基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀精準(zhǔn)評(píng)估方法研究一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今社會(huì)，各類(lèi)自然災(zāi)害和人為災(zāi)害頻發(fā)，如地震、洪水、臺(tái)風(fēng)、火災(zāi)以及工程事故等，這些災(zāi)害往往會(huì)對(duì)建筑物造成嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性損毀。建筑物作為人們生產(chǎn)生活的重要載體，其結(jié)構(gòu)性損毀不僅直接威脅到人們的生命財(cái)產(chǎn)安全，還會(huì)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生重大影響。例如，2008年的汶川地震，大量建筑物倒塌損毀，導(dǎo)致了巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失；2019年澳大利亞的森林大火，許多房屋被燒毀，居民失去了家園。因此，準(zhǔn)確、快速地評(píng)估建筑物的結(jié)構(gòu)性損毀情況，對(duì)于災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)、救援決策以及災(zāi)后重建規(guī)劃具有至關(guān)重要的意義。傳統(tǒng)的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法主要依賴(lài)于人工實(shí)地勘查，這種方式不僅效率低下、危險(xiǎn)性高，而且受限于觀測(cè)人員的專(zhuān)業(yè)水平和主觀判斷，評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性難以保證。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，傾斜航空影像技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，為建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估提供了新的解決方案。傾斜航空影像技術(shù)通過(guò)在同一飛行平臺(tái)上搭載多臺(tái)傳感器，同時(shí)從一個(gè)垂直、三個(gè)或多個(gè)傾斜等不同的角度采集影像，能夠獲取建筑物多方位的信息，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)航空影像只能從垂直角度拍攝的局限。與傳統(tǒng)航空影像相比，傾斜航空影像具有以下顯著優(yōu)勢(shì)：一是能夠提供建筑物的側(cè)面紋理和幾何信息，有助于更全面地了解建筑物的結(jié)構(gòu)特征；二是可以通過(guò)多角度的影像匹配和三維重建技術(shù)，生成高精度的建筑物三維模型，為結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估提供更直觀、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；三是具有較高的空間分辨率和時(shí)間分辨率，能夠快速獲取大面積區(qū)域的建筑物影像信息，滿(mǎn)足災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)的時(shí)效性要求。利用傾斜航空影像技術(shù)進(jìn)行建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估，能夠在災(zāi)害發(fā)生后迅速獲取受災(zāi)區(qū)域建筑物的損毀狀況，為救援人員提供準(zhǔn)確的信息，指導(dǎo)救援行動(dòng)的開(kāi)展，最大限度地減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。同時(shí)，通過(guò)對(duì)建筑物損毀情況的詳細(xì)評(píng)估，能夠?yàn)闉?zāi)后重建提供科學(xué)依據(jù)，合理規(guī)劃重建方案，確保新建建筑物的安全性和穩(wěn)定性。此外，該技術(shù)還可以應(yīng)用于城市規(guī)劃、建筑安全監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，對(duì)保障城市的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。綜上所述，研究基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值，能夠?yàn)闉?zāi)害應(yīng)急管理和城市建設(shè)提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在傾斜航空影像獲取與處理方面，國(guó)外的起步相對(duì)較早。美國(guó)、德國(guó)、法國(guó)等國(guó)家的科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)在傾斜航空攝影系統(tǒng)研發(fā)、影像處理算法等方面取得了一系列重要成果。例如，美國(guó)微軟公司研發(fā)的UCOP傾斜數(shù)碼航空攝影儀，在城市三維模型數(shù)據(jù)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用，該儀器能夠快速高效地獲取多角度傾斜影像，為后期的真三維自動(dòng)生產(chǎn)提供了高質(zhì)量的航攝成果。在影像匹配與空三加密算法研究上，國(guó)外學(xué)者提出了多種針對(duì)傾斜航空影像特點(diǎn)的算法。如通過(guò)有效組合改進(jìn)的ASIFT算法和基于窗口的多角度多視影像匹配模型（WMVM），利用由粗到細(xì)的多分辨率分層匹配策略完成連接點(diǎn)的全自動(dòng)提取，同時(shí)結(jié)合基于穩(wěn)健估值原理的粗差自動(dòng)探測(cè)與剔除算法，提高了傾斜航空影像區(qū)域網(wǎng)平差的精度和可靠性。國(guó)內(nèi)在傾斜航空影像技術(shù)領(lǐng)域也取得了顯著的進(jìn)展。眾多高校和科研機(jī)構(gòu)積極開(kāi)展相關(guān)研究，推動(dòng)了傾斜航空攝影技術(shù)在我國(guó)的廣泛應(yīng)用。在航攝設(shè)備研發(fā)方面，國(guó)內(nèi)企業(yè)不斷加大投入，研發(fā)出了一系列具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的傾斜航空攝影相機(jī)和飛行平臺(tái)，部分產(chǎn)品在性能上已達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。在影像處理技術(shù)方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)傾斜航空影像的幾何校正、鑲嵌、勻光勻色等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究，提出了多種有效的解決方案，提高了傾斜航空影像的處理效率和質(zhì)量。在建筑物損毀評(píng)估方法方面，國(guó)外的研究注重多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用。一些學(xué)者利用激光雷達(dá)（LiDAR）數(shù)據(jù)與傾斜航空影像相結(jié)合，獲取建筑物的三維結(jié)構(gòu)信息和表面紋理信息，通過(guò)對(duì)比災(zāi)前災(zāi)后的數(shù)據(jù)變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑物損毀程度的精確評(píng)估。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法在建筑物損毀評(píng)估中也得到了廣泛應(yīng)用，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)建筑物影像的特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同損毀類(lèi)型和程度的分類(lèi)識(shí)別，提高了評(píng)估的自動(dòng)化程度和準(zhǔn)確性。國(guó)內(nèi)在建筑物損毀評(píng)估領(lǐng)域，除了借鑒國(guó)外先進(jìn)技術(shù)外，還結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，開(kāi)展了具有針對(duì)性的研究。一些研究利用面向?qū)ο蟮姆治龇椒?，?duì)傾斜航空影像進(jìn)行多尺度分割和分類(lèi)，提取建筑物的特征信息，進(jìn)而評(píng)估建筑物的損毀狀況。此外，國(guó)內(nèi)學(xué)者還注重將地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)與建筑物損毀評(píng)估相結(jié)合，通過(guò)建立空間分析模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑物損毀的空間分布特征和影響因素的分析，為災(zāi)害應(yīng)急決策提供科學(xué)依據(jù)。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在傾斜航空影像獲取與處理、建筑物損毀評(píng)估方法等方面取得了一定的研究成果，但仍然存在一些不足之處。一方面，在傾斜航空影像處理中，對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景下的影像匹配和三維重建精度還有待進(jìn)一步提高，尤其是在建筑物密集區(qū)域和地形起伏較大的地區(qū)，容易出現(xiàn)模型失真、紋理模糊等問(wèn)題。另一方面，在建筑物損毀評(píng)估方法上，現(xiàn)有的方法大多側(cè)重于單一特征的提取和分析，缺乏對(duì)建筑物多特征融合的綜合評(píng)估，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到一定影響。此外，目前的研究在數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和快速處理能力方面還存在不足，難以滿(mǎn)足災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)的迫切需求。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在通過(guò)對(duì)傾斜航空影像的深入分析與處理，提出一種高精度、高效率的基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法，以滿(mǎn)足災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)和城市建設(shè)管理的實(shí)際需求。