应急救援资源分配、科学辅助应急救灾与应急处置决策具有重要参考意义3-7。本研究结合 43贾东，等：基于高分遥感技术的“95”泸定地震应急处置研究第 4 期地震烈度距离等信息，判译约 50 个受灾乡镇，磨西镇、得妥镇、燕子沟镇、草科乡、王岗坪乡、新民乡、德威镇、冷碛镇 8 个疑似重点受灾乡镇，共和村、磨岗岭村、金光村等 18 个疑似重点受灾自然村寨。其中，磨西镇、得妥镇、草科乡、王岗坪乡等乡镇灾情相对较重，本研究建议震后向其倾斜救援力量、物资及隐患排查资源。3.2 次生地质灾害判译本次地震中的 80%以上死亡和失踪人员为地震诱发的山体崩垮、滑坡及滚石等地质灾害所致，因此快速解译灾区次生地质灾害隐患对科学救援及保障救灾人员安全具有重要意义。本研究对比分析泸定县地震灾区震前吉林一号（2021 年 12 月 21 日）与震后北京三号（2022年 9 月 10 日）、高分六号（2022 年 9 月 10 日）、高分二号（2022 年 9 月 10 日）卫星遥感影像，以及震区无人机航摄数据、现场反馈照片等信息，采用面向对象分类与人机交互目视解译相结合的方法，开展震区灾损快速解译及应急评估分析。遥感解译结果表明，灾区震后次生地质灾害共有155 处，多为滑坡及崩塌类型，其中，因触发地质灾害点 120 处、因震扩大规模地质灾害点 35 处，灾害面积约 20 km2。地震诱发的地质灾害点主要分布在得妥镇的联合村、湾东村至王家坪乡的郑家坪村、幸福村、光华村之间区域，其中，湾东村附近灾害点分布最密集，多以大、中型规模为主。山体滑坡曾堵塞湾东河上游并形成堰塞湖，严重威胁下游湾东村水电站与省道 S211。另外，大渡河左岸（S211 一侧）地震诱发的滑坡及垮塌等地质灾害也较多，直接造成省道 S211 多处断道，严重影响震后应急救援人员及装备抵达。3.3 震后交通生命线断点解译高分遥感卫星监测显示，震后石棉县通往泸定县的重要交通生命线（S211）仍处于因震受阻状态，其中受阻较集中路段位于震区石棉县王岗坪乡的田湾河大桥至湾东村大桥，受阻路段总长约 6 km，断道点约 20 处，如图 2 所示。断道受阻主要由地震次生地质灾害损毁路基、淹没路面或图 2 震后灾区断道点解译分析 44自然资源信息化2023 年 8 月路基垮塌所致。在图 2 中，B 处（两河口至郑家坪村区间）与 D 处（芝麻沱至金竹林区间）共有9处断点，其长度约2.7 km，为受阻距离最长部分；E 处（金竹林至联合村隧道区间）只有 1 处断道点，其长度约 0.8 km；C 处（郑家坪村至芝麻沱区间）与 A 处（田湾河大桥至两河口区间）共有 4 处断道点，其长度约 0.5 km。交通生命线断道点严重阻碍了震后救援力量进入灾区，影响救灾物资运抵与震区伤员外运送医，为震后抗震救灾应急处置造成了巨大困难。但生命线抢通需大量的工程车辆（挖掘机、推土机），道路疏通作业时施工作业人员还应随时关注灾区余震与落石。3.4 震后堰塞湖区域灾损评估泸定县 6.8 级地震发生后，得妥镇湾东村右岸山体垮塌，阻断湾东河右主支沟形成堰塞湖。堰塞湖坝体距大渡河干流约 4 km，湾东河汇入大渡河后直接进入大岗山电站库区。结合震后湾东河湾东村段无人机航拍影像与现场反馈照片，本研究开展堰塞湖区域灾损初步评估，如图 3 所示。堰塞体由震后滑坡堆积形成，总体呈旗状，面积约 36 050 m2，主要由大块砾石夹杂土沙构成。现场反馈照片等信息表明，堰塞湖已自然过流，通过水流冲刷堰塞体而自然泄洪，对下游的安全威胁持续降低。本研究在堰塞湖周边共解译损毁房屋 58 处，其中，因堰塞湖过流损毁 2 处、因震全毁 23 处、因震破损 33 处。湾东村砖木结构民房距震中直线距离较近且位于9度地震烈度范围内，因此其损毁情况严重，部分人员伤亡由房屋倒塌 造成。图 3 湾东河堰塞湖区域灾损初步评估4 结论与展望（1）本研究利用高分遥感技术对泸定县地震震后黑窗期开展应急处置，共判译灾区因震受灾乡镇约 50 个，其中，疑似重点受灾乡镇 8 个、疑似重点受灾村寨 18 个。（2）在应急救援抢险期，共判译次生地质灾害 155 处，灾害面积约 20 km2；解译交通生命线受阻路段约 6 km，断道点约 20 处；解译湾东河堰塞湖周边损毁房屋 58 处，其中，因堰塞湖过流损毁 2 处、因震全毁 23 处、因震破损 33 处。（3）在传统的地震应急处置中前方应急处置决策者不能第一时间掌握全部灾情信息。高分遥感技术在应急处置中的受灾人口预判、先期备灾及快速损毁房屋滑坡堰塞体图 例堰塞体下游堰塞体范围地质灾害范围 45贾东，等：基于高分遥感技术的“95”泸定地震应急处置研究第 4 期评估灾损等辅助决策较合理，具有一定的科学性，为震后应急救援抢险等处置决策提供重要参考依据。快速获知灾区人员伤亡、房屋倒塌及主干交通通达性等情况，对科学研判灾情、评估灾损与应急救援等应急处置决策提供重要参考2，8-10。现有的国产高分遥感在地震应急灾损评估中，尚有较大提升与改进空间，未来应用前景趋势主要包括以下几个方面。地震灾害应急国产遥感卫星向大幅宽、高时空分辨率一体化方向发展，基于对象级深度学习与变化检测相结合的地震应急监测、地震灾害评估是国产遥感卫星地震应急的必然趋势，高分遥感地震灾害信息智能化和自动化识别是灾损评估的重点内容，地震灾害高分遥感数据在轨实时处理、典型地震灾害目标信息在轨智能识别与评估是国产高分遥感技术未来重要发展趋势。