基于倾斜摄影三维影像的建筑物震害特征分析_李玮玮

第25卷第2期
2016年4月自然灾害学报JOUＲNAL OF NATUＲAL DISASTEＲS Vol．25No．2Apr．2016
收稿日期：2015－09－15；修回日期：2015－12－08
基金项目：地震行业科研专项（201108002－04）
Supported by ：Special Ｒesearch Fund of Seismology Profession （Grant No．201108002－04）
作者简介：李玮玮（1989－），女，硕士研究生，
主要从事三维遥感影像震害提取研究．E-mail ：veveyond@126．com 通讯作者：帅向华，女，研究员．E-
mail ：shuaixhua@sina．com 文章编号：1004－4574（2016）02－0152－07
DOI:10．13577/j．jnd．2016．0218基于倾斜摄影三维影像的建筑物震害特征分析
李玮玮1，帅向华2，刘钦2
（1．中国地震局地震预测研究所，北京100036；2．中国地震台网中心，北京100045）
摘要：精确的建筑物震害评估对地震应急、
救灾和经济损失评估有着重要的作用。

倾斜摄影可从多角度获取建筑物侧面和顶部的信息，建模形成的高精度三维影像解决了传统二维影像只能从垂直
视角进行分析的局限性。

根据欧洲98地震烈度表（EMS －98），建筑物的震害等级分为5类，
而二维遥感影像无法获取建筑物外墙以及墙体结构、裂纹等信息，建筑物的震害程度往往分为2/3类，造成
遥感影像提取与地面调查不一致。

通过研究从三维模型中提取的纹理影像，结合面向对象影像分析
提取混凝土结构外墙及其裂纹，并对提出的外墙、裂纹进行了分析。

关键词：倾斜摄影；三维模型；纹理影像；面向对象影像分析；建筑物震害评估
中图分类号：P231．1文献标志码：A
Building damage characteristics analysis based on the three-dimensional
image from oblique photography
LI Weiwei 1，SHUAI Xianghua 2，LIU Qin 2
（1．Institute of Earthquake Prediction ，China Earthquake Administration ，Beijing 100036，China ；
2．China Earthquake Network Center ，Beijing 100045，China ）
Abstract ：Accurate building damage assessment is critical for earthquake emergency ，disaster relief ，economic loss assessment．Oblique photography may obtain both roof and facades of buildings through multi-perspectives．Model-generated high precision three-dimensional images overcome the limitations of traditional two －dimensional images which analyze damage only from the vertical perspective．According to the European Macroseismic Scale （EMS 98），building damage score is divided into five categories．However ，because facades ，wall structure ，cracks and other information is unobtainable from traditional images ，and building damages usually sort into 2/3categories ，which results in inconsistent image －based assessment and ground －based surveys．In this paper ，by studying tex-ture images extracted from three －dimensional model ，concrete facades and cracks of texture images were extracted based on object －based image analysis ，and the results was analyzed．
Key words ：oblique photography ；three-dimensional model ；texture image ；object-based image analysis ；building damage assessment
遥感技术具有快速、
大尺度、不受地面条件限制等优点，20世纪初就开始应用到地震灾害提取中。

随着遥感平台的发展，航空飞机、卫星平台、无人机等极大地提高了遥感数据的获取能力。

无人机低空遥感系统由于成本低、机动灵活、可在低空飞行等优点，尤其是在受灾严重、人员无法进入的地区，可快速获取灾区影
第2期李玮玮，等：基于倾斜摄影三维影像的建筑物震害特征分析
像数据，在航空摄影中扮演着越来越重要的角色［1］。

随着倾斜航空摄影的发展，无人机低空遥感摄影技术
尤其在建筑物顶部、外墙纹理的研究上发挥重要作用。

传统的二维遥感影像不能真实再现地面三维实景，三维遥感影像逐渐成为研究热点。

结合传统航空摄影技术和数字地面采集技术，机载多角度倾斜摄影技术应运而生。

倾斜摄影技术通过在同一飞行平台上搭
载多台或多种传感器，同时从多个角度采集地面影像，获取丰富的建筑物顶面及侧面高分辨率纹理信息［2］。

倾斜摄影不仅能够真实地反映地物情况，获取高精度的纹理信息，还可通过先进的定位、融合、建模等技术，生成真实的三维模型。

根据欧洲98地震烈度表（EMS －98），
建筑物破坏程度分为基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏、毁坏这5类［3］，而传统的二维影像只能从垂直视角进行分析，无法分析建筑物外墙及其结构破坏特征（如裂纹），往往将建筑物震害程度分为倒塌、未倒塌2类，
或者基本完好、破坏、毁坏3类。