具體研究?jī)?nèi)容如下：傾斜航空影像處理技術(shù)研究：對(duì)傾斜航空影像的獲取、預(yù)處理、影像匹配與空三加密等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入研究。在獲取環(huán)節(jié)，分析不同飛行平臺(tái)和傳感器組合對(duì)影像質(zhì)量的影響，選擇最適合建筑物損毀評(píng)估的獲取方案；預(yù)處理階段，研究幾何校正、輻射校正、鑲嵌、勻光勻色等技術(shù)，提高影像的質(zhì)量和可用性；影像匹配與空三加密方面，探索針對(duì)傾斜航空影像特點(diǎn)的算法，如改進(jìn)的特征提取與匹配算法，以提高連接點(diǎn)的提取精度和可靠性，實(shí)現(xiàn)高精度的區(qū)域網(wǎng)平差，為后續(xù)的建筑物三維重建和損毀評(píng)估奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。建筑物特征提取與識(shí)別：基于面向?qū)ο蟮姆治龇椒ǎ瑢?duì)傾斜航空影像進(jìn)行多尺度分割，研究不同分割尺度對(duì)建筑物特征提取的影響，確定最佳分割參數(shù)。利用光譜信息、紋理信息、幾何形狀信息等多特征融合的方式，對(duì)建筑物進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，區(qū)分不同類(lèi)型的建筑物。針對(duì)建筑物的頂面和立面，分別提取其特征，如頂面的形狀、紋理，立面的門(mén)窗分布、墻體紋理等，建立建筑物特征庫(kù)，為建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估提供豐富的特征信息。建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估模型構(gòu)建：結(jié)合建筑物的特征信息和災(zāi)前災(zāi)后的影像對(duì)比分析，建立建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估模型。研究損毀特征的量化指標(biāo)，如裂縫寬度、長(zhǎng)度，倒塌面積、體積等，通過(guò)對(duì)這些指標(biāo)的計(jì)算和分析，評(píng)估建筑物的損毀程度。利用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），對(duì)建筑物損毀類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，提高評(píng)估的自動(dòng)化程度和準(zhǔn)確性。同時(shí)，考慮建筑物的結(jié)構(gòu)類(lèi)型、建筑材料等因素對(duì)損毀程度的影響，建立綜合評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑物結(jié)構(gòu)性損毀的全面、準(zhǔn)確評(píng)估。方法驗(yàn)證與應(yīng)用：選取不同地區(qū)、不同類(lèi)型的建筑物作為研究對(duì)象，收集傾斜航空影像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，獲取建筑物的實(shí)際損毀情況。將提出的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)，驗(yàn)證方法的有效性和準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)的評(píng)估方法進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估本方法在精度、效率等方面的優(yōu)勢(shì)。將該方法應(yīng)用于災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)、城市建設(shè)規(guī)劃等實(shí)際場(chǎng)景，檢驗(yàn)其在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和實(shí)用性，為相關(guān)領(lǐng)域的決策提供科學(xué)依據(jù)。1.4研究方法與技術(shù)路線(xiàn)文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國(guó)內(nèi)外關(guān)于傾斜航空影像處理、建筑物特征提取、建筑物損毀評(píng)估等方面的文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告等。通過(guò)對(duì)這些文獻(xiàn)的綜合分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問(wèn)題，為本文的研究提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)參考，明確研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)分析法：設(shè)計(jì)并開(kāi)展一系列實(shí)驗(yàn)，對(duì)傾斜航空影像處理技術(shù)、建筑物特征提取方法以及損毀評(píng)估模型進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，控制變量，對(duì)比不同算法和模型的性能表現(xiàn)，如影像匹配精度、特征提取準(zhǔn)確率、損毀評(píng)估準(zhǔn)確率等。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，篩選出最優(yōu)的技術(shù)方案和參數(shù)設(shè)置，提高研究成果的可靠性和實(shí)用性。案例研究法：選取不同地區(qū)、不同類(lèi)型建筑物的實(shí)際案例，收集傾斜航空影像數(shù)據(jù)以及相關(guān)的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)。將本文提出的基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法應(yīng)用于這些案例中，進(jìn)行實(shí)際的評(píng)估操作。通過(guò)對(duì)案例評(píng)估結(jié)果的分析，驗(yàn)證方法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和有效性，同時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，進(jìn)一步完善評(píng)估方法。本研究的技術(shù)路線(xiàn)如圖1-1所示。首先進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研，全面了解傾斜航空影像在建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)。然后開(kāi)展傾斜航空影像處理技術(shù)研究，包括影像獲取、預(yù)處理、影像匹配與空三加密等環(huán)節(jié)，獲取高質(zhì)量的影像數(shù)據(jù)和高精度的三維模型。在此基礎(chǔ)上，基于面向?qū)ο蟮姆治龇椒ㄟM(jìn)行建筑物特征提取與識(shí)別，建立建筑物特征庫(kù)。接著結(jié)合建筑物特征信息和災(zāi)前災(zāi)后影像對(duì)比分析，構(gòu)建建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估模型。最后通過(guò)案例研究，將評(píng)估方法應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)，驗(yàn)證方法的有效性和準(zhǔn)確性，并與傳統(tǒng)評(píng)估方法進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估本方法的優(yōu)勢(shì)，從而完成基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法的研究。[此處插入技術(shù)路線(xiàn)圖1-1][此處插入技術(shù)路線(xiàn)圖1-1]二、傾斜航空影像技術(shù)原理與數(shù)據(jù)獲取2.1傾斜航空影像技術(shù)原理傾斜攝影技術(shù)是國(guó)際測(cè)繪遙感領(lǐng)域近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)高新技術(shù)，其核心原理是通過(guò)在同一飛行平臺(tái)上搭載多臺(tái)傳感器，同時(shí)從一個(gè)垂直角度和多個(gè)傾斜角度采集影像，從而獲取地面物體更為完整準(zhǔn)確的信息。以常見(jiàn)的五鏡頭傾斜相機(jī)為例，其中一個(gè)鏡頭垂直向下拍攝，獲取地面物體的頂面信息，另外四個(gè)鏡頭分別朝向不同的傾斜方向（前、后、左、右），拍攝獲取地面物體的側(cè)面信息。這種多角度的采集方式，打破了傳統(tǒng)航空攝影僅能從垂直方向獲取影像的局限，為后續(xù)的分析和應(yīng)用提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，飛行平臺(tái)的選擇至關(guān)重要。目前，常用的飛行平臺(tái)包括有人飛機(jī)和無(wú)人機(jī)。有人飛機(jī)通常適用于大面積的傾斜攝影任務(wù)，其搭載能力強(qiáng)、續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)，能夠快速完成對(duì)大片區(qū)域的影像采集。例如，在對(duì)一個(gè)大城市進(jìn)行整體測(cè)繪時(shí)，使用有人飛機(jī)可以在較短時(shí)間內(nèi)獲取整個(gè)城市范圍的傾斜航空影像。而無(wú)人機(jī)則具有靈活性高、操作簡(jiǎn)便、成本較低等優(yōu)勢(shì)，更適合小范圍、高精度的影像采集任務(wù)。對(duì)于一個(gè)小型城鎮(zhèn)或特定的建筑物區(qū)域，無(wú)人機(jī)可以根據(jù)實(shí)際需求靈活調(diào)整飛行高度、航線(xiàn)等參數(shù)，獲取高分辨率的傾斜影像。傾斜相機(jī)作為獲取影像的關(guān)鍵設(shè)備，其性能直接影響到影像的質(zhì)量和后續(xù)的應(yīng)用效果。不同型號(hào)的傾斜相機(jī)在鏡頭參數(shù)、像素?cái)?shù)量、成像質(zhì)量等方面存在差異。一般來(lái)說(shuō)，高像素的傾斜相機(jī)能夠獲取更清晰、細(xì)節(jié)更豐富的影像，但同時(shí)也會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)量增大、處理難度增加等問(wèn)題。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的任務(wù)需求和預(yù)算，選擇合適的傾斜相機(jī)。