参考文献1唐尧，王立娟，马松，等.基于多源遥感技术的四川长宁地震灾损快速评估 J.国土资源信息化，2020（1）：54-592李强，耿丹，张景发，等.面向地震应急调查的遥感应用现状及趋势分析 J.遥感学报，2022，26（10）：1920-19343肖瑶.高分系列卫星在煤矿区地质灾害监测方面的应用 D.合肥：合肥工业大学，20174王龙.基于遥感影像的地震灾害损失评估方法研究与实现 D.北京：中国地震局地震预测研究所，20075赵雪慧，周琪，张翼，等.浅析四川邻省地震应急信息服务产品：以青海玛多 7.4 级地震为例 J.高原地震，2022，34（2）：74-786梁皓，戴丹青，杨志高，等.2022 年 6 月 1 日四川芦山 6.1 级地震应急产品及震源参数初步分析 J.中国地震，2022，38（2）：360-3697张飞舟，刘华亮，张立福，等.高分辨率光学遥感影像变化检测算法在地震灾情调查中的应用 J.遥感技术与应用，2022，37（2）：306-3188张渊智，朱博勤，魏成阶，等.地震灾害损失评估数据库的设计与建立：以唐山地震为例 J.环境遥感，1996（1）：46-539唐尧，王立娟，马松，等.泥石流-堰塞湖灾后应急救援决策研究：以甘肃文县“817”泥石流灾害为例 J.灾害学，2021，36（2）：124-12910 赵怀群，何少林，陈文凯，等.基于余震序列的地震烈度快速评估方法研究：以青海门源 6.9 级地震为例 J.地震工程学报，2022，44（2）：432-439Research on emergency response for 95 earthquake in Luding based on high resolution remote sensing technologyJIADong1,TANGYao2,DENGCong3(1.InstituteofScientificandTechnologicalInformationofGanziTibetanAutonomousPrefecture,Kangding626000,Sichuan,China;2.SichuanAnxinKechuangTechnologyCo.,Ltd.,Chengdu610045,Sichuan,China;3.SichuanVocationalandTechnicalCollegeofCommunications,Chengdu611130,Sichuan,China)Abstract:Thisarticletakesthe6.8magnitudeearthquakeinLuding,SichuanonSeptember5,2022asanexample.Byanalyzingthemethodsandapplicabilityofhighresolutionremotesensingdataforearthquakedamageassessment,apreliminaryassessmentofemergencyafteranearthquakeiscarriedoutwhichincludespredictingkeyaffectedvillagesandtownsaftertheearthquake,interpretingsecondarygeologicaldisasters,interpretingtrafficlifelinebreakpoints,andevaluatingdisasterdamageinsecondarybarrierlakeareasaftertheearthquake.Theresultsshowthatthereareabout50townsaffectedbytheearthquakeinthisdisasterarea,155secondarygeologicaldisasters,adisasterareaofabout20km2,atotallengthofabout6km,andatotalofabout20breakpoints.Thedomestichighresolutionremotesensingtechnologyissuitableforrapidassessmentofdisasterlossesandearlydisasterpreparednessandotherauxiliarydecisionsintheemergencyresponseofsuddenmajorearthquakedisasters.Inthefuture,thesatelliteinorbitintelligentidentificationandthedemandforchangedetectionandevaluationareimportantfuturedevelopmenttrendsofdomestichighresolutionremotesensingtechnology.Keywords:highresolutionremotesensingtechnology;Ludingcounty;earthquakeemergency;damageassessment