張文靜，戴盈磊，惠 楊，劉琳婷，于 浩

（遼寧省地震局，遼寧 沈陽(yáng) 110034）

0 引言

我國(guó)是世界上遭受地震災(zāi)害最嚴(yán)重的國(guó)家之一，震后房屋的破壞和倒塌是造成人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失的最主要原因，由于農(nóng)村房屋結(jié)構(gòu)種類多樣，許多學(xué)者對(duì)農(nóng)居建筑物展開抗震性能和震害特征的研究。通過(guò)對(duì)農(nóng)居建筑現(xiàn)場(chǎng)抽樣調(diào)查及結(jié)構(gòu)特征分析，總結(jié)出中強(qiáng)有感地震中典型建筑震害特征，并對(duì)農(nóng)居典型結(jié)構(gòu)開展抗震性能及震害預(yù)測(cè)分析[1]。對(duì)具有代表性的農(nóng)村民居實(shí)地調(diào)查，針對(duì)主要民居結(jié)構(gòu)的建筑特點(diǎn)和抗震性能現(xiàn)狀進(jìn)行研究并給出農(nóng)居房屋在不同地震烈度區(qū)域內(nèi)的破壞率和損失比[2]。采用現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查方式對(duì)典型村鎮(zhèn)房屋進(jìn)行隨機(jī)抽樣調(diào)查，分析地基基礎(chǔ)、建筑材料、構(gòu)件的連接等抗震構(gòu)造措施[3]。

因此，農(nóng)居建筑物的抗震調(diào)查對(duì)地震災(zāi)害評(píng)估有著重大的影響，通常房屋建筑物數(shù)據(jù)的采集采用實(shí)地調(diào)查的方法，耗費(fèi)大量的人力物力，各類數(shù)據(jù)的收集和更新較為困難，而且無(wú)法反應(yīng)建筑物空間上的特點(diǎn)[4]。隨著科技技術(shù)的不斷發(fā)展，可以利用遙感技術(shù)快速提取建筑物的信息，通過(guò)衛(wèi)星遙感和無(wú)人機(jī)獲取高分辨率的遙感影像，利用光譜信息、紋理信息、形狀信息及幾何信息等，對(duì)建筑物進(jìn)行空間化處理[5-6]。采用遙感影像和實(shí)地調(diào)查相結(jié)合的方法，構(gòu)建較高精度的房屋基礎(chǔ)信息，提高地震災(zāi)害損失快速評(píng)估的精度和準(zhǔn)確性[7]。利用無(wú)人機(jī)對(duì)房屋正射影像全景圖和三維點(diǎn)云模型進(jìn)行了對(duì)比分析，為區(qū)域建筑物抗震能力評(píng)估提供有效的基礎(chǔ)信息[8]。通過(guò)地面調(diào)查與無(wú)人機(jī)遙感影像相結(jié)合，建立遙感解譯標(biāo)志，快速獲得房屋結(jié)構(gòu)類型屬性[9]。

本文以大連市普蘭店區(qū)農(nóng)居建筑物為例，利用無(wú)人機(jī)遙感手段獲取遙感影像，通過(guò)遙感影像確定建筑物結(jié)構(gòu)類型，建立解譯標(biāo)志，并與實(shí)際調(diào)研情況相結(jié)合，對(duì)區(qū)域農(nóng)居建筑物進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，為地震震害預(yù)測(cè)和災(zāi)害損失評(píng)估提供有力依據(jù)。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)源選取

1.1 研究區(qū)域概況

普蘭店區(qū)是大連市市轄區(qū)，地處遼東半島南部、大連市中北部，位于東經(jīng)121°50′33″～122°36′15″，北緯39°18′25″～39°59′00″之間。普蘭店區(qū)地勢(shì)北高南低，西高東低。地形大體分為三部分：北部低山區(qū)，東北及中部丘陵區(qū)，南部沿海丘陵平原區(qū)，海拔最高處為老帽山，其主峰海拔848m，海岸線總長(zhǎng)187km。

圖1 大連市普蘭店地區(qū)遙感影像圖Fig.1 Remote sensing image of Pulandian District in Dalian City

1.2 數(shù)據(jù)源獲取

筆者于2018 年3 月對(duì)大連市普蘭店農(nóng)居建筑物進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，普蘭店區(qū)農(nóng)居建筑物主要以磚木結(jié)構(gòu)、石木結(jié)構(gòu)、磚混結(jié)構(gòu)為主，少量的土木和框架結(jié)構(gòu)。