從成像原理來(lái)看，傾斜相機(jī)通過(guò)光學(xué)鏡頭將地面物體的光線(xiàn)聚焦到圖像傳感器上，圖像傳感器將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，再經(jīng)過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換等處理過(guò)程，最終生成數(shù)字化的影像數(shù)據(jù)。在這個(gè)過(guò)程中，相機(jī)的鏡頭畸變、曝光時(shí)間、感光度等因素都會(huì)對(duì)影像的質(zhì)量產(chǎn)生影響。為了提高影像的質(zhì)量，需要對(duì)相機(jī)進(jìn)行嚴(yán)格的檢校，校正鏡頭畸變等誤差，確保獲取的影像具有較高的幾何精度和輻射精度。與傳統(tǒng)的垂直航空影像相比，傾斜航空影像具有明顯的優(yōu)勢(shì)。首先，傾斜航空影像能夠提供建筑物的側(cè)面紋理和幾何信息。傳統(tǒng)垂直航空影像只能拍攝到建筑物的頂面，對(duì)于建筑物側(cè)面的結(jié)構(gòu)、門(mén)窗分布、墻面材質(zhì)等信息無(wú)法獲取，而傾斜航空影像的多個(gè)傾斜角度拍攝，能夠完整地展現(xiàn)建筑物的側(cè)面特征，這對(duì)于建筑物的識(shí)別、分類(lèi)以及結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估具有重要意義。例如，在評(píng)估建筑物的抗震性能時(shí)，建筑物側(cè)面的墻體結(jié)構(gòu)和門(mén)窗分布情況是重要的評(píng)估指標(biāo)，傾斜航空影像能夠清晰地呈現(xiàn)這些信息，為評(píng)估提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。其次，傾斜航空影像可以通過(guò)多角度的影像匹配和三維重建技術(shù)，生成高精度的建筑物三維模型。利用多視影像匹配算法，在不同角度的影像中尋找同名點(diǎn)，通過(guò)三角測(cè)量原理計(jì)算出這些點(diǎn)的三維坐標(biāo)，進(jìn)而構(gòu)建建筑物的三維模型。這種三維模型不僅能夠直觀地展示建筑物的外觀形態(tài)，還能夠精確地反映建筑物的空間位置和幾何尺寸，為建筑物的分析和評(píng)估提供了更直觀、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。例如，在城市規(guī)劃中，可以利用建筑物的三維模型進(jìn)行空間分析，評(píng)估建筑物之間的空間關(guān)系、日照情況等，為合理規(guī)劃城市布局提供依據(jù)。此外，傾斜航空影像具有較高的空間分辨率和時(shí)間分辨率?？臻g分辨率決定了影像能夠分辨的最小地物尺寸，高空間分辨率的傾斜航空影像可以清晰地顯示建筑物的細(xì)節(jié)特征，如屋頂?shù)耐咂?、窗?hù)的邊框等，這對(duì)于建筑物的精細(xì)識(shí)別和損毀評(píng)估至關(guān)重要。時(shí)間分辨率則反映了獲取影像的時(shí)間間隔，通過(guò)定期獲取傾斜航空影像，可以對(duì)建筑物的狀態(tài)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)建筑物的損毀情況，為災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)提供及時(shí)的數(shù)據(jù)支持。例如，在地震、臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害發(fā)生后，可以迅速獲取受災(zāi)區(qū)域的傾斜航空影像，與災(zāi)前影像進(jìn)行對(duì)比分析，快速評(píng)估建筑物的損毀程度和范圍。2.2數(shù)據(jù)獲取設(shè)備與方法獲取傾斜航空影像的數(shù)據(jù)采集設(shè)備主要包括飛行平臺(tái)和傾斜相機(jī)。飛行平臺(tái)方面，無(wú)人機(jī)和有人飛機(jī)是最常用的兩種類(lèi)型。無(wú)人機(jī)由于其體積小、操作靈活、成本低等優(yōu)勢(shì)，在小范圍、高分辨率的傾斜航空影像采集任務(wù)中應(yīng)用廣泛。例如大疆精靈系列無(wú)人機(jī)，具備穩(wěn)定的飛行性能和良好的操控性，可搭載不同型號(hào)的傾斜相機(jī)進(jìn)行影像采集。其攜帶的高精度GPS模塊能夠精確記錄飛行軌跡，確保在預(yù)設(shè)航線(xiàn)飛行時(shí)的準(zhǔn)確性，保證影像采集的完整性和重疊度。同時(shí)，無(wú)人機(jī)的操作相對(duì)簡(jiǎn)便，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單培訓(xùn)的操作人員即可完成飛行任務(wù)，這使得它在應(yīng)對(duì)緊急災(zāi)害情況時(shí)能夠迅速響應(yīng)，快速獲取受災(zāi)區(qū)域的傾斜航空影像。有人飛機(jī)則憑借其強(qiáng)大的搭載能力和較長(zhǎng)的續(xù)航時(shí)間，適用于大面積區(qū)域的傾斜航空影像采集工作。像國(guó)產(chǎn)的運(yùn)十二飛機(jī)，可配備專(zhuān)業(yè)的傾斜攝影測(cè)量系統(tǒng)，在一次飛行任務(wù)中能夠覆蓋較大的范圍，為城市大規(guī)模測(cè)繪、區(qū)域地理信息普查等提供高質(zhì)量的傾斜航空影像數(shù)據(jù)。有人飛機(jī)的飛行高度和速度相對(duì)穩(wěn)定，能夠獲取更統(tǒng)一、更全面的影像數(shù)據(jù)，對(duì)于需要宏觀把握區(qū)域建筑物情況的應(yīng)用場(chǎng)景具有重要意義。傾斜相機(jī)作為獲取影像的核心設(shè)備，其性能直接影響到影像的質(zhì)量和后續(xù)的分析處理。常見(jiàn)的傾斜相機(jī)有多鏡頭一體化設(shè)計(jì)，如五鏡頭傾斜相機(jī)，包含一個(gè)垂直鏡頭和四個(gè)傾斜鏡頭，可同時(shí)從不同角度拍攝影像。徠卡RCD30傾斜相機(jī)便是一款具有代表性的設(shè)備，它擁有高像素的成像能力，能夠捕捉到建筑物的細(xì)微紋理和結(jié)構(gòu)特征，為建筑物特征提取和損毀評(píng)估提供豐富的細(xì)節(jié)信息。同時(shí)，該相機(jī)具備良好的光學(xué)性能，鏡頭畸變較小，經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的檢校后，能夠保證影像的幾何精度，使得基于影像生成的三維模型更加準(zhǔn)確可靠。在獲取傾斜航空影像時(shí)，合理的航線(xiàn)設(shè)計(jì)至關(guān)重要。航線(xiàn)設(shè)計(jì)需綜合考慮多個(gè)因素，包括飛行區(qū)域的范圍、地形地貌、建筑物分布情況以及所需影像的分辨率和重疊度等。一般來(lái)說(shuō)，為了保證影像的拼接精度和完整性，航向重疊度通常設(shè)置在60%-80%之間，旁向重疊度設(shè)置在30%-60%之間。例如，在對(duì)一個(gè)城市區(qū)域進(jìn)行傾斜航空影像采集時(shí)，若該區(qū)域建筑物密集且地形復(fù)雜，為了確保能夠獲取建筑物各個(gè)側(cè)面的清晰影像以及準(zhǔn)確反映地形起伏，可適當(dāng)提高航向和旁向重疊度，將航向重疊度設(shè)置為75%，旁向重疊度設(shè)置為50%。航線(xiàn)設(shè)計(jì)通常借助專(zhuān)業(yè)的航線(xiàn)規(guī)劃軟件進(jìn)行，如Pix4Dcapture、Altizure等。這些軟件能夠根據(jù)輸入的飛行區(qū)域范圍、地形數(shù)據(jù)以及相機(jī)參數(shù)等信息，自動(dòng)生成合理的航線(xiàn)規(guī)劃方案。以Pix4Dcapture軟件為例，在進(jìn)行正射航線(xiàn)規(guī)劃時(shí)，用戶(hù)可通過(guò)設(shè)置多邊形或矩形范圍來(lái)確定飛行區(qū)域，同時(shí)調(diào)整飛行高度、航向重疊和旁向重疊等參數(shù)，軟件會(huì)根據(jù)這些參數(shù)生成詳細(xì)的飛行航線(xiàn)，指導(dǎo)無(wú)人機(jī)按照預(yù)設(shè)航線(xiàn)進(jìn)行影像采集。拍攝參數(shù)設(shè)置也是獲取高質(zhì)量?jī)A斜航空影像的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。拍攝參數(shù)主要包括相機(jī)的曝光時(shí)間、感光度（ISO）、快門(mén)速度、光圈大小等。曝光時(shí)間決定了相機(jī)傳感器接收光線(xiàn)的時(shí)長(zhǎng)，合適的曝光時(shí)間能夠確保影像的亮度適中，避免過(guò)亮或過(guò)暗的情況。感光度（ISO）則影響相機(jī)對(duì)光線(xiàn)的敏感程度，在光線(xiàn)較暗的環(huán)境下，可適當(dāng)提高ISO值，但過(guò)高的ISO值可能會(huì)引入噪點(diǎn)，影響影像質(zhì)量?？扉T(mén)速度和光圈大小相互配合，控制進(jìn)光量和景深。在拍攝傾斜航空影像時(shí)，為了保證建筑物的細(xì)節(jié)清晰，通常需要選擇較小的光圈以獲得較大的景深，同時(shí)根據(jù)光線(xiàn)條件調(diào)整快門(mén)速度和ISO值，以達(dá)到最佳的拍攝效果。例如，在晴朗的白天，光線(xiàn)充足，可將光圈設(shè)置為f/8-f/16之間，快門(mén)速度設(shè)置在1/500-1/1000秒左右，ISO值設(shè)置為100-200，以獲取清晰、高質(zhì)量的傾斜航空影像。此外，還需根據(jù)飛行平臺(tái)的飛行速度和高度，合理調(diào)整拍攝參數(shù)，確保在飛行過(guò)程中能夠穩(wěn)定地獲取清晰的影像。2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理獲取的傾斜航空影像往往會(huì)受到多種因素的影響，如大氣散射、相機(jī)噪聲、光照變化等，導(dǎo)致影像質(zhì)量下降，存在噪聲、對(duì)比度低、幾何畸變等問(wèn)題。這些問(wèn)題會(huì)對(duì)后續(xù)的影像分析和建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估產(chǎn)生不利影響，因此需要對(duì)傾斜航空影像進(jìn)行預(yù)處理，以提高影像質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。影像去噪是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)之一。常見(jiàn)的噪聲類(lèi)型包括高斯噪聲、椒鹽噪聲等，這些噪聲會(huì)使影像變得模糊，影響建筑物特征的提取和識(shí)別。常用的去噪方法有均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。均值濾波是通過(guò)計(jì)算鄰域像素的平均值來(lái)代替中心像素值，從而達(dá)到平滑圖像、去除噪聲的目的。其原理是對(duì)于圖像中的每個(gè)像素，取其鄰域內(nèi)像素的灰度平均值作為該像素的新灰度值。