向导式遥感震害评估系统研制*

陈 曦张景发赵福军安立强

1）中国地震局地壳应力研究所，北京100085

2）黑龙江科技学院，哈尔滨150027

向导式遥感震害评估系统研制*

陈 曦1）张景发1）赵福军2）安立强1）

1）中国地震局地壳应力研究所，北京100085

2）黑龙江科技学院，哈尔滨150027

依托国家科技支撑计划重点项目子专题，在总结、归纳已有震害评估系统处理方式、流程及优缺点的前提下，研究了符合实际工作状况的遥感震害评估系统。该系统集成了基于ENVI/IDL、ERDAS开发的影像处理模块，可辅助提取高分辨率遥感影像中房屋倒塌、道路损毁、滑坡、泥石流、堰塞湖等震害信息。尤其是面向对象分类模块，对遥感影像各种特征进行了综合处理。基于ArcEngine开发的空间数据管理与分析模块，可处理道路空间位置分布、地震烈度划分、行政区划及属性等信息。并实现了对各模块向导式的流程化调用，有效提高了震后灾害评估工作的效率。该系统已在地震应急工作中发挥了有力的作用。

震害评估；遥感图像处理；向导式处理

引言

随着遥感（RS）图像处理软件的成熟与在地震行业不断广泛、深入的应用，国内外学者已开始将相关功能模块与地理信息系统（GIS）集成，以将遥感影像这一快速、有效的数据源与其他数据源，如地质图、道路分布空间矢量等进行统一处理，对震害损失进行更精确地评估。1996年日本与美国开始合作建立基于高分辨率卫星遥感图像和GIS下的“城市地震减灾决策系统（UJRUEDM）；1996年朱傅勤等［1］提出了RS与GIS结合进行地震灾害信息快速提取的设想；1996年魏成阶等［2］基于RS与GIS实现了地震烈度包络线的快速生成；2003年王晓青等［3］利用巴楚-伽师地震数据进行了基于RS与GIS的震害信息提取及损失评估系统的研究；2009年李萍等［4］将遥感数据处理模块集成到防震减灾系统（EPDRS）中以获得更好的等震线结果；也有部分研究人员已研制完成了基于RS和GIS的地震灾情信息快速提取与损失评估系统［5-8］。这些工作表明，遥感图像处理模块在宏观的震害信息提取上可以达到一定的自动化运行程度。但对于个体的重点目标，如房屋建筑、生命线的震害信息提取还是需要结合人工判读，达不到完全的自动损失评估。该领域研究的热点之一是，利用图像处理工具来增强、突出目标信息，更好地辅助人工判读。

而对于大型地震，在震后短时间内难以完成对所有重点目标的遥感影像目视解译工作。一方面是因为难以大量培训既懂遥感数据处理技术，又懂震害评估全面理论的专业人才；另一方面，是因为解译人员判读的标准不同，结论往往存在差异，需要进行协商。本震害评估系统使用XML技术把各功能模块进行组合，对评估步骤进行向导式管理，将复杂的处理流程进行引导，使普通的工作人员在掌握所需的震害评估知识后，能通过本系统马上参与到工作流程中，降低了培训学习的周期，并能通过本系统进行协同工作。这对于有效利用专家资源，统一处理结果标准，具有重要意义。

1 工作流程设计

本系统的目标是在地震发生后，提供方便、实用的数据处理工具包，辅助专家从遥感影像上提取出已有及潜在灾害对象的位置，并在制图时用对应符号标识在地图中，最终形成格式化的报告，提供给决策者。对此，本系统设计了如图1所示的震害识别及评估流程。首先，利用估算的烈度值对评估区域进行圈定。然后，对评估区内的图像进行预处理。对预处理的结果，在获得震后高分辨率遥感影像或近地表遥感影像的城镇区域，可目视解译建筑物的破坏情况；在只获得震后低分辨率遥感影像的区域，可以采用图像增强方法，提取和识别次生震害信息；在获得震前震后影像的地区，可采用变化检测的方法识别震害信息；对于具有典型目标的区域，可利用专家知识库中的经验参数对影像进行面向对象分类。对以上初步分析结果，结合道路、水系、断层等地物的空间分布矢量数据，通过本系统提供的空间分析模块，可提供灾区的生命线工程破坏情况分布图、地震次生灾害分布图等。最后将统计、分析的结果自动生成评估报告。

