專利名稱：鏈型災(zāi)害的災(zāi)害損失遙感綜合評(píng)估方法
技術(shù)領(lǐng)域：
屬于自然災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，專門針對(duì)巨災(zāi)引起的災(zāi)害鏈的災(zāi)害損失 評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)多種類型自然災(zāi)害的災(zāi)損評(píng)估技術(shù)。
背景技術(shù)：
隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的飛速發(fā)展，人口密度增大，基礎(chǔ)設(shè)施急劇擴(kuò)張，使得自然災(zāi) 害造成的人類生命和財(cái)產(chǎn)損失更為嚴(yán)重。而且巨型災(zāi)害，常會(huì)誘發(fā)次生災(zāi)害的接連發(fā)生，形 成災(zāi)害鏈，鏈?zhǔn)綖?zāi)害的破壞強(qiáng)度遠(yuǎn)大于各種單一災(zāi)害類型的簡(jiǎn)單疊加，能造成危害全局的 重大損失。如5. 12汶川特大地震巨災(zāi)鏈直接造成了重大震害，并引發(fā)的滑坡、碎屑流等次 生地質(zhì)災(zāi)害，導(dǎo)致了大型堰塞湖，形成洪澇災(zāi)害，淹沒居民點(diǎn)、道路、農(nóng)田，造成人員傷亡。鏈 式效應(yīng)導(dǎo)致多種災(zāi)害類型的疊加，造成了救援措施難以實(shí)施，時(shí)間延誤，造成危害全局的嚴(yán) 重災(zāi)害損失。對(duì)于我國(guó)而言，水文氣象巨型災(zāi)害鏈，即“暴雨_洪水_滑坡、泥石流”，具有發(fā) 生頻次高，災(zāi)害強(qiáng)度大、災(zāi)害鏈聯(lián)系緊密的特點(diǎn)。巨型水文氣象災(zāi)害直接形成強(qiáng)降水，引發(fā) 流域性洪澇災(zāi)害，并導(dǎo)致滑坡、泥石流等次生地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生，形成巨災(zāi)鏈。目前，國(guó)內(nèi)的災(zāi) 損評(píng)價(jià)主要針對(duì)單一洪澇災(zāi)害類型，還不能實(shí)現(xiàn)面向巨災(zāi)引發(fā)的多種次生災(zāi)害類型的災(zāi)損 評(píng)估。再者，針對(duì)多種災(zāi)害類型的災(zāi)損評(píng)估，國(guó)外實(shí)現(xiàn)了軟件、數(shù)據(jù)、模型與方法的一些初步 集成，但災(zāi)害損失目標(biāo)的選取，需要詳細(xì)的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)支持，難以實(shí)現(xiàn)多種災(zāi)害類型的快 速災(zāi)損評(píng)估，不能滿足災(zāi)害評(píng)估的時(shí)效需求。針對(duì)已有技術(shù)和方法的不足，我們研制了一種綜合利用基礎(chǔ)地理、資源環(huán)境和社 會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)和災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的綜合性災(zāi)害損失評(píng)價(jià)技術(shù)方法，能夠同時(shí)開 展災(zāi)損目標(biāo)識(shí)別，同時(shí)開展鏈型災(zāi)害中多種災(zāi)害類型的城鎮(zhèn)居民用地、農(nóng)田(耕地)、道路 和人口受災(zāi)的快速災(zāi)害損失評(píng)估技術(shù)方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)已有災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)中，災(zāi)害類型過(guò)于單一、評(píng)價(jià)目標(biāo)過(guò)于多樣和 災(zāi)損評(píng)價(jià)時(shí)效性差的不足，提供一種能夠同時(shí)開展洪澇災(zāi)害、滑坡泥石流地質(zhì)災(zāi)害的遙感 監(jiān)測(cè)，并快速識(shí)別災(zāi)損目標(biāo)、開展多種承災(zāi)體災(zāi)害損失的評(píng)價(jià)技術(shù)方法，便于實(shí)現(xiàn)多災(zāi)種、 大數(shù)據(jù)量、多承災(zāi)體的快速評(píng)估。