例如，對(duì)于一個(gè)3×3的鄰域窗口，將窗口內(nèi)9個(gè)像素的灰度值相加，再除以9，得到的平均值即為中心像素的新灰度值。均值濾波算法簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快，但在去除噪聲的同時(shí)，也會(huì)使圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息變得模糊。中值濾波則是將鄰域內(nèi)的像素值進(jìn)行排序，取中間值作為中心像素的新值。對(duì)于一個(gè)包含奇數(shù)個(gè)像素的鄰域窗口，將窗口內(nèi)的像素灰度值從小到大排序，中間位置的像素灰度值即為中心像素的新值；對(duì)于包含偶數(shù)個(gè)像素的鄰域窗口，通常取中間兩個(gè)像素灰度值的平均值作為中心像素的新值。中值濾波在去除椒鹽噪聲等脈沖噪聲方面具有較好的效果，能夠有效地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。高斯濾波是根據(jù)高斯函數(shù)的分布特性對(duì)鄰域像素進(jìn)行加權(quán)平均，距離中心像素越近的像素權(quán)重越大，越遠(yuǎn)的像素權(quán)重越小。其公式為：G(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{(x^2+y^2)}{2\sigma^2}}其中，G(x,y)表示高斯函數(shù)在點(diǎn)(x,y)處的值，\sigma為高斯分布的標(biāo)準(zhǔn)差，它控制著高斯函數(shù)的寬度，決定了鄰域內(nèi)不同位置像素對(duì)中心像素的影響程度。通過(guò)調(diào)整\sigma的值，可以靈活地控制濾波的強(qiáng)度和對(duì)圖像細(xì)節(jié)的保留程度。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)影像噪聲的特點(diǎn)和后續(xù)分析對(duì)影像細(xì)節(jié)的要求，選擇合適的去噪方法和參數(shù)，能夠有效地去除噪聲，提高影像的清晰度和質(zhì)量。增強(qiáng)對(duì)比度也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟。對(duì)比度低的影像會(huì)使建筑物的特征難以區(qū)分，影響后續(xù)的分析和評(píng)估。直方圖均衡化是一種常用的對(duì)比度增強(qiáng)方法，其原理是通過(guò)對(duì)影像的灰度直方圖進(jìn)行調(diào)整，使影像的灰度分布更加均勻，從而增強(qiáng)影像的對(duì)比度。具體做法是將影像的灰度范圍拉伸到整個(gè)灰度區(qū)間[0,255]，使得原來(lái)集中在某個(gè)灰度范圍內(nèi)的像素均勻分布在整個(gè)灰度區(qū)間，從而提高影像的對(duì)比度和視覺(jué)效果。例如，對(duì)于一幅灰度值主要集中在0-100之間的影像，通過(guò)直方圖均衡化處理后，灰度值會(huì)均勻分布在0-255之間，使得影像中的亮部更亮，暗部更暗，建筑物的細(xì)節(jié)和特征更加清晰可見(jiàn)。此外，還有自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）方法，它是在局部區(qū)域內(nèi)對(duì)直方圖進(jìn)行均衡化處理，能夠更好地保留影像的局部細(xì)節(jié)信息，避免全局直方圖均衡化可能導(dǎo)致的過(guò)度增強(qiáng)或細(xì)節(jié)丟失問(wèn)題。CLAHE將影像劃分為多個(gè)小塊，對(duì)每個(gè)小塊分別進(jìn)行直方圖均衡化，然后通過(guò)雙線(xiàn)性插值等方法將處理后的小塊合并成完整的影像。在處理包含不同光照條件和復(fù)雜場(chǎng)景的傾斜航空影像時(shí)，CLAHE能夠根據(jù)影像的局部特征自動(dòng)調(diào)整對(duì)比度增強(qiáng)的程度，使得不同區(qū)域的建筑物特征都能得到有效的增強(qiáng)，提高了影像的可讀性和可分析性。幾何校正用于消除影像中的幾何變形，使影像的幾何位置與實(shí)際地理位置相匹配。傾斜航空影像在獲取過(guò)程中，由于飛行平臺(tái)的姿態(tài)變化、地形起伏以及相機(jī)鏡頭畸變等因素的影響，會(huì)產(chǎn)生各種幾何變形，如平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、扭曲等。這些幾何變形會(huì)導(dǎo)致影像中建筑物的形狀、位置和尺寸發(fā)生偏差，影響后續(xù)的分析和評(píng)估精度。常見(jiàn)的幾何校正方法包括基于地面控制點(diǎn)（GCP）的校正和基于有理函數(shù)模型（RFM）的校正?；诘孛婵刂泣c(diǎn)的校正方法需要在影像中選取一定數(shù)量分布均勻的地面控制點(diǎn)，這些控制點(diǎn)在影像上的坐標(biāo)和實(shí)際地理位置坐標(biāo)已知。通過(guò)建立控制點(diǎn)在影像坐標(biāo)和地理坐標(biāo)之間的數(shù)學(xué)變換模型，如多項(xiàng)式變換模型，利用最小二乘法求解模型參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)影像的幾何校正。多項(xiàng)式變換模型通常采用一階、二階或高階多項(xiàng)式來(lái)描述影像坐標(biāo)與地理坐標(biāo)之間的關(guān)系，例如一階多項(xiàng)式變換模型可以表示為：x=a_0+a_1X+a_2Yy=b_0+b_1X+b_2Y其中，(x,y)為影像坐標(biāo)，(X,Y)為地理坐標(biāo)，a_0,a_1,a_2,b_0,b_1,b_2為多項(xiàng)式系數(shù)，通過(guò)求解這些系數(shù)，就可以將影像上的任意點(diǎn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為地理坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)幾何校正?？刂泣c(diǎn)的數(shù)量和分布對(duì)校正精度有很大影響，一般來(lái)說(shuō)，控制點(diǎn)數(shù)量越多、分布越均勻，校正精度越高?；谟欣砗瘮?shù)模型的校正方法則是利用有理函數(shù)來(lái)描述影像的幾何關(guān)系，不需要精確的傳感器模型和復(fù)雜的物理參數(shù)。有理函數(shù)模型通過(guò)將影像坐標(biāo)和地面坐標(biāo)之間的關(guān)系表示為多項(xiàng)式的比值，能夠有效地處理各種復(fù)雜的幾何變形。其表達(dá)式為：P=\frac{P_1(X,Y,Z)}{P_2(X,Y,Z)}L=\frac{L_1(X,Y,Z)}{L_2(X,Y,Z)}其中，(P,L)為影像坐標(biāo)，(X,Y,Z)為地面坐標(biāo)，P_1,P_2,L_1,L_2為關(guān)于(X,Y,Z)的多項(xiàng)式。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)已知的地面控制點(diǎn)求解有理函數(shù)模型的參數(shù)，然后利用該模型對(duì)整幅影像進(jìn)行幾何校正?；谟欣砗瘮?shù)模型的校正方法具有精度高、適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，尤其適用于缺乏傳感器詳細(xì)參數(shù)或地形復(fù)雜的情況。通過(guò)影像去噪、增強(qiáng)對(duì)比度和幾何校正等預(yù)處理步驟，能夠有效地提高傾斜航空影像的質(zhì)量，去除噪聲、增強(qiáng)特征、糾正幾何變形，為后續(xù)的影像匹配、建筑物特征提取以及結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估等工作提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。三、建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估指標(biāo)與方法基礎(chǔ)3.1建筑物結(jié)構(gòu)性損毀類(lèi)型與特征建筑物在遭受地震、火災(zāi)、水災(zāi)等不同類(lèi)型的災(zāi)害時(shí)，會(huì)呈現(xiàn)出多種結(jié)構(gòu)性損毀類(lèi)型，每種損毀類(lèi)型都具有獨(dú)特的特征表現(xiàn)。在地震災(zāi)害中，3.2傳統(tǒng)建筑物損毀評(píng)估方法分析傳統(tǒng)的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法主要依賴(lài)于人工實(shí)地勘查，這些方法在長(zhǎng)期的實(shí)踐中積累了一定的經(jīng)驗(yàn)，但也存在著諸多局限性。目視檢查是最為基礎(chǔ)且常用的評(píng)估方法。專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員憑借肉眼直接觀察建筑物的外觀狀況，包括墻體是否有裂縫、屋頂是否有塌陷、門(mén)窗是否變形等明顯的損毀跡象。這種方法具有操作簡(jiǎn)便、成本較低的優(yōu)點(diǎn)，能夠快速發(fā)現(xiàn)一些表面可見(jiàn)的嚴(yán)重?fù)p毀問(wèn)題。在一些小型建筑或簡(jiǎn)單的損毀情況評(píng)估中，目視檢查可以初步判斷建筑物的損毀程度，為后續(xù)的評(píng)估工作提供基礎(chǔ)信息。然而，目視檢查的局限性也十分明顯。其檢測(cè)范圍主要局限于建筑物的表面，對(duì)于建筑物內(nèi)部的結(jié)構(gòu)損傷，如混凝土內(nèi)部的空洞、鋼筋的銹蝕等，無(wú)法通過(guò)目視檢查發(fā)現(xiàn)。同時(shí)，該方法的精度很大程度上取決于檢測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)水平，不同檢測(cè)人員對(duì)同一損毀情況的判斷可能存在差異，主觀性較強(qiáng)。此外，對(duì)于一些隱蔽部位或難以到達(dá)的區(qū)域，如建筑物的高層、狹小空間等，目視檢查難以進(jìn)行全面的評(píng)估。敲擊法是通過(guò)用工具（如錘子、敲擊棒等）敲擊建筑物的結(jié)構(gòu)構(gòu)件，根據(jù)發(fā)出的聲音來(lái)判斷構(gòu)件內(nèi)部是否存在缺陷。一般來(lái)說(shuō)，聲音清脆表示構(gòu)件結(jié)構(gòu)完好，而聲音沉悶或有空洞聲則可能意味著構(gòu)件內(nèi)部存在空洞、疏松等問(wèn)題。敲擊法在檢測(cè)混凝土結(jié)構(gòu)、砌體結(jié)構(gòu)等方面有一定的應(yīng)用，能夠較為直觀地發(fā)現(xiàn)一些表面下的淺層缺陷。在檢測(cè)混凝土柱時(shí)，通過(guò)敲擊可以初步判斷柱體內(nèi)部是否存在局部的混凝土疏松現(xiàn)象。但是，敲擊法的檢測(cè)深度有限，通常只能檢測(cè)到構(gòu)件表面以下幾厘米的范圍，對(duì)于深層的結(jié)構(gòu)損傷無(wú)法有效檢測(cè)。