图1 系统处理流程图

1.1 评估区域圈定

实际工作中地震影响场圈定是震后通过实地观测进行采样，然后手工圈划。本系统为达到快速评估的效果，通过对历史数据进行数学统计、分析处理后，依据震中位置和震害指数自动生成地震影响场，其表现形式为烈度圈。所借用的地震烈度衰减公式［9］为：

式中，I为烈度值，M为面波震级，R为震中距，a1、a2、a3及常数R0由地震等震线拟合求得。根据面波震级M求得烈度I的范围。对于破坏性地震而言，利用遥感图像能够调查的最大烈度为Ⅶ度。

1.2 遥感图像预处理

震后获得的影像由于天气等原因可能质量不佳，需进行直方图拉伸、几何校正、噪声压抑等预处理。本系统提供了对应的遥感影像预处理模块。各模块在影像的定位精度和提取类别上可进行特殊处理，以缩短处理周期，满足救援决策者的应急需求。例如对于航片，可在短期内先进行局部坐标的配准，将标准矢量数据相对其利用地表特征控制点进行空间校正，从而进行综合分析。

1.3 面向对象的地物分类识别

遥感影像空间分辨率的不断提高使分类提取细部震害信息，如重点地物损毁状况，堰塞湖分布情况等成为可能。由于自然环境的复杂性，传统方法大都需要专家先目视解译，然后根据经验设置处理参数。但仅通过人工识别，很难在短时间内提取出全部信息。因此，本系统对图像进行面向对象分类，先将图像基于经验值划分为区块，再直接利用经过专家反复实验得到的空间位置关系、空间形状、纹理特征等多种典型特征参数进行更加全面的分类识别，最后将识别结果以矢量对象的形式在专业GeoDatabase中进行建模，以有效统一管理。参考《地震灾害损失评估规定（试行）》中的经济损失类型的划分方法，本系统将评估对象归为建筑物、重点目标、构筑物、生命线、次生灾害5大类。

2 系统设计

2.1 系统框架设计

针对专业图像处理用户及普通用户两种不同角色，本系统设计了两种用户视图。图2为系统结构图。专业用户可直接在综合平台下选择工具快速处理不同阶段的结果。而普通用户通过流程管理器，可在短期培训后使用向导处理平台。向导处理平台为震害评估预定了一系列工作流程，自动调用系统中的功能子模块，引导用户进行数据处理工作，大大提高了工作效率。

图2 系统结构图

2.2 向导式流程控制设计

用户执行向导式处理流程的接口为流程管理模块（图3）。具体实现基于两个XML格式文件：模块索引文件，流程定义文件；3个子模块：XML文件解析器，流程向导管理器（图4），流程定义器。当用户选择执行向导式流程时，启动流程向导管理器，调用XML文件解析器将XML文件解析为关系表，如将模块索引文件解析为数据处理子模块名称及其对应的调用方式、调用路径、唯一标识码；将流程定义文件解析为执行流程名称及其各子步骤调用模块的唯一标识码。再根据所选功能流程读取流程定义表内对应的子模块唯一标识码，在模块索引表中查询对应的调用方式、调用路径等，以自动启动对应的ENVI、ERDAS、ArcGIS功能模块，并在系统前台提示用户输入参数来执行功能模块。当该子模块结束使用时将触发流程向导管理器，自动调用下一步骤子模块。每一流程都可以通过流程定义器来调整、增减相关的子步骤。用户也可自定义工作流程，实际工作中可根据分工选取相关步骤。

图3 流程管理模块设计图

图4 向导控制器调用各子模块。正中蓝色对话框为向导控制器的图形界面

2.3 数据库存储及其并行访问

系统的基础地理信息数据存储于Arc-GIS GeoDatabase中，支持矢量、栅格、关系表等多种结构。该数据库对于网络访问的支持（图2）使系统实现了对数据的远程调用［10］，可使多人协同进行评估工作。此外，系统也支持直接读写.TIF，ENVI Image格式的影像文件。