由于无法获取建筑物外墙的结构震害信息，对轻微、中等、严重3个建筑物震害等级无法进行精确评估，造成遥感震害程度评估与地面调查评估不一致，这是二维遥感影像提取建筑物震害特征的局限性。

因此，本文提出一种基于倾斜摄影遥感影像提取建筑物震害特征的新方法，这在很大程度上会加快对倾斜摄影三维影像的研究。

通过研究建筑物外墙及其结构破坏，提高建筑物震害等级判定精度，对地震烈度评定、灾害评估、应急、救灾以及灾害、伤亡、经济损失评估都将会有极大的帮助。

1遥感影像提取建筑物震害的方法研究
20世纪初遥感技术开始应用在震害信息提取中，分析方法主要是基于单时相遥感影像的光谱变化和基于多时相遥感影像的变化检测。

随着遥感技术的发展，基于遥感影像提取震害的研究也在不断深入，基于纹理、形态学、面向对象提取震害的方法得到快速应用［4］。

由于传统的二维遥感影像仅能在垂直视角进行分析，且无法获取建筑物的高程、外墙等信息，这极大限
制了震害提取的发展，因此二维影像向三维影像发展成为必然趋势。

20世纪初，
Mustafa 等［5］对地震前、震后DEM 进行差值比较，根据高程变化提取建筑物震害信息，检测倒塌率的精度达到了84%。

何磊等［6］
利用
无人机遥感影像与高精度DEM 融合，基于汶川地震灾区三维影像快速提取震区灾害信息。

张斌等［7］利用
震前高分辨率光学影像提取建筑物三维信息，利用算法模拟建筑物对应的震前SAＲ影像，与震后真实SAＲ
影像的相关性系数作比较，对建筑物进行变化检测。

阚培涛等［8］利用航空影像提取DSM 和DEM ，基于地物
光谱、纹理等特征进行分类提取，实验得到建筑物轮廓并进行三维重建。

谷国梁等［9］利用公共数据和Google
SketchUp 进行三维建模，在GIS 中进行城市建筑物震害三维模拟。

早期提取建筑物高程变化的方法以变化检测为主，但是往往震前影像无法获取，这也造成了该方法的局限性。

20世纪90年代，开始了对倾斜摄影测量系统的研究，倾斜摄影技术可从多角度拍摄地物影像，解决了传统二维遥感影像无法采集建筑物外墙信息的不足之处。

21世纪初对倾斜摄影获取影像、影像三维建
模、
DSM 等一系列的研究逐步开展起来［10］。

Gerke 等［11］基于Pictometry 航空倾斜影像，用SVF 监督分类将建筑物破坏程度分为D1－D3，D4，D5这三大类，其中D1－D3与D4的区别是影像上建筑物外墙完整，而D4
屋顶部分破坏。

Vetrivel 等［12］基于影像的3D 点云确定建筑物，并基于监督分类检测建筑物外墙的破坏缺
口。

Galarreta 等［13］基于3D 点云判定D4－D5类建筑物，用面向对象分析方法对砖和混凝土结构房屋的外
墙裂纹、屋顶、瓦片等进行分割、分类提取，最后整合专家对外墙破坏等级（D1、D2、D3）的评估结果，实现5
个震害等级的划分。

由于高数据维度的三维影像加大了数据的分析与处理难度，因此本文提出一种新的方法，通过导出三维建模影像对应的二维纹理影像，结合二维影像提取建筑物震害的研究方法，对纹理影像进行面向对象法分析，提取混凝土结构建筑物外墙及裂纹破坏特征。

2
实验2．1数据
2014年8月3日16时30分，云南省昭通市鲁甸县（27．1ʎN ，103．3ʎE ）发生6．5级地震，震源深度
·351·
自然灾害学报第25卷
12km ，地震造成巨大的人员伤亡和房屋破坏［14］。