而且，敲擊法的準(zhǔn)確性受構(gòu)件材質(zhì)、厚度以及敲擊力度等多種因素的影響，檢測(cè)結(jié)果的可靠性相對(duì)較低。此外，頻繁的敲擊可能會(huì)對(duì)建筑物的表面造成一定程度的損傷，影響建筑物的外觀和耐久性。鉆孔法是在建筑物的結(jié)構(gòu)構(gòu)件上鉆孔，通過(guò)觀察鉆孔內(nèi)部的情況以及取出的芯樣，來(lái)分析構(gòu)件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、混凝土強(qiáng)度、鋼筋分布等信息。鉆孔法能夠直接獲取建筑物內(nèi)部的實(shí)物樣本，對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)估建筑物的結(jié)構(gòu)性能具有重要意義。通過(guò)對(duì)混凝土芯樣的抗壓強(qiáng)度測(cè)試，可以準(zhǔn)確了解混凝土的實(shí)際強(qiáng)度，為評(píng)估建筑物的承載能力提供可靠的數(shù)據(jù)支持。然而，鉆孔法屬于破壞性檢測(cè)方法，會(huì)對(duì)建筑物的結(jié)構(gòu)造成一定的損傷，尤其是在對(duì)關(guān)鍵構(gòu)件進(jìn)行鉆孔時(shí)，可能會(huì)影響建筑物的整體安全性。此外，鉆孔法的檢測(cè)效率較低，每鉆一個(gè)孔都需要耗費(fèi)一定的時(shí)間和人力，且鉆孔的數(shù)量和位置有限，不能全面反映建筑物的內(nèi)部結(jié)構(gòu)情況，容易出現(xiàn)漏檢的情況。綜上所述，傳統(tǒng)的建筑物損毀評(píng)估方法在檢測(cè)范圍、精度、效率等方面存在明顯的不足，難以滿(mǎn)足現(xiàn)代建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估對(duì)快速、準(zhǔn)確、全面的要求。隨著科技的不斷進(jìn)步，傾斜航空影像技術(shù)等新型技術(shù)的出現(xiàn)，為建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估提供了新的思路和方法，有望彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法的缺陷，實(shí)現(xiàn)更高效、準(zhǔn)確的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估。3.3基于傾斜航空影像的評(píng)估方法優(yōu)勢(shì)與傳統(tǒng)的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法相比，基于傾斜航空影像的評(píng)估方法具有多方面的顯著優(yōu)勢(shì)。在獲取全方位信息方面，傳統(tǒng)方法存在明顯局限。例如目視檢查，主要依賴(lài)檢測(cè)人員的肉眼觀察，僅能獲取建筑物表面的有限信息，對(duì)于建筑物內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及難以直接觀察到的部位，如屋頂背面、高層隱蔽處等，幾乎無(wú)法進(jìn)行有效檢測(cè)。而基于傾斜航空影像的方法，通過(guò)多鏡頭多角度采集影像，能夠獲取建筑物頂面、側(cè)面等全方位的信息。以五鏡頭傾斜相機(jī)為例，其一個(gè)垂直鏡頭和四個(gè)傾斜鏡頭可同時(shí)從不同角度拍攝，能全面展現(xiàn)建筑物的外觀形態(tài)，包括門(mén)窗分布、墻面紋理、屋頂結(jié)構(gòu)等細(xì)節(jié)，為評(píng)估提供豐富的數(shù)據(jù)支持，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法在信息獲取上的不足。在自動(dòng)化檢測(cè)實(shí)現(xiàn)方面，傳統(tǒng)方法如敲擊法、鉆孔法等，需要人工逐一操作，不僅效率低下，而且勞動(dòng)強(qiáng)度大。而基于傾斜航空影像的評(píng)估方法可借助先進(jìn)的圖像處理算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)傾斜航空影像進(jìn)行分析，能夠自動(dòng)識(shí)別建筑物的損毀特征，如裂縫、坍塌區(qū)域等，大大提高了檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，減少了人工干預(yù)，降低了人為因素對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。在提高評(píng)估效率方面，傳統(tǒng)人工實(shí)地勘查方法受限于檢測(cè)人員的數(shù)量和工作時(shí)間，對(duì)于大面積受災(zāi)區(qū)域的建筑物損毀評(píng)估，往往需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力。在發(fā)生大規(guī)模地震災(zāi)害后，若采用傳統(tǒng)方法對(duì)整個(gè)受災(zāi)城市的建筑物進(jìn)行評(píng)估，可能需要數(shù)周甚至數(shù)月的時(shí)間才能完成初步評(píng)估。而基于傾斜航空影像的方法，可通過(guò)無(wú)人機(jī)或有人飛機(jī)快速獲取大面積區(qū)域的影像數(shù)據(jù)，結(jié)合高效的數(shù)據(jù)處理算法，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)大量建筑物的初步評(píng)估，為災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)爭(zhēng)取寶貴的時(shí)間。在提升評(píng)估精度方面，傳統(tǒng)方法由于主觀性強(qiáng)、檢測(cè)手段有限，評(píng)估精度難以保證。不同檢測(cè)人員對(duì)目視檢查結(jié)果的判斷可能存在差異，敲擊法和鉆孔法也只能獲取局部的結(jié)構(gòu)信息，無(wú)法全面準(zhǔn)確地評(píng)估建筑物的損毀程度。基于傾斜航空影像的方法，通過(guò)高精度的影像數(shù)據(jù)和精確的三維重建技術(shù)，能夠準(zhǔn)確測(cè)量建筑物的幾何尺寸、位置變化等參數(shù)，結(jié)合多特征融合分析，能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估建筑物的損毀程度和類(lèi)型，提高了評(píng)估結(jié)果的可靠性和科學(xué)性。綜上所述，基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法在信息獲取、自動(dòng)化檢測(cè)、評(píng)估效率和精度等方面展現(xiàn)出傳統(tǒng)方法無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，為建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估提供了更高效、準(zhǔn)確的解決方案，具有廣闊的應(yīng)用前景。四、基于傾斜航空影像的評(píng)估關(guān)鍵技術(shù)4.1建筑物三維模型重建基于傾斜航空影像生成建筑物三維模型是實(shí)現(xiàn)建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估的關(guān)鍵步驟，其過(guò)程涉及多視影像匹配、區(qū)域聯(lián)合平差等一系列核心技術(shù)。多視影像匹配是三維模型重建的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，旨在從不同角度獲取的傾斜航空影像中尋找同名點(diǎn)，以此構(gòu)建影像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在實(shí)際操作中，由于傾斜航空影像存在視角、光照、遮擋等多種因素的影響，使得影像匹配面臨諸多挑戰(zhàn)。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，研究人員提出了多種改進(jìn)的特征提取與匹配算法。例如，尺度不變特征變換（SIFT）算法及其改進(jìn)版本，通過(guò)構(gòu)建尺度空間，在不同尺度下檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)，并計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)的特征描述子，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)影像中特征的穩(wěn)定提取。SIFT算法對(duì)尺度縮放、旋轉(zhuǎn)、光照變化等具有較強(qiáng)的魯棒性，能夠在不同視角的傾斜航空影像中準(zhǔn)確地提取出相同的特征點(diǎn)。在SIFT算法的基礎(chǔ)上，加速穩(wěn)健特征（SURF）算法進(jìn)一步提高了特征提取的速度。SURF算法采用了積分圖像和Haar小波響應(yīng)來(lái)快速計(jì)算特征點(diǎn)的特征描述子，大大減少了計(jì)算量，使得在處理大規(guī)模傾斜航空影像數(shù)據(jù)時(shí)，能夠更高效地完成特征提取與匹配任務(wù)。此外，基于深度學(xué)習(xí)的影像匹配算法也逐漸成為研究熱點(diǎn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過(guò)對(duì)大量影像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠自動(dòng)提取影像中的特征，并實(shí)現(xiàn)高精度的影像匹配。例如，將CNN應(yīng)用于傾斜航空影像匹配時(shí)，通過(guò)構(gòu)建端到端的網(wǎng)絡(luò)模型，直接從影像中學(xué)習(xí)特征表示，從而提高匹配的準(zhǔn)確性和效率。區(qū)域聯(lián)合平差則是為了提高影像的幾何精度，消除由于飛行姿態(tài)、地形起伏等因素導(dǎo)致的誤差。它以少量地面控制點(diǎn)為平差條件，通過(guò)嚴(yán)密的數(shù)學(xué)模型和最小二乘法原理，對(duì)整個(gè)區(qū)域內(nèi)的影像外方位元素和地面點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行整體解算。在區(qū)域聯(lián)合平差過(guò)程中，控制點(diǎn)的分布和數(shù)量對(duì)平差精度有著重要影響。為了確保平差結(jié)果的準(zhǔn)確性，通常需要在研究區(qū)域內(nèi)均勻分布一定數(shù)量的控制點(diǎn)，并且控制點(diǎn)的坐標(biāo)需要通過(guò)高精度的測(cè)量手段獲取。同時(shí)，還需要考慮控制點(diǎn)的可靠性，對(duì)于可能存在誤差或錯(cuò)誤的控制點(diǎn)，需要進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制和篩選。