2 農(nóng)居建筑物解譯分析

影像解譯就是根據(jù)遙感圖像提供的影像特征及其對(duì)應(yīng)的特點(diǎn)進(jìn)行推理判斷，將目標(biāo)識(shí)別出來(lái)進(jìn)行定性定量的分析工作[10]。根據(jù)遙感影像的特點(diǎn)，通常采用圖像的光譜特征、形狀特征以及紋理特征來(lái)進(jìn)行建筑物的信息提取[11]。光譜特征是通過(guò)對(duì)圖像的亮度、對(duì)比度、顏色等信息的描述，反映建筑物的光譜信息；形狀特征是通過(guò)圖像中物體的周長(zhǎng)、面積、長(zhǎng)寬比及緊致程度等對(duì)建筑物的外形特征描述；紋理特征能夠很好的反映出同質(zhì)區(qū)域的視覺(jué)特征，有規(guī)律的呈現(xiàn)出建筑物的特征[12-13]。

2.1 建立建筑物遙感影像解譯標(biāo)志

此次無(wú)人機(jī)航測(cè)地區(qū)主要為大連地區(qū)的普蘭店，通過(guò)無(wú)人機(jī)的航攝影像進(jìn)行建筑物結(jié)構(gòu)的目視判讀，從建筑物的幾何信息、光譜信息及紋理信息等進(jìn)行建筑物描述，并與實(shí)際調(diào)查結(jié)果相結(jié)合建立無(wú)人機(jī)影像解譯標(biāo)志。

從無(wú)人機(jī)獲取的影像上進(jìn)行目視判讀，普蘭店地區(qū)的農(nóng)居建筑物主要為石木結(jié)構(gòu)、磚混結(jié)構(gòu)以及少量的框架結(jié)構(gòu)。石木結(jié)構(gòu)的建筑物為坡頂，大多呈“人”字型雙坡，屋頂為深灰色或磚紅色，形狀一般為規(guī)則長(zhǎng)方形，單體面積小，如圖2 所示。磚混結(jié)構(gòu)的建筑物多為平頂，顏色大多為灰色或灰白色，形狀一般為規(guī)則長(zhǎng)方形，房屋一般為單層或多層，可通過(guò)正射影像和傾斜攝影進(jìn)行判定，如圖3 所示?？蚣芙Y(jié)構(gòu)的建筑物為平頂，建筑物面積較大，陰影較長(zhǎng)，一般為多層或高層的建筑物，農(nóng)村較少，大多建在城區(qū)。

圖2 石木結(jié)構(gòu)無(wú)人機(jī)影像圖Fig.2 Unmanned aerial vehicle images of stone and wood structure

圖3 磚混結(jié)構(gòu)無(wú)人機(jī)影像圖Fig.3 Unmanned aerial vehicle images of brick-concrete structure

2.2 實(shí)地調(diào)研建筑物結(jié)構(gòu)特征

在實(shí)地調(diào)研中，通過(guò)與無(wú)人機(jī)航拍照片進(jìn)行對(duì)比，對(duì)普蘭店農(nóng)居建筑物結(jié)構(gòu)類型進(jìn)行分類，主要分為石木結(jié)構(gòu)、磚木結(jié)構(gòu)、磚混結(jié)構(gòu)及框架結(jié)構(gòu)。石木結(jié)構(gòu)類型的房屋多建于70-80 年代，主要以石墻承重，房屋整體穩(wěn)定性較差，地基較淺，基本無(wú)抗震構(gòu)造措施，如圖4所示。

圖4 石木結(jié)構(gòu)Fig.4 Stone and wood structure

磚木結(jié)構(gòu)類型的房屋豎向承重結(jié)構(gòu)的墻采用磚來(lái)砌筑，用木結(jié)構(gòu)來(lái)完成樓板和屋里的支架，外墻采用37 cm 磚墻，內(nèi)墻厚度多為24 cm，墻體采用黏土和沙土泥漿作為粘合劑，人字形的木房頂，硬山擱檁，此類房屋數(shù)量較少，大多為單層砌體，基本無(wú)抗震構(gòu)造措施，如圖5所示。

圖5 磚木結(jié)構(gòu)Fig.5 Brick wood structure

磚混結(jié)構(gòu)樓房主要由屋蓋、磚墻、鋼筋混凝土樓蓋板、樓梯、磚基礎(chǔ)及窗臺(tái)、臺(tái)階、散水等部分構(gòu)成。主要結(jié)構(gòu)荷載通過(guò)屋蓋、樓板傳到承重墻上，再由承重墻傳到磚基礎(chǔ)，承重墻砌筑質(zhì)量的好壞、砌體強(qiáng)度的大小直接關(guān)系到磚混結(jié)構(gòu)的質(zhì)量和壽命?；A(chǔ)不均勻下沉，承重墻體出現(xiàn)裂縫，將意味著磚混結(jié)構(gòu)的整體破壞，此類房屋一般為單層或多層，主要為紅磚砌墻，部分房屋采用塊石砌墻，大部分為水泥膠結(jié)。從抗震性能上分，可分為設(shè)防和未設(shè)防兩種類型，設(shè)防類型的房屋樓的頂部和底部設(shè)有圈梁，四周設(shè)有鋼筋混凝土構(gòu)造柱，未設(shè)防類型的房屋建造時(shí)未設(shè)有圈梁和構(gòu)造柱，或僅有圈梁，如圖6 所示。