本文研究数据是鲁甸地震受灾严重地区的倾斜摄影影像，
在2014年11月由电动多旋翼无人机系统获取。

该系统包括1台垂直相机和4台倾斜相机，从5个角度获取灾区影像。

对获取的倾斜摄影数据进行高精度的空三加密、影像密集匹配，空三加密后生成密集点云，基于点云构
建三角网模型，优化、简化三角网模型形成白膜，对三维模型自动赋予纹理，最后对模型进行修整
［10，15］。

我们获取的三维模型数据格式是（．osgb ），这种二进制数据格式具有细节层次LOD （Level Of Details ），通过瓦片分割将海量数据分割成多个LOD 层级，不同层级瓦片结点对应不同细节层次的三维模型。

瓦片节点以类似影像金字塔的方式进行建立，金字塔由上而下对应的模型精度越来越高
［16］。

根据数据的规则，我们选择
建筑物密集、震害特征显著且模型精度较高的LOD 层级进行分析研究。

在本文的研究中，通过研究osgb 数据格式及数据精度，主要选择三维数据的L18，L19级进行分析，通过
超图软件实现三维模型导出对应细节层次的纹理影像。

L18级三维模型影像和对应的纹理影像分别如图1
（a ），
（b ）所示，L19级三维影像和对应的纹理影像分别如图1（c ），（d ）所示。

图1三维模型和纹理影像
Fig．1Three-dimensional model and Texture image
2．2面向对象影像分析
将三维模型的纹理影像导出后，对二维纹理影像的分析，我们采用传统遥感影像提取震害的方法进行研究。

由于基于像元的分类方法主要利用光谱特征对地物进行处理，未能考虑与邻域像元关系，尤其在高分辨率遥感影像上，其分类精度以及分类效率不能满足结果需求。

而面向对象的分类方法是一种智能化的影像分析方法，分析对象不再是影像分割得到的单个像元，而是由若干像元组成的影像对象，充分考虑地物的光谱、形状、纹理、相邻关系等特征，弥补像元分类方法的不足，提高分类的精度
［17］。

2．2．1影像分割面向对象影像分析的第一步处理是根据像元的纹理、灰度、形状等特征，对影像进行分割，生成同质性高（或异质性小）的对象［18］。

本文采用eCognition 软件的多尺度分割算法对纹理影像进行分割，多尺度分割采
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第2期李玮玮，等：基于倾斜摄影三维影像的建筑物震害特征分析用异质性最小、自上而下的区域合并算法。

该算法思想是：像元的合并开始于影像中任意一像元，先将单个像元合并为较小的影像对象，再将较小的影像对象合并为较大的多边形对象，分割过程中多边形对象不断增大且异质性最小，最后实现在给定分割尺度下所有影像对象的平均异质性最小
［19］。

2．2．2影像分类震后影像上地物的光谱、形状、空间、纹理等特征发生变化，多尺度分割生成同质的影像对象后，通过选择特定的光谱、纹理、空间等特征值建立特征空间，选择监督或者非监督分类方法提取混凝土结构建筑物外墙、裂纹。

在本文的研究中，对纹理影像基于eCognition 软件进行面向对象分类提取。

通过实验分析，选择光谱平均值、亮度值、比率、长度以及共生矩阵的纹理特征值对混凝土结构外墙进行特征分析，基于隶属度分类器提取混凝土结构外墙。

地震造成建筑物外墙产生裂纹，在遥感影像上裂纹的光谱值较低，且裂纹与提取的混凝土外墙存在一定的类间关系，通过设置裂纹的光谱、纹理、空间特征值及与混凝土外墙的类间关系，基于隶属度分类器提取墙体的裂纹。

3结果
经实验研究，选择L19级数据对应的纹理影像进行分割、分类，根据地震现场调查资料及三维影像目视判读结果，选取建筑物震害特征明显的纹理影像进行实验，基于面向对象法提取混凝土结构外墙以及裂纹。

3．1分割
对纹理影像（图2（a ））进行多尺度分割，分割尺度分别设置为40，60，80，如图2（b ），
（c ），（d ）所示。

通过对大量纹理影像进行分割实验，分割尺度参数（scale parameter ）最终设置为60，形状因子（shape ）为0．1，紧致度（compactness ）为0．5。