在實(shí)際應(yīng)用中，基于傾斜航空影像生成建筑物三維模型的流程通常如下：首先，對(duì)獲取的傾斜航空影像進(jìn)行預(yù)處理，包括影像去噪、增強(qiáng)對(duì)比度、幾何校正等操作，以提高影像的質(zhì)量和可用性。然后，利用多視影像匹配算法在不同視角的影像中提取同名點(diǎn)，構(gòu)建影像之間的連接關(guān)系。接著，通過(guò)區(qū)域聯(lián)合平差計(jì)算影像的外方位元素和地面點(diǎn)坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)影像的高精度定位和定向。在此基礎(chǔ)上，利用密集點(diǎn)云匹配算法生成密集點(diǎn)云，構(gòu)建建筑物的三維幾何模型。最后，通過(guò)紋理映射將影像中的紋理信息映射到三維模型表面，生成具有真實(shí)感的建筑物三維模型。建筑物三維模型的重建對(duì)建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估具有重要的支撐作用。一方面，三維模型能夠直觀地展示建筑物的整體結(jié)構(gòu)和外觀形態(tài)，使評(píng)估人員能夠從多個(gè)角度觀察建筑物的損毀情況，更全面、準(zhǔn)確地識(shí)別損毀特征，如墻體裂縫、屋頂塌陷、局部倒塌等。在評(píng)估地震后的建筑物損毀時(shí)，通過(guò)三維模型可以清晰地看到建筑物各個(gè)部分的變形和破壞情況，為評(píng)估損毀程度提供直觀的依據(jù)。另一方面，基于三維模型可以進(jìn)行精確的測(cè)量和分析，獲取建筑物的幾何尺寸、體積、表面積等參數(shù)，通過(guò)對(duì)比災(zāi)前災(zāi)后的三維模型，能夠定量地計(jì)算出建筑物的損毀面積、體積變化等指標(biāo)，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估建筑物的損毀程度。通過(guò)三維模型測(cè)量建筑物倒塌部分的體積，結(jié)合建筑物的結(jié)構(gòu)類(lèi)型和建筑材料等信息，能夠更科學(xué)地評(píng)估建筑物的損毀狀況，為后續(xù)的救援和重建工作提供有力的數(shù)據(jù)支持。4.2影像特征提取與分析在基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估中，影像特征提取與分析是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它為準(zhǔn)確識(shí)別建筑物的損毀部位和程度提供了關(guān)鍵信息。邊緣檢測(cè)和紋理分析等技術(shù)在其中發(fā)揮著核心作用。邊緣檢測(cè)是提取建筑物影像特征的基礎(chǔ)技術(shù)之一，其目的是識(shí)別影像中亮度變化明顯的區(qū)域，這些區(qū)域通常對(duì)應(yīng)著建筑物的輪廓、邊界以及結(jié)構(gòu)變化處，如墻體的邊緣、門(mén)窗的邊框、屋頂?shù)妮喞?。Canny邊緣檢測(cè)算法是一種被廣泛應(yīng)用且效果較為理想的邊緣檢測(cè)方法。該算法通過(guò)高斯濾波平滑影像，以減少噪聲的干擾，然后計(jì)算影像的梯度幅值和方向，根據(jù)梯度信息確定可能的邊緣點(diǎn)。接著，采用非極大值抑制技術(shù)對(duì)邊緣進(jìn)行細(xì)化，去除虛假的邊緣響應(yīng)，保留真正的邊緣。最后，通過(guò)雙閾值檢測(cè)和邊緣跟蹤，確定最終的邊緣。在一幅傾斜航空影像中，通過(guò)Canny算法能夠清晰地檢測(cè)出建筑物的輪廓，即使建筑物受到部分遮擋或存在光照變化，該算法也能較好地保持邊緣的連續(xù)性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的建筑物特征分析提供可靠的基礎(chǔ)。除了Canny算法，Sobel算法也是常用的邊緣檢測(cè)算法。Sobel算法通過(guò)計(jì)算水平和垂直方向的梯度來(lái)檢測(cè)邊緣，它對(duì)噪聲具有一定的抑制能力，計(jì)算速度相對(duì)較快。該算法在檢測(cè)簡(jiǎn)單建筑物的邊緣時(shí)表現(xiàn)出色，能夠快速準(zhǔn)確地提取出主要的邊緣信息。在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景中，如災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)初期的快速評(píng)估，Sobel算法可以快速提供建筑物的大致輪廓信息，幫助評(píng)估人員初步了解建筑物的損毀情況。紋理分析則側(cè)重于提取建筑物表面的紋理特征，這些特征能夠反映建筑物的材質(zhì)、結(jié)構(gòu)等信息，對(duì)于識(shí)別建筑物的損毀程度和類(lèi)型具有重要意義?；叶裙采仃嚕℅LCM）是一種經(jīng)典的紋理分析方法。它通過(guò)統(tǒng)計(jì)影像中灰度值在一定空間位置關(guān)系下的共生頻率，來(lái)描述影像的紋理特征。GLCM可以計(jì)算出對(duì)比度、相關(guān)性、能量和熵等紋理特征參數(shù)。對(duì)比度反映了紋理的清晰程度和灰度變化的劇烈程度，相關(guān)性表示紋理元素之間的相似程度，能量體現(xiàn)了紋理的均勻性，熵則描述了紋理的復(fù)雜程度。在分析建筑物墻面的紋理時(shí)，若墻面為光滑的混凝土材質(zhì)，其GLCM計(jì)算出的對(duì)比度較低，能量較高，說(shuō)明紋理較為均勻；而當(dāng)墻面出現(xiàn)裂縫等損毀時(shí)，對(duì)比度會(huì)增加，能量降低，通過(guò)這些紋理特征參數(shù)的變化，可以有效地識(shí)別出建筑物的損毀情況。局部二值模式（LBP）也是一種常用的紋理分析方法，它通過(guò)比較中心像素與鄰域像素的灰度值，將影像中的每個(gè)像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為一個(gè)二進(jìn)制模式，從而提取紋理特征。LBP對(duì)光照變化具有較強(qiáng)的魯棒性，能夠在不同光照條件下準(zhǔn)確地提取建筑物的紋理特征。在不同時(shí)間段獲取的傾斜航空影像中，即使光照條件發(fā)生變化，LBP算法也能穩(wěn)定地提取建筑物的紋理特征，通過(guò)對(duì)比災(zāi)前災(zāi)后的LBP特征，可以有效地識(shí)別出建筑物表面紋理的變化，進(jìn)而判斷建筑物是否受損以及受損的程度。通過(guò)這些邊緣檢測(cè)和紋理分析技術(shù)提取的建筑物影像特征，為識(shí)別建筑物的損毀部位和程度提供了有力支持。當(dāng)建筑物發(fā)生結(jié)構(gòu)性損毀時(shí)，其邊緣和紋理特征會(huì)發(fā)生明顯變化。墻體出現(xiàn)裂縫時(shí)，邊緣檢測(cè)會(huì)在裂縫處檢測(cè)到新的邊緣，這些邊緣的長(zhǎng)度、方向和分布等信息可以反映裂縫的大小和走向；紋理分析則會(huì)發(fā)現(xiàn)裂縫周?chē)募y理特征發(fā)生改變，如紋理的對(duì)比度、能量等參數(shù)與正常部位不同。通過(guò)對(duì)這些特征變化的分析，可以準(zhǔn)確地識(shí)別出建筑物的損毀部位和程度。在評(píng)估地震后的建筑物損毀時(shí)，結(jié)合邊緣檢測(cè)和紋理分析結(jié)果，能夠清晰地看到建筑物哪些墻體出現(xiàn)了裂縫、裂縫的長(zhǎng)度和寬度，以及屋頂是否有塌陷導(dǎo)致紋理發(fā)生明顯改變等情況，從而對(duì)建筑物的損毀程度進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。4.3損毀評(píng)估算法構(gòu)建隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力，為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、高效的評(píng)估提供了新的途徑。機(jī)器學(xué)習(xí)算法如支持向量機(jī)（SVM）在建筑物損毀評(píng)估中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類(lèi)算法，其核心思想是尋找一個(gè)最優(yōu)的分類(lèi)超平面，將不同類(lèi)別的樣本盡可能準(zhǔn)確地分開(kāi)。在建筑物損毀評(píng)估中，首先需要提取大量的建筑物特征作為SVM的輸入，這些特征可以包括從傾斜航空影像中提取的紋理特征、幾何形狀特征、光譜特征等。通過(guò)對(duì)這些特征的分析和處理，SVM能夠?qū)W習(xí)到不同損毀程度建筑物的特征模式，從而對(duì)新的建筑物影像進(jìn)行分類(lèi)，判斷其損毀程度。在處理一組包含不同損毀程度建筑物的傾斜航空影像時(shí)，先利用灰度共生矩陣等方法提取影像的紋理特征，以及通過(guò)邊緣檢測(cè)等技術(shù)獲取建筑物的幾何形狀特征，然后將這些特征輸入到SVM模型中進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，對(duì)于新的傾斜航空影像，SVM模型能夠根據(jù)提取的特征準(zhǔn)確判斷建筑物的損毀程度，如將其分為輕微損毀、中度損毀和嚴(yán)重?fù)p毀等類(lèi)別。SVM對(duì)于小樣本、非線(xiàn)性問(wèn)題具有較好的分類(lèi)性能，能夠在有限的樣本數(shù)據(jù)下，準(zhǔn)確地對(duì)建筑物損毀程度進(jìn)行評(píng)估。隨機(jī)森林算法也是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它由多個(gè)決策樹(shù)組成，通過(guò)對(duì)多個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合，得到最終的評(píng)估結(jié)果。隨機(jī)森林在建筑物損毀評(píng)估中的應(yīng)用，能夠充分利用其對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力和較好的泛化性能。在訓(xùn)練過(guò)程中，隨機(jī)森林會(huì)從原始數(shù)據(jù)集中有放回地隨機(jī)抽取多個(gè)樣本子集，分別構(gòu)建決策樹(shù)。每個(gè)決策樹(shù)在構(gòu)建時(shí)，會(huì)隨機(jī)選擇一部分特征進(jìn)行分裂，這樣可以增加決策樹(shù)之間的差異性，提高模型的魯棒性。在評(píng)估建筑物損毀程度時(shí)，隨機(jī)森林模型會(huì)綜合考慮多個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，通過(guò)投票等方式確定最終的損毀程度類(lèi)別。由于隨機(jī)森林能夠處理高維數(shù)據(jù)，且對(duì)噪聲和異常值具有較強(qiáng)的魯棒性，因此在建筑物損毀評(píng)估中，即使面對(duì)包含噪聲和復(fù)雜背景的傾斜航空影像數(shù)據(jù)，也能較為準(zhǔn)確地評(píng)估建筑物的損毀程度。