地灾建筑损毁评估的无人机与地面LiDAR协同观测

激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）和立体影像匹配技术的发展，使得基于三维数据的地灾与建筑损毁监测成为可能。其中，LiDAR技术是直接获取地物三维信息的有效手段，获取信息主要包括地物的三维坐标和强度信息。Steinle等（2001）提出了基于航空影像与机载LiDAR数据的建筑物损毁识别方法，并构建了损毁建筑的三维模型。在此基础上，Schweier和Markus（2004）通过检测多时相三维数据的变化进行建筑物损毁评估，该方法对数据采集的要求较高，用于地震灾害的建筑物损毁评估耗时较多。Altan等（2001）尝试构建建筑物单元来检测不同地震强度下不同类型的建筑物损毁情况，通过构建关键的结构特征，进行建筑物损毁评估。该方法对建筑物损毁评估的精度较高，但需要获取灾前建筑物详细的结构特征。Rehor（2007）提出了基于机载LiDAR数据的严重损毁建筑物评估方法，通过与震前建筑物CAD模型对比评估建筑物的结构损毁程度。Schweier和Markus（2006）将灾场建筑物的损毁程度进行分类，建立损毁模型数据库，并将分类结果应用于地震伤亡统计和应急管理系统。Labiak等（2011）提出了基于震后机载LiDAR的建筑物分类方法，通过分析损毁建筑物的屋顶坡度来评估建筑物结构的损毁程度。Dong和Guo（2012）利用点云数据的三维结构特性，通过构建不规则三角网模拟分析了不同损毁类型建筑物的三维形状差异，并利用形状相似度对损毁建筑进行分类，评估损毁程度。Liu等（2013）以不同类型的损毁建筑为例验证了上述方法的有效性。Tu等（2016）利用城区三维地理信息模型对高分辨率遥感影像进行几何纠正，通过对比地震前后建筑物的高度、面积及纹理信息的变化对不同损毁类型的建筑物进行精确评估。

与LiDAR技术不同，立体影像匹配技术是基于二维影像间接获取地物三维信息。依据传感器类型的不同，主要分为3种方法：有理数函数模型（Rational Polynomial Camera，RPC）、航空摄影测量和计算机视觉。其中，RPC模型主要处理卫星立体影像，利用卫星的姿态参数建立严格几何模型，采用均匀分布的同名匹配点集估算RPC的模型参数，用于获取影像区域的三维模型。受卫星姿态参数精度低的影响，在无地面控制点条件下重建RPC模型存在一定的误差。针对该问题，国内外学者做了大量研究，并取得了一定的成效（刘军等，2006；张永生和刘军，2004）。潘倩（2010）利用IRS-P5立体像对生成了震区DEM，并以2008年汶川地震为例进行震区的地形变形分析、地表变化检测等研究。Tong等（2012）利用IKONOS立体像对构建了地震前后灾场的DEM，通过对比建筑物角点的高程变化确定倒损建筑物。航空摄影测量多采用光束法求解地面三维坐标（刘亚文，2004）。Rezaeian和Gruen（2007）利用航空立体影像生成地震前后的灾区DSM，并通过对比DSM的体积变化和轮廓吻合度来评估建筑物损毁程度。然而，传统航空摄影测量常需一定数量的地面控制点，且对相机标定要求高，限制了其在灾害监测中的广泛应用。

基于计算机视觉的三维重建技术不受物体形状限制，可实现全自动或半自动建模，已成为立体测量的重要研究方向。佟帅等（2011）全面介绍了基于视觉技术的影像重建方法及其研究现状。其中，基于单目视觉重建的方法，如明暗度法（Horn，1970）、光度立体视觉法（Woodham，1980）、纹理法（Witkin，1981）、轮廓法（Martin和Aggarwal，1983）等，可以从单视点拍摄的图像中提取局部特征（明暗度、纹理、轮廓等），据此推导出深度信息实现三维场景重建。该类方法对设备要求简单，成本低，且算法复杂度低，可满足实时三维重建要求，但其重建过程均依赖假设条件，且受外界条件（如光照、纹理等）的影响，导致算法的通用性差，重建效果不稳定（许志华等，2015）。基于多视点的运动恢复结构（Structure from Motion，SfM）算法（Snavely，2009），可利用一系列相互重叠的影像集，通过特征匹配来恢复相机的姿态参数及三维几何信息。Gerke和Kerle（2011）采用SfM算法处理机载倾斜影像，生成了2010年海地震灾区的三维点云，在此基础上提出了基于监督分类的建筑物损毁评估方法。(www.xing528.com)

近些年来，低空无人机技术得到了飞速发展，因其具有机动性强、成本低和重访周期短的特点而在灾害监测中得到广泛应用。此外，低空影像分辨率高、重叠度大，特别适合计算机视觉三维重建的需求，推动了视觉三维重建技术在灾害监测中的应用。沈永林等（2011）采用计算机视觉原理对低空无人机影像序列进行处理，实现了无地面控制点条件下的滑坡地形三维重建，并对重建模型的精度进行了评估，验证了其在灾害监测中的可靠性。Vetrivel等（2015）采用两种监督分类方法，提出了基于低空影像重建点云和低空影像的建筑物损毁评估方法。Fernandez Galarreta等（2015）基于低空无人机影像重建点云提出了系统的建筑物损毁评估方法，其评估精度达到了实地调查评估的水平，为后续建筑物损毁评估提供了参考。