【摘 要】
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大坝一般指河床上的挡水建筑物,主要用来拦截江河,形成水库或壅高水位,为发电、防洪、灌溉、供水、航运等提供条件。由于大坝管辖权限、数据共享难等多方面的原因,导致现有大坝公开数据库存在大坝数据不完整、更新不及时等问题,对大坝的安全评估和灾害应急管理极为不利。因此亟需具有智能化、自动化、更新速度快等特点的技术手段,为大坝数据获取与更新提供技术支撑。源源不断的海量高分辨率遥感数据为大坝检测提供了重要的数据
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院)
【基金项目】
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课题《星机地协同的大地震灾后灾情快速调查关键技术研究》的子课题《基于多源遥感信息的震后灾情快速动态分析技术》（编号:2017YFC1500902）；
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大坝一般指河床上的挡水建筑物,主要用来拦截江河,形成水库或壅高水位,为发电、防洪、灌溉、供水、航运等提供条件。由于大坝管辖权限、数据共享难等多方面的原因,导致现有大坝公开数据库存在大坝数据不完整、更新不及时等问题,对大坝的安全评估和灾害应急管理极为不利。因此亟需具有智能化、自动化、更新速度快等特点的技术手段,为大坝数据获取与更新提供技术支撑。源源不断的海量高分辨率遥感数据为大坝检测提供了重要的数据源。然而一幅高分辨率遥感影像像素数量多且地理覆盖范围较大,大坝在其中为稀疏分布的目标,因此大幅面高分辨率遥感影像大坝检测面临着背景复杂度高、检测难度高等问题。大坝是水电枢纽建筑物的重中之重,其安全对上下游沿岸人民的生命财产安全至关重要。地震、洪水、地质灾害等自然灾害的频发、多发,对大坝的安全运行造成不利影响,可能导致大坝损毁。因此,在灾害抢险救灾指挥决策中,亟需通过遥感手段获取其损毁信息。然而,目前基于高分辨率光学遥感影像的相关研究较少,基于人工设计的方法,人为干扰因素较多、自动化与智能化程度不高。针对上述问题及应用需求,本文针对高分辨率遥感影像,从大坝智能检测及大坝损毁信息提取两个方面开展了研究,一方面,构建了基于YOLOv5s-Vi T-Bi FPN的大坝检测模型,并探索了深度学习与迁移学习结合的大坝检测模型构建方法;提出了大幅面高分辨率遥感影像预处理与大坝检测后处理的技术流程,建立了空间数据辅助下的大坝检测流程。另一方面,建立了基于MBI-SLIC-OTSU（Morphological Building Index-Simple Linear Iterative Clustering-OTSU）的大坝损毁提取方法。将用于一般图像目标检测的深度学习算法运用到遥感图像中,实现了高分辨率遥感影像复杂背景中,大坝类重大工程目标的空间位置与损毁信息的智能提取。（1）大坝遥感影像样本集（RSDam）构建对高分辨率遥感影像中的大坝影像特征和空间关系进行分析,为大坝遥感影像样本集（RSDam）的建立提供依据。通过对已有全球大坝数据库的搜集与分析,提出基于Open Street Map与遥感影像结合的大坝样本集构建流程。经过样本标注后的RSDam包括2000幅遥感影像与2072个大坝目标,解决了目前大坝遥感影像样本集数据不足、难以支撑大坝安全与灾害应急管理中对大坝信息的准确性、完整性等方面的迫切需求问题。（2）大坝智能检测模型研究深度学习单阶段目标检测模型结构简单、计算高效,基于其中的一个高精度实时目标检测模型——YOLOv5s,本研究建立了大坝目标检测模型。在此基础上,针对卷积神经网络对全局特征提取不足以及YOLOv5s的PANet多尺度特征融合不足等问题,改进了特征提取网络与多尺度特征融合网络;此外,为适应大坝稀疏分布的特点,对YOLOv5s采用的非极大值机制算法（NMS）进行改进并建立了Dam＿NMS,进而建立了YOLOv5s-Vi T-Bi FPN模型。YOLOv5s-Vi T-Bi FPN比YOLOv5s在精度方面有了一定提升,Precision、Recall、F1-Score和m AP值分别提升了3%,3%,3%,3%。将深度迁移学习引入大坝检测研究,相比全新学习,深度迁移学习（冻结前3层）的Precision、Recall、F1-Score、m AP分别提升了4.2%、3.3%、6.7%、1.8%,模型收敛速度提高3倍以上。本研究建立的大坝检测模型具有较强的鲁棒性和较低的泛化误差,为遥感影像中大坝智能检测提供了有效的技术手段。（3）大幅面高分辨率遥感影像大坝目标检测研究针对大幅面高分辨率遥感影像与深度学习目标检测模型输入尺寸不一致的问题,提出了采用滑动窗口裁剪方法对大幅面高分辨率遥感影像进行预处理生成标准图像块,再利用地理位置信息复原算法恢复标准图像块大坝检测结果的空间位置坐标信息。此外,由于大幅面高分辨率遥感影像背景信息复杂,探索了应用OSM矢量数据、水体栅格数据、土地覆盖数据、DEM数据等空间数据辅助下的大幅面高分辨率遥感影像大坝检测,提高了大坝检测的精度。（4）灾后大坝损毁提取研究针对地震等造成的大坝损毁,在上述大坝检测的基础上,建立了基于两时相遥感影像的大坝损毁提取模型。首先采用形态学建筑物指数（MBI）对大坝坝体特征进行提取,再通过OTSU自适应阈值分割进一步将大坝坝体与背景分开,并利用SLIC超像素分割算法解决了噪声引起的大坝坝体提取破碎的问题;最后对灾前和灾后的坝体进行差值处理得到损毁的坝体。利用大幅面高分辨率遥感影像大坝智能检测模型,以四川省汶川县北部区域、云南省漾濞县、北京市昌平区三个研究区为例对大坝智能检测进行了验证,结果证明该模型能够实现大区域范围内大坝目标的高精度智能检测,且具有较强的鲁棒性和迁移性。此外,以北川县老北川县城区域为例,进行灾后大坝损毁信息提取验证,证明了本研究方法能够为灾害救援提供有效的技术支撑。
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