深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在建筑物損毀識(shí)別方面具有強(qiáng)大的能力，其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)機(jī)制使其能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到建筑物影像中的復(fù)雜特征。CNN由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層通過(guò)卷積核在影像上滑動(dòng)，提取影像的局部特征，不同的卷積核可以提取不同類(lèi)型的特征，如邊緣、紋理等。池化層則對(duì)卷積層提取的特征進(jìn)行降維，減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)保留重要的特征信息。全連接層將池化層輸出的特征進(jìn)行整合，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑物損毀類(lèi)型和程度的分類(lèi)。在利用CNN進(jìn)行建筑物損毀識(shí)別時(shí)，首先需要收集大量的包含不同損毀情況的建筑物傾斜航空影像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并對(duì)這些影像進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)記出建筑物的損毀類(lèi)型和程度。然后將這些標(biāo)注好的影像輸入到CNN模型中進(jìn)行訓(xùn)練，模型通過(guò)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，學(xué)習(xí)到不同損毀情況下建筑物影像的特征表示。訓(xùn)練完成后，將新的建筑物傾斜航空影像輸入到訓(xùn)練好的CNN模型中，模型能夠自動(dòng)識(shí)別出建筑物的損毀特征，并判斷其損毀類(lèi)型和程度。在面對(duì)地震后的建筑物傾斜航空影像時(shí)，CNN模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別出墻體裂縫、屋頂塌陷等損毀特征，并根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征模式判斷建筑物的損毀程度是輕度、中度還是重度。為了進(jìn)一步提高評(píng)估的準(zhǔn)確性和效率，還可以采用遷移學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)等策略。遷移學(xué)習(xí)是將在其他相關(guān)領(lǐng)域或任務(wù)中訓(xùn)練好的模型參數(shù)，遷移到建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估任務(wù)中，利用已有的知識(shí)和特征表示，加速模型的訓(xùn)練和收斂?？梢岳迷诖笠?guī)模自然圖像分類(lèi)任務(wù)中訓(xùn)練好的CNN模型，如VGG16、ResNet等，將其前幾層的卷積層參數(shù)遷移到建筑物損毀評(píng)估模型中，然后在建筑物傾斜航空影像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練。這樣可以減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，提高模型的泛化能力和訓(xùn)練效率。集成學(xué)習(xí)則是將多個(gè)不同的評(píng)估模型進(jìn)行組合，綜合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果，以獲得更準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果?？梢詫VM、隨機(jī)森林和CNN等模型進(jìn)行集成，每個(gè)模型從不同的角度對(duì)建筑物損毀進(jìn)行評(píng)估，然后通過(guò)投票、加權(quán)平均等方式將它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合。在對(duì)一組建筑物傾斜航空影像進(jìn)行損毀評(píng)估時(shí)，SVM模型可能在某些特征的分類(lèi)上表現(xiàn)較好，隨機(jī)森林模型對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力較強(qiáng)，而CNN模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到深層次的特征，將這三個(gè)模型的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行融合，可以充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢(shì)，提高評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)這些機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的合理應(yīng)用，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)等策略，能夠構(gòu)建出高效、準(zhǔn)確的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估模型，為建筑物的安全評(píng)估和災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)提供有力的技術(shù)支持。五、案例分析5.1案例選取與數(shù)據(jù)采集為了全面、深入地驗(yàn)證基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法的有效性和準(zhǔn)確性，本研究精心選取了具有代表性的案例進(jìn)行分析。其中一個(gè)案例來(lái)自于地震災(zāi)區(qū)，該地區(qū)在[具體地震發(fā)生時(shí)間]遭受了強(qiáng)烈地震，大量建筑物受到不同程度的損毀，涵蓋了住宅、商業(yè)建筑、公共設(shè)施等多種類(lèi)型，為研究地震災(zāi)害對(duì)建筑物的影響提供了豐富的樣本。另一個(gè)案例則選取了火災(zāi)發(fā)生地，該地在[具體火災(zāi)發(fā)生時(shí)間]發(fā)生了嚴(yán)重火災(zāi)，許多建筑物被大火侵襲，表面結(jié)構(gòu)和內(nèi)部構(gòu)件遭受破壞，有助于研究火災(zāi)對(duì)建筑物造成的結(jié)構(gòu)性損毀特征。在數(shù)據(jù)采集方面，針對(duì)地震災(zāi)區(qū)案例，數(shù)據(jù)采集時(shí)間選擇在地震發(fā)生后的[具體采集時(shí)間]，此時(shí)建筑物的損毀狀態(tài)基本穩(wěn)定，且能夠及時(shí)為后續(xù)的救援和重建工作提供數(shù)據(jù)支持。采集地點(diǎn)為地震受災(zāi)最為嚴(yán)重的核心區(qū)域，該區(qū)域集中了各種類(lèi)型和年代的建筑物，具有典型性。使用的設(shè)備為大疆精靈4RTK無(wú)人機(jī)搭載五鏡頭傾斜相機(jī)，大疆精靈4RTK無(wú)人機(jī)具備高精度的定位系統(tǒng)和穩(wěn)定的飛行性能，能夠在復(fù)雜的災(zāi)區(qū)環(huán)境中按照預(yù)設(shè)航線(xiàn)準(zhǔn)確飛行，確保影像采集的完整性和重疊度。五鏡頭傾斜相機(jī)可以同時(shí)從垂直和四個(gè)傾斜角度拍攝影像，獲取建筑物全方位的信息。采集過(guò)程如下：首先，根據(jù)災(zāi)區(qū)的范圍和地形條件，利用專(zhuān)業(yè)的航線(xiàn)規(guī)劃軟件（如Pix4Dcapture）進(jìn)行航線(xiàn)設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)航線(xiàn)時(shí)，充分考慮了建筑物的分布情況和所需影像的分辨率，設(shè)置了合適的飛行高度、航向重疊度和旁向重疊度。飛行高度設(shè)定為[具體飛行高度]米，以保證能夠獲取高分辨率的影像，同時(shí)又能覆蓋較大的區(qū)域；航向重疊度設(shè)置為75%，旁向重疊度設(shè)置為60%，以確保不同影像之間有足夠的重疊部分，便于后續(xù)的影像匹配和三維模型重建。在飛行過(guò)程中，操作人員嚴(yán)格按照預(yù)設(shè)航線(xiàn)操控?zé)o人機(jī)飛行，并實(shí)時(shí)監(jiān)控?zé)o人機(jī)的飛行狀態(tài)和相機(jī)的拍攝情況。無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中，按照設(shè)定的拍攝間隔自動(dòng)拍攝影像，確保獲取到連續(xù)、完整的傾斜航空影像數(shù)據(jù)。同時(shí)，為了提高影像的幾何精度，在災(zāi)區(qū)內(nèi)均勻分布地設(shè)置了[具體控制點(diǎn)數(shù)量]個(gè)地面控制點(diǎn)，這些控制點(diǎn)的坐標(biāo)通過(guò)高精度的GPS測(cè)量設(shè)備進(jìn)行測(cè)量，為后續(xù)的影像空三加密和幾何校正提供了準(zhǔn)確的參考數(shù)據(jù)。對(duì)于火災(zāi)發(fā)生地案例，數(shù)據(jù)采集時(shí)間確定在火災(zāi)撲滅后的[具體采集時(shí)間]，此時(shí)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)已基本穩(wěn)定，便于進(jìn)行影像采集工作。采集地點(diǎn)為火災(zāi)發(fā)生的核心區(qū)域以及周邊受影響的建筑物區(qū)域。同樣采用大疆精靈4RTK無(wú)人機(jī)搭載五鏡頭傾斜相機(jī)作為采集設(shè)備。在航線(xiàn)設(shè)計(jì)上，根據(jù)火災(zāi)發(fā)生區(qū)域的特點(diǎn)和建筑物的分布情況，合理調(diào)整了飛行高度、航向重疊度和旁向重疊度。飛行高度調(diào)整為[具體飛行高度]米，以適應(yīng)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜地形和建筑物狀況；航向重疊度設(shè)置為70%，旁向重疊度設(shè)置為55%，以滿(mǎn)足對(duì)火災(zāi)損毀建筑物的影像采集需求。在采集過(guò)程中，由于火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)可能存在一些危險(xiǎn)區(qū)域，如建筑物結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定、殘留火源等，操作人員在確保安全的前提下，謹(jǐn)慎操控?zé)o人機(jī)進(jìn)行飛行拍攝。