典型地质灾害遥感监测与评估的关键技术设计

1.灾害损失实物量目标特征库构建技术

在高分辨率多维度遥感信息的支持下，分析灾害前后房屋，道路等灾害目标的光谱特征、几何特征、高度特征、纹理特征和上下文特征，理解不同尺度遥感影像房屋、道路等灾报目标物的变化规律和联系，提出多种类型灾害损失目标特征参数研究提取技术，形成统一的处理流程和标准，并结合房屋、道路等灾害目标物之间及与其他地物目标之间的空间语义关系和专家解译知识，形成灾害日标特征应用规则，构建灾害目标特征库。

2.基于高分辨率遥感影像道路损失评估技术

在灾后高分辨率遇感影像和道路基础地理信息的支持下，按照实物量特征采集规范和减灾救灾业务需求，建立道路实物量目标特征库和损毁评估模型；根据评估对象的特点，使用适合的影像处理技术和空间分析方法，在实物量目标特征库的指导下从数据源中提取灾前和灾后道路区域，并检测出损毁道路，利用实物量损毁评估模型评估实物量的损毁程度。

3.基于多时相高分辨率遥感影像房屋损失评估技术

利用灾害前后高分辨率遥感影像、基础地理信息和历史灾损统计数据，按照实物量特征采集规范和减灾救灾业务需求，建立房屋实物量损毁评估模型。根据评估对象的特点，使用适合的影像处理技术和模式识别方法，在实物量目标特征库的引导下从数据源中提取灾前和灾后房屋，并检测出损毁房屋和统计分析基于行政单元的房屋倒损率。

4.基于倾斜摄影的房屋损失评估技术

利用灾前高分辨率遥感影像、灾后倾斜摄影数据和基础地理信息，按照房屋在多角度影像中表现出的光谱、几何、纹理等特征和在数字地表模型中表现出的高度特征，建立房屋多维度目标特征库，建立房屋损毁评估模型。使用影像分割方法从灾前高分辨率遥感影像中提取完好房屋对象作为损毁检测候选区域；在此候选区域内，提取各房屋对象的多角度影像特征，通过立体测量方法计算对象高度值，然后在房屋多维度目标特征库的指导下，检测房屋的损毁区域，并利用损毁评估模型评估房屋的损毁程度。

5.基于激光雷达的房屋道路评估技术

利用激光雷达和高分辨率遥感等多角度、多维度数据，通过灾前灾后遥感影像空间配准、灰度运算和变化检测等，快速获取灾区房屋、道路等发生变化的范围。利用点云数据配准技术，得到承灾体全貌三维信息。利用点云重采样技术消除匹配点云间的空虚，研究点云密度过高区域的粗略精简技术和随机采样技术。利用点云数据分类技术，研究建筑物、道路和地形等点云提取技术。采用面向对象的变化检测方法，以灾前承灾体数据为参照，通过多时相数据间的变化检测和精确对比分析，确定承灾体变化信息及变化过程。将平面表面积作为量化变化区域的指标，通过构建Delaunay三角网，研究基于三角化的变化区域体积计算方法，精确计算建筑物变化区域的体积，用于损失程度分析评估。

6.基于中间件的多源异构数据库统一集成技术

灾害数据多种多样、多源异构，来源于不同手段、不同部门、不同系统，需要有效组织、综合应用。除了多种遥感、基础地理、社会经济等数据外，还会包括灾区视音频信息、传感设备或监控设备信号、专业系统的数字化信息等。针对上述数据特点及应用需求，面向高速网格的多源异构信息整合与管理成为首需解决的问题。多源异构时空信息存在着格式不同、坐标系不同、尺度不同等问题，可以对其进行归纳，抽象成为语法和语义上的异构。通过构建统一的时空 数据模型，从数据格式解析、格式转换等语法整合，语境、形式化、概念化等语义整合，实现对多源异构时空信息的无缝整合。

7.多维时空数据的高性能自适应可视化技术

重大灾害的时变环境特性要求将多维时空数据实时接入到GIS系统中，而且还需要将其进行直观表示。基于新一代动态三维GIS数据模型及其相应的平台软件架构，研发高性能的多维时空信息可视化引擎，突破动态环境的绘制体系结构、动态数据分布式调度优化、动态对象的实时真实感特效、二/三维时变数据场的高效可视化、分布式系统的时空一致性等系列难 点问题， 以满足分布式环境 下多用户协同可视化探索需求，并为实时可视化应用和协同决策等提供规范化的访问接口与组件，实现灾害信息在地理空间中直观、准确快速表达，为形势判断、救灾决策和资源调度等提供支持。具体实施时，多维时空数据的高性能自适应可视化需要从资源模型和数据模型两个角度分别开展研究和开发工作。

8.面向高速网络环境的灾情协同研判技术

构建一个基于网络环境、多用户的灾害信息协同研判系统，为灾害信息的综合分析与专家研判提供一体化的业务平台，灾情信息协同研判系统的体系结构采用一种基于会议方式的“主席一用户”模式。 各用户之间的标绘行为设计为分布式，除了响应本地的行为，还将本地的行为复制到参与协同标绘的其他用户端，将协同研判环境拓展到PDA等远程终端，实现多平台、多终端信息同步，以满足灾害现场调查、远程研判的需要。