图2
纹理影像与分割影像Fig．2Texture image and excision image
3．2分类提取
影像分割后，首先通过实验提取混凝土结构外墙，选择光谱亮度值、灰度共生矩阵的同质性指数、波段比建立特征空间，基于隶属度进行分类提取。

在提取混凝土外墙的过程中，地震后倒塌的混凝土碎块会被提出，而裂纹的提取主要是根据与混凝土外墙的位置、空间关系进行提取，混凝土外墙的提取精度直接影响裂
·551·
自然灾害学报第25卷纹的提取精度，因此建筑物外墙提取之后要将小块地物去除。

若墙体存在裂纹，邻域平均差分值及对于外墙的平均差分值为负值，通过实验设置裂纹的光谱值、空间、纹理特征以及与混凝土外墙的距离关系，提取墙体
上的裂纹。

最后根据《建（构）筑地震破坏等级划分（GB /T 24335－2009）》，对提取出来外墙进行震害评估。

本文对3个有明显裂纹特征的纹理影像进行分析，第1个纹理影像的处理结果在图3（b ）中显示，白色表示混凝土外墙，红色表示裂纹，灰色表示其他地物。

图3
纹理影像与外墙、裂纹理取结果Fig．3Texture image and extraction result of facades and cracks
在图3（a ）中，
通过目视判读，该纹理影像上主要有5个较为完整的混凝土结构外墙，其中1个墙面存在明显的裂纹特征。

在图3（b ）中，基于面向对象分类方法，裂纹的提取结果显示为3处，其中有1个墙面提取出两处裂纹。

根据建（构）筑地震破坏等级划分标准［20］，该墙体出现明显的水平裂纹，墙体属于中等或严重破坏。

根据目视判读，这2处裂纹提取正确，裂纹平均宽度为1m ，而剩余的1处为误分。

对另外2个混凝土外墙以及裂纹进行提取，结果分别如图4、图5所示
：
图4
纹理影像与外墙、裂纹提取结果Fig．4Texture image and extraction result of facades and cracks
在图4（a ）中，通过目视判读，该影像上有1个墙面存在明显的裂纹特征。

在图4（b ）中，基于面向对象分类方法，裂纹提取结果显示为3处，我们在有裂纹的墙面上提取到2处裂纹。

根据建（构）筑地震破坏等级划分标准，该墙体出现明显的裂纹，属于中等或严重破坏。

根据目视判读，墙面上提取的呈人字形裂纹为正确提取，裂纹平均宽度为1m ，其余2处为误分。

图5
纹理影像与外墙裂纹提取结果Fig．5Texture image and extraction result of facades and cracks
在图5（a ）中，通过目视判读，该纹理影像上主要有2个混凝土外墙，其中1个外墙的窗户出现明显的、多处裂纹，墙体有掉皮现象，另1个外墙无明显破坏特征。

在图5（b ）中，基于面向对象分类方法，裂纹提取
·651·
第2期李玮玮，等：基于倾斜摄影三维影像的建筑物震害特征分析结果显示为8处。

在有窗间裂纹的外墙上提取出6处裂纹，根据建（构）筑地震破坏等级划分标准，若窗体存在裂纹、墙面掉皮，该墙体属于轻微破坏或中等破坏。

通过目视判读，提取的6处窗间墙裂纹为正确提取，裂纹平均宽度为0．5m ，其余2处为误分。

4讨论
本文通过分析倾斜摄影技术，对三维遥感影像对应的纹理影像进行面向对象分析，这在一定程度上降低
了三维遥感影像提取建筑物震害的难度。

经实验分析，
我们提取到混凝土结构建筑物外墙及其裂纹，这在传统二维遥感影像是无法做到的。

由于三维建模在自动纹理贴图过程中，纹理影像是从多张倾斜影像中最优化提取出来的，经过剪裁映射到三维模型上，因此从三维模型映射得到的纹理影像往往是以碎片形式存在。

尤其在提取混凝土结构类型建筑物时，由于其与道路在光谱、纹理、空间等特征上有极大的相关性，这在一定程度上增加了提取建筑物外墙的难度。

由于裂纹的不规则性以及纹理影像的特殊性，基于eCognition 软件建立规则提取建筑物和裂纹的研究还需深入，对纹理影像的分析也需尝试其他方法。

基于纹理影像提高建筑物裂纹的提取精度，以及对其他结构类型建筑物的震害分析还需要进一步的实验与研究。

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