基于高分辨率光学/SAR影像的高原山区公路震害信息实时检测与评估方法研究

Yunnan has a large variety of landforms with mountains and valleys spreading all over the province. It is strongly suffered from high-frequency earthquakes and the following secondary disaster. After earthquake, the ground infrastructures are usually subject to different degree of damage, making it difficult to obtain the disaster information at ground. However, the remote sensing technique can obtain abundant data/information for a large area in short time, thus becoming the most effective way for data collection after earthquake. In this fund, we propose a real-time high resolution optical/SAR imagery road damage detection and assessment method in plateau and mountainous area, including: 1) a progressive optical/SAR image registration method taking into account the geometry / radiation / phase difference; 2) a road damage information detection and overall risk assessment method based on optical / SAR image, and 3) a CPU/GPU high-performance co-processing method for optical / SAR image, to provide a viable solution for the optical / SAR image precision registration, highly reliable damage detection / evaluation, and high-performance data processing in plateau and mountainous area. The theoretical and practical significance is obvious.

云南高山峡谷纵横，地形地貌复杂，是中国大陆地震活动最频繁、灾害最严重的省份之一。地震发生后，地面基础设施通常都会受到不同程度损坏，很难从地面深入到灾区获取灾情信息。遥感技术具有成像快、覆盖范围广、数据信息量丰富和不受地面条件制约等优势，已成为现阶段获取震后灾情数据的最有效手段。本项目拟综合利用高分辨率灾前光学影像和灾后SAR影像，实现高原山区公路震害信息实时检测与评估。重点针对光学/SAR影像配准难度大、震害信息检测/评估方法不完善、数据处理效率低三个典型问题，研究顾及光学/SAR影像几何/辐射/时相差异的渐进式配准、基于光学/SAR影像的公路震害信息检测及总体风险评估、面向光学/SAR影像的CPU/GPU高性能协同处理三个内容，最终为突破高原山区光学/ SAR影像高精度配准、震害信息高可靠检测/评估、数据高性能处理等关键科学问题提供一种可行的解决方案，具有重要的理论价值和实际意义。

云南地处云贵高原，是我国通往东南亚和南亚的重要陆上通道。同时，云南高山峡谷纵横，地形地貌和气象条件复杂，是中国大陆地震活动最频繁、灾害最严重的省份之一。研究全面、准确、快速地对高原山区公路震害信息进行检测和评估的方法，对于云南交通防灾减灾具有重要意义。. 本项目综合利用多源空天遥感技术，开展基于高分辨率光学/SAR影像的高原山区公路震害信息实时检测与评估方法研究，主要研究内容和取得的成果可概括为下：. （1）开展了高分辨率光学/SAR影像渐进式配准方法研究，通过基于视觉注意机制特征提取和非下采样Contourlet变换特征描述匹配方法，实现了影像初步配准，在此基础上，基于Dense SIFT算法进一步实现了影像的精细配准，为后续开展公路震害信息检测和评估提供了统一空间基准下的数据基础。另外，西南山区具有“高山-斜切峡谷-高山”等重复模式的高分遥感影像较为多见，给影像配准带来了较大难度，针对该问题，提出了一种针对具有重复模式的遥感图像特征匹配方法，有效解决了重复地形条件下的影像配准问题，匹配正确率最高可以达到90%。. （2）开展了公路震害信息检测及总体评估方法研究，重点研究了以山体滑坡、崩塌、泥石流、堰塞湖溃决水毁等为代表的典型地震链式灾害公路损毁信息检测识别流程与方法，以及基于模糊综合评判法的公路震后次生灾害风险评估方法。另外，针对高山峡谷区公路灾后重建实际需求，提出了一种新的高山峡谷区公路灾后重建空地一体化勘测方法。相关研究成果在多个实际工程项目中进行了成果转化与应用。. （3）开展了面向光学/SAR影像的CPU/GPU高性能协同处理方法研究。对影响光学/SAR影像渐进式配准效率和灾害信息检测效率的瓶颈步骤进行了分析，选取计算量大、并行程度高的正射校正、影像配准两个算法进行GPU映射和性能优化工作。在此基础上，设计了CPU/GPU动态协同处理及资源最优调度策略机制，实现了针对大数据遥感影像的快速处理。