灾害现场信息空地一体化获取技术研究

金 华， 张 亚， 蔡满春， 张 鹏， 丁 一， 贾振军， 汤 强

(1.中国人民公安大学, 北京 100038； 2.应急管理部国家减灾中心， 北京 100124)

0 引言

自然灾害是指给人类生存带来危害或损害人类生活环境的自然现象，具有普遍性、区域性、不确定性、不可避免性、联系性等特点[1-2]，一旦发生，严重影响当地居民生活。大量研究表明，我国南方地区的灾害威胁主要来源于洪涝、泥石流、山体滑坡等，尤其我国西南地区，地形崎岖、地质构造复杂、大斜坡多，降水历时长，从而导致洪涝、山洪、泥石流灾害频发，西南地区交通不便，给灾害信息及时获取造成严重阻碍，也就无法迅速对灾害场景进行评估并构建相应的环境地图，导致救援缓慢，损失严重[3-9]。为解决上述灾情信息提取困难、不及时等问题，本文在位于西南地区的云南省大理市白族自治州洱源县开展无人机巡航采集灾情信息，并采用快速拼接、信息制图、信息提取等技术深入分析信息数据，绘制灾情位置图像，为灾害现场定位和环境重建提供智能化服务。

1 信息采集

1.1 采集点和采集要素

洱源县地处横断山脉与云贵高原交界地带，境内山岭纵横、层峦叠嶂，湖泊棋布，河流如织，盆地、河谷错落其间，曾多次发生过地震、山洪泥石流等自然灾害，根据该地区灾情实际情况，选择该地区三区域作为灾情数据信息采集点。见表1。

表1 滑坡、洪涝、泥石流灾情数据采集点

如需精准定位上述3种自然灾害发生位置，必须具有强大的数据量支持，采集过程中需要针对不同的灾害类型及所处地理位置选择代表性数据，其数据类型如表2所示。

表2 滑坡、洪涝、泥石流灾情信息采集要素表

降水量激增、泥沙淤积、堰塞湖调蓄洪峰能力下降，是导致堰塞湖脆弱低段出现决口的主要原因，洪水一旦泻下，周围村庄等将会被淹没，山势陡峻之地将会出现滑坡、泥石流等次生灾害，造成道路阻塞。自然灾害的联系性表明，一旦洪涝灾害发生，其影响面积非常广。为了精准定位上述灾情位置，从灾害发生源头、受灾地域、次生灾害发生地段出发，确定了上述采集的数据类型，对于空间领域较大地域，则采用卫星影像代替。

1.2 采集方法

使用DJI M210 V2四旋翼无人机同步挂载XT2可见光、热红外双光载荷与Yusense MS600 V2多光谱相机进行数据采集，基于DJI Pilot地面站软件对各区域进行自动航线规划。由于牛街乡和福田村两处地区在应用示范前不久连续降雨发生了滑坡和洪水灾害，弥茨河桥是“8·6大理洱源县泥石流灾害”发生地，所以选择三地作为应用示范区。

(1)牛街乡

该任务区域为内流河床两岸，为洪涝隐患场景，地物类型主要包括工业区、水体、道路与山地等。具体航线设计与飞行参数见图1、表3。

图1 牛街乡自动规划航线

表3 飞行参数

(2)福田村

该任务区域为滑坡受灾区，为滑坡与次生灾害场景，地物类型主要包括住宅、道路、山地等。具体航线设计与飞行参数见图2、表3。

图2 福田村自动规划航线

(3)弥茨河桥

该任务区域为凤羽镇弥茨河桥，为泥石流隐患场景，地物类型主要包括水体、农田、住宅、山地等。具体航线设计与飞行参数如图3、表3。

图3 弥茨河桥自动规划航线

按照上述航迹规划中自动生成的飞行航线进行数据采集，同时获取可见光、热红外、多光谱三种数据源，飞行结束后，从SD卡中拷贝至工作站，具体数据量见表4。

表4 三地区弥茨河桥数据量

2 数据处理

在分析整理所获取的数据特点的基础上，结合处理目的和成果要求，软件以POS数据为引导，原始影像为输入数据，按照应用示范影像快拼生产技术流程，经过空三加密和实时快速处理实现快拼图的制作。