3 向导式流程控制模块编程实现

震害信息的提取是一个复杂的过程，需要结合地质、地震工程、地球物理学方面的功能模块计算影响场，其次结合遥感预处理模块进行影像校正、增强，结合图像处理模块提取纹理、形状特征，分割对象［11-14］，然后结合GIS功能模块进行数据的空间分析及其管理，最后还需结合办公自动化模块自动输出处理结果。只有有效的集成不同软件工具，综合分析遥感影像的各种特征，才能真正实现业务化的遥感震害信息提取。而这一过程又往往达不到完全的自动批处理，需要一种基于人工交互的半自动处理系统。

本系统基于Microsoft VS2005开发平台进行子模块开发及集成，使用C＃语言调用ADO.NET、Arc Object、ENVI/IDL、ERDAS C Developer’s Toolkit、MS Office.Interop.Word等开发框架下的功能模块。其中关键的向导式流程控制模块具体分为两部分：一是对于XML文件进行解析，以管理流程的步骤；二是对于不同软件工具包中子模块进行调用。

3.1 控制流程解析

系统对于XML文件的控制流程解析是基于ADO.NET框架实现。ADO.NET是一组用于和数据源进行交互的面向对象类库，本系统通过使用其中的Dataset及DataTable类对象读取格式化定义的XML文件，并在内存中生成对应关系表。为了达到良好的交互性，各关系表通过与VS.NET框架中的List View，ListBox等控件动态绑定，实现图形化的流程编辑界面。

3.2 功能子模块调用

系统对于各功能子模块的调用分为两个层级：基于函数编程接口的调用，以及基于编译后子程序的调用。

本系统的空间数据管理框架基于Arc Object.NET SDK的C＃接口，面向行业专题数据编程实现；对于部分图形化用户交互界面，如地图显示、图层管理等，则直接使用Arc Object.Net SDK所提供的控件，在系统后台通过控件属性、接口函数编程管理对应的数据，节省了大量复杂的图形用户接口（User Interface，UI）的编写工作。

系统的影像处理模块主要基于ENVI/IDL实现，使用IDL语言调用ENVI提供的功能函数接口或自主编程实现算法，并封装为.SAV格式的独立功能库文件。运行时，系统框架先绑定ENVI的ax IDLDraw Widget控件并作初始化，然后通过该控件调用。SAV功能库文件实现用户交互及数据处理操作。同时，系统中也集成了部分ERDAS影像处理模块作为扩展。ERDAS采用EML（ERDAS Macro Language）语言设计GUI图形界面，并在C Developer’s Toolkit（C Toolkit）中封装了C API供程序员使用。系统根据所需的功能进行多层次的组合、包装，可在工作流程中选取合适工具。

从整体来看，当前大部分的商业的GIS、RS软件都提供了在VS.NET框架下的编程调用方式，区别在于各自模块的执行层次不同。系统集成的难点在于协调各个开发平台所提供接口的不同层次，使系统运行时能流畅的做到在不同子模块间的切换。此外，部分平台使用了类似于运行时的架构，例如，ENVI的.SAV方式打包、ERDAS EML。这要求系统打包、封装时提供对应的配置方式，在安装后能够准确地定位软件中间层的版本、路径。本系统基于流程管理器的XML解析模块进行这一管理工作。

图5 （a）震后北川县城地区福卫2号卫星多光谱影像；（b）次生灾害面向对象分类结果

4 数据处理试验及其结果分析

试验采用前文提到的中低分辨率光学影像变化检测流程［11-12，15］，进行次生灾害提取操作。使用的是中国地震局地壳应力研究所收集、整理的汶川地震相关数据，试验场范围由系统估算烈度值得到。示例数据为北川县城地区（31.80°～31.86°N，104.42°～104.51°E）福卫2号多光谱影像（图5a），近垂直观测具有8 m空间分辨率。处理步骤包括影像粗配准、精配准、区域裁剪、颜色增强、面向对象分类、数据融合、数据分析与评估、结果输出等。结果见图5b。整个处理周期为3小时。此外，还进行了多人基于局域网的协同处理试验，不同人员分别负责图像配准，面向对象分类，监督及报告生成等步骤，在处理每7～10幅图像的情况下，整体处理速度由1天半缩短到1天。主要原因是把专家资源使用在分类参数设定等较费时的关键步骤，有效提高了整体工作效率。结合作者参与地壳应力研究所组织的汶川地震实地考察的结果，分类结果较好的描述了震后次生灾害的空间分布，空间覆盖的准确率约为70%，具有一定的可靠度。由于光学遥感数据的投影特性，山体情况的判读部分存在错误，需结合地形等辅助数据进行验证。

