基于遥感与智能优化方法的承灾体信息提取及分布模拟研究

Spatial distribution of exposed elements is as important as vulnerability, and should be taken into consideration when risk assessment is performed. Detailed and accurate mapping of exposed elements is the key of producing fine and realistic risk assessment results, which, however, is seldom performed in existing risk assessment activities. In this project, we will use intelligent optimization methods to simulate spatial distribution of population and buildings, based on spatial information extracted from multi-source Remote Sensing data. High resolution images and stereo image will be used to extract three-dimensional information of buildings. As for population, we will use intelligent optimization method and multi-agent model to simulate its spatial distribution based on nighttime light intensity, impervious coverage information and three-dimensional information of buildings respectively. The results can be used to improve exposure assessment and furthermore realize high resolution risk assessment of natural hazards.

承灾体信息提取及空间分布研究的不足已成为制约自然灾害风险评估发展的瓶颈之一。建立快速准确获取承灾体信息及其空间分布的方法与模型，是使风险评估方法更加完善，评估结果更加精细可靠从而更加具有应用价值的关键，因此，承灾体信息提取及空间分布模拟研究对于提高区域自然灾害风险防范与管理水平有着重要意义。项目拟基于多源遥感数据，运用人工智能、盲信号分离、面向对象分析等方法，对人口和建筑这两类重要承灾体进行信息提取与分布模拟研究。对于建筑物承灾体，拟结合高分辨率遥感影像与立体像对数据，运用面向对象方法和立体测量原理等进行三维重建，并结合其它辅助信息确定用途、结构类型等关键属性；对于人口承灾体，将基于夜间灯光强度、不透水面丰度、建筑信息等估算因子，结合统计数据，采用粒子群优化方法、多智能体模型等建立空间分布模拟模型。研究成果将有助于提高承灾体暴露性评价的精度，为实现高精度灾害风险评估提供方法和数据支持。

承灾体信息提取及空间分布研究的不足在一定程度上制约了自然灾害风险评估的发展。如何快速且准确地获取承灾体信息及其空间分布是使风险评估方法更加完善、评估结果更加精细可靠的关键一环，对于提高区域自然灾害风险防范与管理水平有着重要意义。本项目基于多源遥感数据，运用人工智能、盲信号分离、面向对象分析等方法，对人口和建筑这两类重要承灾体进行了信息提取与分布模拟研究。在建筑物承灾体方面，结合立体像对、高分辨率遥感影像等多源数据，基于多结构形态学元素等方法实现了建筑物三维信息的快速自动提取，基于LiDAR和高分遥感数据实现了建筑物类别信息的自动提取；在不透水面提取方面，构建了多种混合像元盲分解模型，在此基础上，提出了基于NMF-TMA的大尺度上不透水面信息的快速提取方法，以及基于空谱端元优化的城市不透水面提取方法；针对DMSP/OLS夜间灯光数据的饱和问题，构建了一个新的缓解夜间灯光强度饱和的EANTLI指数，提高了夜间灯光数据的可用性；在人口分布模拟模型方面，基于粒子群智能优化算法、多智能体模型等分别构建了中、小尺度上人口空间分布模拟的模型。此外，项目还基于时差特征与随机森林，构建了水稻种植面积提取的方法。项目在规定的时间内超额完成了既定目标与任务，共登记软件著作权1项，发表基金资助文章11篇，其中SCI 论文2篇，地理学报2篇，地理研究1篇，遥感学报1篇。其他核心期刊5篇。研究成果对于解决夜间灯光数据的缺陷并扩展其应用、不透水面快速提取、人口分布模拟、建筑物三维重建与分类，以及相关研究具有很好的参考价值，有助于提高承灾体暴露性评价的精度，为实现高精度灾害风险评估提供方法和数据支持。