由于受到图像获取条件的限制，较大场景的整幅图像需要借助多幅图像得到全面的信息，因此，无论福田村还是牛街乡、弥茨河桥(居民点)的可见光原始影像效果图均为12张，每张的采集角度各异，以便完全覆盖这些领域，见图4、图5、图6。

图4 福田村可见光原始影像效果图

图5 牛街乡可见光原始影像效果图

图6 弥茨河桥可见光原始影像效果图

(1)影像快速拼接

① 处理过程

对小型旋翼无人机搭载的传感器影像进行快拼，数据基本情况如表5所示。

表5 三地数据基本资料

② 试验过程

在分析整理所获取的数据特点的基础上，结合处理目的和成果要求，软件以POS数据为引导，原始影像为输入数据，按照应用示范影像快拼生产技术流程，经过空三加密和实时快速处理实现快拼图的制作。试验中选择可见光、多光谱和热红外，可见光的特点是优于70%航向重叠、40%旁向重叠的航空影像；多光谱包含6个带的光谱信息图像；热红外是灰度影像，阳光反射的温度越高，在红外线遥感影像中越亮，吸收热量强，反射温度越低，红外线遥感影像越暗。数据处理的主要目标是通过多源数据展示灾情发生地的空间信息、受灾程度信息，为决策者提供决策依据。

Ⅰ可见光处理效果

可见光处理速度快、可提取信息丰富。

Ⅱ多光谱影像处理效果

光谱信息丰富，可以提取更为复杂的地物类。提取效果见图7、图8。

图7 福田村多光谱原始影像效果图

图8 牛街乡多光谱原始影像效果图

Ⅲ热红外影像处理效果

提取反射率较高，提取温度较高的或者相反的地物类。提取效果见图9、图10、图11。

图9 福田村热红外原始影像效果图

图10 牛街乡热红外原始影像效果图

图11 弥茨河桥热红外原始影像效果图

(2)灾情信息制图

根据灾种、灾情信息类型，此次试验过程中，以云南灾情信息采集点三区域真实案例为依据，以该三区域的快拼影像以及灾情矢量信息为基础数据，结合灾情应急制图的专题符号库和模板库，快速实现相应灾害专题图的制作。专题图中体现事故发生地、灾害发生范围、居民点位置等信息，同时对事件的详细信息进行描述。

采用处理过程阶段的快拼结果影像进行灾情信息提取，其数据基本情况如表6所示。

表6 三地数据基本资料

Ⅰ福田村

对快拼结果数据通过灾情信息提取子系统进行滑坡位置提取，得到图12结果图。

图12 滑坡位置

经过灾情产品生产子系统得到滑坡位置。

Ⅱ牛街乡

对快拼结果数据通过灾情信息提取子系统进行泥石流范围提取，得到图13结果图。

图13 洪水范围

经过灾情产品生产子系统得到洪水范围。

Ⅲ弥茨河桥

对快拼结果数据通过灾情信息提取子系统进行洪水范围提取，得到图14结果图。

图14 快拼效果

经过灾情产品生产子系统得到泥石流位置。

对快拼结果数据通过灾情信息提取子系统进行居民点位置提取，得到图15结果图。

图15 居民点位置

经过灾情产品生产子系统得到泥石流范围及未被掩埋居民点位置。

3 试验结果

3.1 影像快速拼接处理效率

处理效率如表7所示。

表7 影像快拼效率表

3.2 灾情信息制图处理效率

处理效率如表8所示。

表8 灾情信息制图效率表

4 总结

此次试验成功地实现了对自然灾害的精准定位，并构建了相应的环境地图，在数据处理过程中数据拼接、数据制图、数据提取时间迅速，可以在第一时间有效地对受害灾情进行准确定位，为后续抢险救灾提供数据支撑，做到精准防灾、迅速救灾。不过试验也有不足之处，没有在灾害发生的时刻去采集数据，而是灾后去采集。后续相关研究学者如果条件允许，可以尝试采集灾害发生现场当时数据，进一步完善相关研究。