本發(fā)明技術(shù)方案如下基于鏈型災(zāi)害的災(zāi)害損失遙感評(píng)估技術(shù)，其特征在于包括如下四個(gè)單元災(zāi)害目 標(biāo)單元、災(zāi)情信息提取單元、災(zāi)害損失模型單元、災(zāi)害損失統(tǒng)計(jì)單元，共四個(gè)單元。由上述四 個(gè)單元共同組成的災(zāi)害損失遙感評(píng)估技術(shù)方法，可有效實(shí)現(xiàn)重大自然災(zāi)害引發(fā)多種災(zāi)害類 型的快速災(zāi)損評(píng)估。第一單元，所述災(zāi)害目標(biāo)單元，即災(zāi)害損失評(píng)價(jià)目標(biāo)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)，主要包括人或者 與人有關(guān)的評(píng)價(jià)目標(biāo)，具體包括城鎮(zhèn)居民用地?cái)?shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、農(nóng)田(耕地)數(shù)據(jù)和空間化 人口數(shù)據(jù)，四類承災(zāi)體數(shù)據(jù)的生產(chǎn)。
第二單元，即所述的災(zāi)情信息提取單元，包括水體范圍提取模型和滑坡體泥石流 的識(shí)別與提取。在洪澇災(zāi)害的災(zāi)情信息提取單元中，根據(jù)水體的光學(xué)遙感特征、雷達(dá)遙感特 征，提取水體范圍和面積；在滑坡泥石流災(zāi)害的災(zāi)情信息模型中，根據(jù)滑坡體、泥石流的遙 感解譯特征，提取滑坡范圍或泥石流范圍及其規(guī)模參數(shù)。第三單元，即所述的災(zāi)害損失模型單元，主要包括城鎮(zhèn)居民用地災(zāi)害損失模型、農(nóng) 田(耕地)災(zāi)害損失模型、道路災(zāi)害損失模型、人口受災(zāi)模型。主要包括城鎮(zhèn)居民用地洪澇 災(zāi)害損失模型、城鎮(zhèn)居民用地滑坡泥石流災(zāi)害損失模型、農(nóng)田(耕地)洪澇災(zāi)害損失模型、 農(nóng)田(耕地)滑坡泥石流災(zāi)害損失模型、道路洪澇災(zāi)害損失模型、道路滑坡泥石流災(zāi)害損失 模型、洪澇災(zāi)害受災(zāi)人口模型、滑坡泥石流受災(zāi)人口模型。第四單元，即所述的災(zāi)害損失計(jì)算單元，主要包括計(jì)算不同承災(zāi)體的災(zāi)害損失狀 況；疊加行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，進(jìn)行災(zāi)害損失的分區(qū)統(tǒng)計(jì)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下特點(diǎn)a)面向巨災(zāi)引發(fā)的多種災(zāi)害類型監(jiān)測(cè)需求，同時(shí)開展多種災(zāi)害類型的災(zāi)害損失評(píng) 價(jià)，能夠滿足不同行業(yè)部門的信息需求。b)重點(diǎn)突出了人或者與人有關(guān)的地物目標(biāo)，使得災(zāi)害損失評(píng)價(jià)目標(biāo)更加適合于巨 災(zāi)引發(fā)的鏈?zhǔn)綖?zāi)害的重大災(zāi)害損失評(píng)價(jià)。c)摒棄了現(xiàn)有災(zāi)損評(píng)價(jià)技術(shù)輸入?yún)?shù)耗時(shí)費(fèi)力的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了多種承災(zāi)體(城鎮(zhèn) 居民點(diǎn)、農(nóng)田、道路、受災(zāi)人口)的多種致災(zāi)特征要素(水深、淹沒歷時(shí)、滑坡泥石流影響) 的半定量災(zāi)害損失函數(shù)的簡(jiǎn)化和集成，提高了災(zāi)害監(jiān)測(cè)時(shí)效。


圖1鏈型災(zāi)害的災(zāi)害損失遙感綜合評(píng)估方法的技術(shù)流程圖.圖2城鎮(zhèn)居民用地的災(zāi)害損失評(píng)估模型結(jié)構(gòu)圖.圖3農(nóng)田(耕地)的災(zāi)害損失評(píng)估模型結(jié)構(gòu)圖.圖4道路的災(zāi)害損失評(píng)估模型結(jié)構(gòu)圖.圖5受災(zāi)人口的災(zāi)害評(píng)估模型結(jié)構(gòu)圖.