（作者电子信箱，陈曦：chenxioffice＠126.com）

［1］朱傅勤，魏成阶.航空遥感地震灾害信息的快速提取.自然灾害学报，1998，7（1）：34-39

［2］魏成阶，张渊智.地震烈度包络线的遥感与GIS方法快速生成.自然灾害学报，1996，3：18-28

［3］王晓青，魏成阶，苗崇刚.震害遥感快速提取研究——以2003年2月24日巴楚-伽师6.8级地震为例.地学前缘，2003，10（z1）：285-291

［4］Li Ping，Tao Xiaxin.Integrating RS technology into a GIS-based earthquake prevention and disaster reduction system for earthquake damage evaluation.Earthquake Engineering and Engineering Vibration，2009，8（1）：95-101

［5］王晓青，丁香.地震现场灾害损失评估地理信息系统.北京：地震出版社，2002年

［6］王晓青，张景发，单新建.震害遥感快速识别与损失评估系统的开发研究.北京：宇航出版社，2003

［7］丁香，王晓青.运用多种语言开发震害遥感评估系统数据库的研究.地震，2005，25（1）：111-116

［8］王龙，王晓青，丁香，等.基于遥感和GIS的建筑物震害损失评估方法研究与实现.地震，2007，27：77-83

［9］中国地震局地球物理研究所等.中国地震局“九五”重点项目课题（子项目）执行情况验收自评估报告.2001年

［10］ESRI.Geodatabase Library Overview.ESRI Developer Resources v9.2

［11］Zhang Jingfa，Xie Lili，Tao Xiaxin.Quantitative Feature Extraction of RS Images and Seismic Disaster Classification and Evaluation，International Conference on Advances and New Challenges in Earthquake Engineering Research.Beijing：Seismological Press，2002：599-604

［12］张景发，谢礼立，陶夏新.典型震害遥感图像的模型分析.自然灾害学报，2001，10：89-95

［13］ENVI Feature Extraction Module User’s Guide.ENVI Zoom Help，2008年

［14］陈忠.高分辨率遥感图像分类技术研究.北京：中国科学院遥感应用研究所，2006：140

［15］朱敏，冯仲科，徐志敏.数字震害评估的发展与应用.地震工程与工程振动，2005，12（6）：109-112

Development of earthquake disaster assessment system with wizard module based on remote sensing images

Chen Xi1），Zhang Jingfa1），Zhao Fujun2），An Liqiang1）
1）Institute of Crustal Dynamics，CEA，Beijing 100085，China
2）Heilongjiang Institute of Science and Technology，Harbin 150027，China

In this paper，the processing method，workflow，advantages and disadvantages of previous earthquake disaster assessment systems are summarized at first，and an earthquake disaster assessment system based on remote sensing images is designed.This system integrates plenty of remote sensing image processing modules using software development kits of ENVI/IDL，ERDAS，and could help operators extract disaster information of building collapse，road damage，landslide，debris flow and barrier lakes from high-resolution remote sensing images.Especially，the object-oriented classification module could combine different features of remote sensing images；the management and analysis modules for spatial data based on software development kit of ArcEngine could process the distribution information of road，earthquake intensity and economy information of Chinese administrative division.The wizard module could call the function modules according to the predefined workflow.The semiautomatic feature could help workers improve the work efficiency.This system has played a significant role in earthquake emergency work.

earthquake disaster assessment；processing of remote sensing images；wizard module

P315.9；

A；

10.3969/j.issn.0235-4975.2012.01.006

2011-03-23；

2011-05-27。

国家“十一五”科技支撑计划课题子专题（编号：2006BAC13B03-0102）。