圖6 磚混結(jié)構(gòu)Fig.6 Brick concrete structure

框架結(jié)構(gòu)類型的房屋一般按照我國(guó)設(shè)計(jì)規(guī)范建造，由鋼筋混凝土主梁、次梁和柱形成的框架作為建筑物的骨架，梁和柱之間的連接力剛性節(jié)點(diǎn)，屋蓋和樓板上的荷載通過(guò)架柱傳到基礎(chǔ)，框架結(jié)構(gòu)的墻體全部為自承重墻，房間布置靈活，不受樓板跨度的限制，這種結(jié)構(gòu)類型的房屋整體抗震性能好，強(qiáng)度大，能承受較大荷載，在農(nóng)村地區(qū)多是集中居住的商品房，人群密集的公共場(chǎng)所如學(xué)校、醫(yī)院及大型商場(chǎng)等，如圖7 所示。

圖7 框架結(jié)構(gòu)Fig.7 Frame structure

3 解譯精度分析

遙感影像解譯的分類精度評(píng)價(jià)方法主要分為四個(gè)階段[14-16]：第一階段主要以目視為主，例如在遙感影像處理軟件中，可通過(guò)卷簾模式來(lái)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行定性評(píng)價(jià)，具有較強(qiáng)的主觀性；第二階段主要是定性到定量的一個(gè)過(guò)渡，是通過(guò)比較分類所得的專題圖中的各項(xiàng)地類所占的面積比例與實(shí)際各項(xiàng)地類所占的面積比例作比較來(lái)對(duì)分類精度進(jìn)行評(píng)價(jià)；第三階段在第二階段的基礎(chǔ)上，對(duì)各項(xiàng)地類與實(shí)際地類進(jìn)行定位類別比較，并衍生出各種精度測(cè)量；第四階段在第三階段的基礎(chǔ)上邊衍生而出，以誤差矩陣為核心，并在利用誤差矩陣的信息上，發(fā)展各種測(cè)量。本文采用計(jì)算房屋誤差矩陣和Kappa 系數(shù)分析法對(duì)該地區(qū)房屋進(jìn)行精度分析，精度分析評(píng)價(jià)流程圖如圖8 所示。

圖8 精度分析評(píng)價(jià)流程圖Fig.8 Accuracy analysis and evaluation process

誤差矩陣，又稱混淆矩陣（confusion matrix），是一個(gè)用于表示分為某一類別的像元個(gè)數(shù)與地面檢驗(yàn)為該類別數(shù)的比較陣列，通常陣列中的列代表參考數(shù)據(jù)，行代表由遙感數(shù)據(jù)分類得到的類別數(shù)據(jù)[17-19]，其模式如表1 所示。

表1 誤差矩陣（交叉表）

Kappa 系數(shù)（Kappa Coefficient），它是通過(guò)把所有真實(shí)參考的像元總數(shù)乘以誤差矩陣對(duì)角線的和，再減去各類中真實(shí)參考像元數(shù)與該類中被分類像元總數(shù)之積后，再除以像元總數(shù)的平方減去各類中真實(shí)參考像元總數(shù)與該類中被分類像元總數(shù)之積對(duì)所有類別求和的結(jié)果[20-22]。Kappa 系數(shù)的計(jì)算是基于誤差矩陣的，計(jì)算表達(dá)式為：

其中，r 表示交叉表行的數(shù)量；xii為沿著對(duì)角線上第i 行、i 列的數(shù)值；xi+為i 行的總房屋數(shù)；x+i為i 列的總房屋數(shù)；N 為抽樣房屋的總數(shù)。kappa 計(jì)算結(jié)果一般為-1～1，但通常kappa 是落在0～1 之間，數(shù)值越大說(shuō)明目視判斷的準(zhǔn)確性越高，一般分為五組表示不同級(jí)別的一致性：0.0～0.20 極低的一致性（slight）、0.21～0.40 一般的一致性（fair）、0.41～0.60 中等的一致性（moderate）、0.61～0.80 高度的一致性（substantial） 和0.81～1 幾乎一致（almost perfect）[23]。