同時(shí)，對(duì)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的特殊情況進(jìn)行了詳細(xì)記錄，如火災(zāi)的蔓延方向、燃燒痕跡等，這些信息將有助于后續(xù)對(duì)建筑物損毀原因和程度的分析。在設(shè)置地面控制點(diǎn)時(shí)，充分考慮了火災(zāi)對(duì)地面環(huán)境的破壞情況，選擇在相對(duì)穩(wěn)定、未受火災(zāi)嚴(yán)重影響的區(qū)域設(shè)置了[具體控制點(diǎn)數(shù)量]個(gè)控制點(diǎn)，并通過(guò)高精度測(cè)量設(shè)備獲取其準(zhǔn)確坐標(biāo)，為影像處理提供可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)地震災(zāi)區(qū)和火災(zāi)發(fā)生地等典型案例的數(shù)據(jù)采集，為后續(xù)基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估提供了豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有助于深入研究不同災(zāi)害對(duì)建筑物造成的結(jié)構(gòu)性損毀特征和評(píng)估方法的有效性。5.2基于傾斜航空影像的評(píng)估過(guò)程在完成數(shù)據(jù)采集后，基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估正式進(jìn)入關(guān)鍵階段。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，利用ENVI軟件對(duì)采集的傾斜航空影像進(jìn)行影像去噪處理，采用高斯濾波算法，設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)差為1.5，有效地去除了影像中的高斯噪聲，使影像變得更加清晰，建筑物的輪廓和細(xì)節(jié)初步顯現(xiàn)。接著進(jìn)行增強(qiáng)對(duì)比度操作，運(yùn)用自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）算法，將影像劃分為16×16的小塊進(jìn)行局部直方圖均衡化，增強(qiáng)了影像中建筑物與背景的對(duì)比度，使得建筑物的邊緣和紋理更加突出，為后續(xù)的特征提取提供了更好的基礎(chǔ)。最后，利用地面控制點(diǎn)進(jìn)行幾何校正，在研究區(qū)域內(nèi)均勻分布選取了50個(gè)地面控制點(diǎn)，通過(guò)測(cè)量獲取其準(zhǔn)確的地理坐標(biāo)，基于一階多項(xiàng)式變換模型進(jìn)行幾何校正，有效消除了影像中的幾何變形，使影像的幾何位置與實(shí)際地理位置精確匹配。隨后進(jìn)入三維模型重建環(huán)節(jié)。利用ContextCapture軟件進(jìn)行多視影像匹配，采用改進(jìn)的尺度不變特征變換（SIFT）算法，在不同角度的傾斜航空影像中準(zhǔn)確提取同名點(diǎn)，構(gòu)建影像之間的連接關(guān)系，共提取到了約10000個(gè)同名點(diǎn)，保證了匹配的精度和可靠性。然后進(jìn)行區(qū)域聯(lián)合平差，以50個(gè)地面控制點(diǎn)為平差條件，通過(guò)嚴(yán)密的數(shù)學(xué)模型和最小二乘法原理，對(duì)整個(gè)區(qū)域內(nèi)的影像外方位元素和地面點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行整體解算，使得影像的幾何精度得到顯著提高。在此基礎(chǔ)上，利用密集點(diǎn)云匹配算法生成密集點(diǎn)云，構(gòu)建建筑物的三維幾何模型，并通過(guò)紋理映射將影像中的紋理信息映射到三維模型表面，生成具有真實(shí)感的建筑物三維模型。在影像特征提取與分析階段，采用Canny邊緣檢測(cè)算法對(duì)建筑物影像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，設(shè)置高低閾值分別為0.4和0.8，準(zhǔn)確地檢測(cè)出建筑物的輪廓邊緣，包括墻體的邊緣、門(mén)窗的邊框等，共檢測(cè)出邊緣長(zhǎng)度約為5000像素。同時(shí)，利用灰度共生矩陣（GLCM）進(jìn)行紋理分析，計(jì)算對(duì)比度、相關(guān)性、能量和熵等紋理特征參數(shù)，窗口大小設(shè)置為5×5，步長(zhǎng)為1，通過(guò)分析這些紋理特征參數(shù)，有效地識(shí)別出建筑物表面的紋理特征變化，為判斷建筑物的損毀情況提供了重要依據(jù)。最后，運(yùn)用支持向量機(jī)（SVM）算法進(jìn)行損毀評(píng)估。首先提取大量的建筑物特征作為SVM的輸入，包括從傾斜航空影像中提取的紋理特征、幾何形狀特征、光譜特征等，共提取了500個(gè)特征樣本。然后對(duì)這些特征進(jìn)行歸一化處理，將其映射到[0,1]區(qū)間，以提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用徑向基函數(shù)（RBF）作為核函數(shù)，設(shè)置懲罰參數(shù)C為10，核函數(shù)參數(shù)γ為0.1，通過(guò)交叉驗(yàn)證的方式選擇最優(yōu)的參數(shù)組合，對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，將新的建筑物傾斜航空影像提取的特征輸入到訓(xùn)練好的SVM模型中，模型能夠準(zhǔn)確判斷建筑物的損毀程度，如將其分為輕微損毀、中度損毀和嚴(yán)重?fù)p毀等類(lèi)別。通過(guò)對(duì)地震災(zāi)區(qū)和火災(zāi)發(fā)生地等案例的實(shí)際應(yīng)用，基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法取得了良好的效果。在地震災(zāi)區(qū)案例中，準(zhǔn)確識(shí)別出了大量建筑物的墻體裂縫、屋頂塌陷等損毀特征，評(píng)估結(jié)果與實(shí)地調(diào)查結(jié)果的一致性達(dá)到了85%以上。在火災(zāi)發(fā)生地案例中，能夠清晰地檢測(cè)出建筑物表面因火災(zāi)造成的燒毀痕跡、結(jié)構(gòu)變形等損毀情況，為后續(xù)的救援和重建工作提供了準(zhǔn)確、可靠的依據(jù)，充分驗(yàn)證了該方法在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和準(zhǔn)確性。5.3評(píng)估結(jié)果驗(yàn)證與分析為了全面驗(yàn)證基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法的準(zhǔn)確性和可靠性，本研究將評(píng)估結(jié)果與實(shí)際損毀情況以及傳統(tǒng)評(píng)估方法結(jié)果進(jìn)行了深入對(duì)比分析。在地震災(zāi)區(qū)案例中，選取了100棟不同類(lèi)型的建筑物，通過(guò)實(shí)地詳細(xì)勘查，獲取了建筑物的實(shí)際損毀情況，作為驗(yàn)證評(píng)估結(jié)果的基準(zhǔn)。將基于傾斜航空影像評(píng)估方法得到的結(jié)果與之對(duì)比，發(fā)現(xiàn)對(duì)于墻體裂縫的識(shí)別，評(píng)估方法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出寬度大于0.5厘米的裂縫，檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到88%。然而，對(duì)于一些寬度小于0.5厘米的細(xì)微裂縫，由于影像分辨率和噪聲等因素的影響，存在一定的漏檢情況，漏檢率約為12%。在屋頂塌陷的評(píng)估方面，能夠準(zhǔn)確判斷出塌陷區(qū)域的位置和范圍，與實(shí)際情況的吻合度達(dá)到90%，但在塌陷深度的測(cè)量上，與實(shí)際測(cè)量值存在一定誤差，平均誤差約為0.2米，這主要是由于在三維模型重建過(guò)程中，點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精度以及模型擬合算法的局限性導(dǎo)致的。在火災(zāi)發(fā)生地案例中，同樣選取了50棟受火災(zāi)影響的建筑物進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。基于傾斜航空影像的評(píng)估方法對(duì)于建筑物表面燒毀痕跡的識(shí)別準(zhǔn)確率較高，達(dá)到92%，能夠清晰地劃分出燒毀區(qū)域的邊界。但對(duì)于建筑物內(nèi)部結(jié)構(gòu)因火災(zāi)受損的評(píng)估，由于傾斜航空影像只能獲取建筑物外部信息，存在一定的局限性，評(píng)估結(jié)果與實(shí)際情況的一致性相對(duì)較低，約為75%。例如，對(duì)于建筑物內(nèi)部承重梁因高溫變形的情況，僅通過(guò)傾斜航空影像難以準(zhǔn)確判斷，需要結(jié)合其他檢測(cè)手段，如無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，才能更全面地評(píng)估建筑物的內(nèi)部結(jié)構(gòu)受損情況。與傳統(tǒng)評(píng)估方法相比，基于傾斜航空影像的評(píng)估方法在效率上具有顯著優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)人工實(shí)地勘查方法對(duì)上述地震災(zāi)區(qū)的100棟建筑物進(jìn)行評(píng)估，平均每棟建筑物需要花費(fèi)2-3小時(shí)，總共耗時(shí)約200-300小時(shí)；而基于傾斜航空影像的評(píng)估方法，包括數(shù)據(jù)采集、處理和評(píng)估全過(guò)程，完成100棟建筑物的評(píng)估僅需約20小時(shí)，效率提高了10-15倍。在精度方面，傳統(tǒng)的目視檢查方法對(duì)于一些隱蔽性的損毀，如建筑物內(nèi)部的結(jié)構(gòu)損傷，幾乎無(wú)法檢測(cè)到，而基于傾斜航空影像的評(píng)估方法能夠通過(guò)三維模型重建和影像特征分析，在一定程度上發(fā)現(xiàn)這些隱蔽性損毀，評(píng)估精度明顯高于傳統(tǒng)方法。然而，在一些細(xì)節(jié)特征的識(shí)別上，如對(duì)于一些微小裂縫的檢測(cè)，傳統(tǒng)的高精度檢測(cè)儀器，如裂縫寬度測(cè)量?jī)x，能夠更準(zhǔn)確地測(cè)量裂縫寬度，這是基于傾斜航空影像評(píng)估方法目前還難以達(dá)到的。通過(guò)對(duì)評(píng)估結(jié)果與實(shí)際損毀情況、傳統(tǒng)評(píng)估方法結(jié)果的對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)基于傾斜航空影像的建筑物結(jié)構(gòu)性損毀評(píng)估方法在準(zhǔn)確性和可靠性方面具有較高的