具體實(shí)施例方式本發(fā)明利用基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)開展巨災(zāi)鏈型自然災(zāi)害的災(zāi)害損 失遙感綜合評(píng)估方法的技術(shù)流程圖如圖1所示。利用本方法，面向巨災(zāi)鏈?zhǔn)叫?yīng)引起多種 自然災(zāi)害，可以進(jìn)行巨災(zāi)鏈型災(zāi)害損失的快速綜合評(píng)估。具體實(shí)施如下①災(zāi)害目標(biāo)單元災(zāi)害損失評(píng)價(jià)目標(biāo)數(shù)據(jù)采用人機(jī)交互解譯方法，根據(jù)中、高分辨率數(shù)據(jù)的光譜和 紋理信息，識(shí)別和勾繪農(nóng)田(耕地)、道路、城鎮(zhèn)居民用地等承災(zāi)體；人口數(shù)據(jù)，主要利用統(tǒng) 計(jì)數(shù)據(jù)、土地利用類型、燈光數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)人口數(shù)據(jù)的空間化。災(zāi)害損失評(píng)價(jià)目標(biāo)數(shù)據(jù)，作為災(zāi) 害損失評(píng)估的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。 城鎮(zhèn)居民點(diǎn)識(shí)別紋理表現(xiàn)為規(guī)則的矩形、正方形等人工建筑特征；光譜反射 率極其穩(wěn)定，幾乎不會(huì)出現(xiàn)季節(jié)變化；高分辨率數(shù)據(jù)，十分易于識(shí)別； 農(nóng)田(耕地)識(shí)別坡度不大于25度；影像紋理上具有較為規(guī)則的邊界或者具有梯田邊界； 道路識(shí)別線性痕跡顯著，表現(xiàn)為明顯的人工痕跡；多連接于村鎮(zhèn)居民點(diǎn)之間； 高分辨率數(shù)據(jù)，十分易于識(shí)別； 人口數(shù)據(jù)以人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，計(jì)算得到空間分布的人口數(shù)據(jù)
權(quán)利要求
1. 一種綜合利用遙感數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理、資源環(huán)境和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的鏈型巨災(zāi)災(zāi) 害損失遙感評(píng)價(jià)技術(shù)方法，其特征在于該方法包括如下單元災(zāi)害目標(biāo)單元、災(zāi)情信息提 取單元、災(zāi)害損失模型單元、災(zāi)害損失計(jì)算單元，共四個(gè)單元。由上述四個(gè)單元共同組成的 多源數(shù)據(jù)綜合災(zāi)害損失遙感評(píng)估技術(shù)方法，可有效實(shí)現(xiàn)重大自然災(zāi)害的應(yīng)急監(jiān)測(cè)與災(zāi)損評(píng) 估。第一單元，即所述災(zāi)害目標(biāo)單元，包括城鎮(zhèn)居民用地、道路、農(nóng)田(耕地)和人口，作為 遭受自然災(zāi)害，形成重大損失承災(zāi)體的識(shí)別。第二單元，即所述的災(zāi)情信息提取單元，包括洪澇災(zāi)害信息提取、滑坡泥石流地質(zhì)災(zāi)害 信息的獲取。第三單元，即所述的災(zāi)害損失模型單元，包括城鎮(zhèn)居民用地災(zāi)害損失模型、農(nóng)田(耕 地)災(zāi)害損失模型、道路災(zāi)害損失模型、人口受災(zāi)模型。第四單元，即所述的災(zāi)害損失計(jì)算單元，主要利用上述單元的承災(zāi)體、災(zāi)情數(shù)據(jù)，調(diào)用 災(zāi)害損失模型，計(jì)算并統(tǒng)計(jì)災(zāi)害損失。
全文摘要
發(fā)明名稱鏈型災(zāi)害的災(zāi)害損失遙感綜合評(píng)估方法。本發(fā)明針對(duì)已有災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)中，災(zāi)害類型過(guò)于單一、評(píng)價(jià)目標(biāo)過(guò)于多樣和災(zāi)損評(píng)價(jià)時(shí)效性差的不足，提供一種能夠同時(shí)開展洪澇災(zāi)害、滑坡泥石流地質(zhì)災(zāi)害的遙感監(jiān)測(cè)，并快速識(shí)別災(zāi)損目標(biāo)、開展多種承災(zāi)體災(zāi)害損失的評(píng)價(jià)技術(shù)方法，便于實(shí)現(xiàn)多災(zāi)種、大數(shù)據(jù)量、多承災(zāi)體的快速評(píng)估。基于鏈型巨災(zāi)災(zāi)害損失的遙感評(píng)估技術(shù)，其特征在于包括如下四個(gè)單元災(zāi)害目標(biāo)單元、災(zāi)情信息提取單元、災(zāi)害損失模型單元、災(zāi)害損失統(tǒng)計(jì)單元，共四個(gè)單元。由上述四個(gè)單元共同組成的災(zāi)害損失遙感評(píng)估技術(shù)方法，可有效實(shí)現(xiàn)重大自然災(zāi)害引發(fā)多種災(zāi)害類型的快速災(zāi)損評(píng)估。
文檔編號(hào)G06Q50/00GK102005022SQ201010511040
公開日2011年4月6日 申請(qǐng)日期2010年10月19日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月19日
發(fā)明者杜聰, 王峰, 閻福禮, 韓昱 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所