對(duì)（1） 式進(jìn)行變換得到：

其中，p0和pc都有著明確的含義：p0被稱為觀測(cè)精確性或一致性單元的比例，在遙感圖像解釋中反映的是解釋正確的單元格的比例；pc被稱為偶然性一致或期望的偶然一致的單元的比例，對(duì)于遙感圖像解釋則表示偶然性因素導(dǎo)致的錯(cuò)誤解釋的比例。

筆者在普蘭店內(nèi)隨機(jī)選取三個(gè)抽樣點(diǎn)進(jìn)行精度分析，采用誤差矩陣對(duì)抽樣結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，通過(guò)無(wú)人機(jī)拍攝的遙感影像分類結(jié)果，與實(shí)地調(diào)研農(nóng)居房屋的情況進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如表2-4 所示。

表2 抽樣點(diǎn)一遙感影像精度評(píng)價(jià)

從表2 可知，從影像上判讀房屋共有959棟，石木類型的房屋798 棟，磚混結(jié)構(gòu)類型的房屋133 棟，框架結(jié)構(gòu)類型的房屋9 棟，其他類型的房屋19 棟，實(shí)際調(diào)查結(jié)果中石木類型的房屋813 棟，磚混結(jié)構(gòu)類型的房屋122 棟，框架結(jié)構(gòu)類型的房屋5 棟，Kappa 系數(shù)為0.8076，精度評(píng)價(jià)結(jié)果幾乎一致，其他房屋為土木結(jié)構(gòu)及居民自建較難區(qū)分類型的房屋。

表3 抽樣點(diǎn)二遙感影像精度評(píng)價(jià)

從表3 可知，從影像上判讀房屋共有860棟，石木類型的房屋640 棟，磚混結(jié)構(gòu)類型的房屋197 棟，框架結(jié)構(gòu)類型的房屋6 棟，其他類型的房屋17 棟，實(shí)際調(diào)查結(jié)果中，石木類型的房屋633 棟，磚混結(jié)構(gòu)類型的房屋195 棟，框架結(jié)構(gòu)類型的房屋17 棟，土木類型的房屋15 棟，Kappa 系數(shù)為0.8865，精度評(píng)價(jià)結(jié)果幾乎一致。

表4 抽樣點(diǎn)三遙感影像精度評(píng)價(jià)

從表4 可知，從影像上判讀房屋共有931棟，石木類型的房屋746 棟，磚混結(jié)構(gòu)類型的房屋157 棟，框架結(jié)構(gòu)類型的房屋8 棟，其他類型的房屋20 棟，實(shí)際調(diào)查結(jié)果中石木類型的房屋739 棟，磚混結(jié)構(gòu)類型的房屋155 棟，框架結(jié)構(gòu)類型的房屋8 棟，土木類型的房屋29棟，Kappa 系數(shù)為0.8621，精度評(píng)價(jià)結(jié)果幾乎一致。

4 結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)遙感影像中建筑物信息的描述建立無(wú)人機(jī)影像解譯標(biāo)志，隨機(jī)選取三個(gè)抽樣點(diǎn)進(jìn)行精度分析，得到以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）通過(guò)隨機(jī)選取的抽樣點(diǎn)進(jìn)行精度分析可知，Kappa 系數(shù)分別為0.8076、0.8865 及0.8621，表明精度評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際建筑物考察結(jié)果幾乎一致，說(shuō)明基于無(wú)人機(jī)調(diào)查建筑物結(jié)構(gòu)類型是可行的；

（2）目視判讀影像時(shí)，容易把土木和石木結(jié)構(gòu)類型的房屋混淆，框架結(jié)構(gòu)類型的房屋單體面積及陰影大也能夠較好的判定，該地區(qū)石木結(jié)構(gòu)的房屋多余磚混結(jié)構(gòu)的房屋，對(duì)于出現(xiàn)的混分、誤分現(xiàn)象，可以通過(guò)輔助建筑周邊的地理環(huán)境，并與實(shí)際調(diào)研相結(jié)合，根據(jù)不同區(qū)域建筑物的特點(diǎn)建立不同的解譯標(biāo)志；

（3）無(wú)人機(jī)遙感照片能夠宏觀的展示某一地區(qū)建筑物的空間分布，直觀了解房屋的面積、數(shù)量、層高及屋頂類型等基礎(chǔ)信息，能夠快速提高對(duì)建筑物識(shí)別的速度，與傳統(tǒng)農(nóng)居建筑物調(diào)查相比，節(jié)省了大量的時(shí)間，可廣泛應(yīng)用于地震應(yīng)急評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等工作中，為地震應(yīng)急基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供更新基礎(chǔ)。