高分遥感在交通运输防灾减灾中的应用（图）

高分遥感在交通运输防灾减灾中的应用（图）: 作者：中咨集团黄骞来源：中国公路网时间：2017-12-21

　　作为空间信息技术，高分遥感为交通运输行业防灾减灾全流程提供了精准、广域、持续的感知、认知及洞察能力。其应用可以涵盖灾前周期巡检（设计优化、风险识别），灾中广域评估（灾情评估、应急救援、抢修抢建）以及灾后全局监测（灾后规划、重建跟踪）。

高分遥感在防灾减灾中的应用技术流程

　　高性能计算、深度学习、三维化是高分交通数据应用的三大核心。高分卫星每天产生大量的数据，高性能计算相当于人的“胃” ，它必须拥有强大的消化功能，能够消化掉海量的高分数据；机器学习与深度学习相当于人的“大脑”，具有精准判断能力，它通过深度分析，理解数据信息究竟代表什么意义，究竟怎样才能更好地实现其价值；二三维一体化，推动基础数据模型从二维走向三维，从局部走向全域，它相当于人的“眼睛”，洞察现在，预知未来，为地质灾害识别解译、空间分析、灾害识别、风险评价等提供决策支持。

　　实际应用案例

　　甘肃国网联络线静宁至天水高速公路静宁至庄浪段。地貌以黄土梁峁组成的丘陵为主，沟壑纵横，形态复杂，特殊性岩土主要为湿陷性黄土和软土，不良地质有泥石流、滑坡、崩塌等。结合区域地质图、前期地质成果、路线方案，利用高分2号卫星数据结合地形图对全线走廊带范围进行了地质灾害排查。实践证明，高分数据对其滑坡、崩塌等地质灾害及潜在地质灾害揭示的准确性较高，并缩短勘察周期10余天，节约了大量人力物力。

　　重庆国家高速银百高速公路KCSJ2合同段。起点位于城口（陕渝界）县境内，终点位于开县境内，规划里程43.7公里，设计速度80公里/小时，路基宽度25.5米。利用高分2号卫星数据，结合DEM技术，对走廊带内的水系、滑坡等重要地物特征，进行了详细的研判。极大减少了方案比选的野外及室内工作量，节省了人力物力，缩短了勘察设计周期。

机器学习与灾害识别系统

　　灾后路段损毁评估--新疆赛果高速公路。 基于高分2号、高分3号卫星数据，对新疆赛果高速公路的道路损毁情况进行了详细描述，对损毁程度进行了等级划分和危险性评价，提供公路地质灾害监测、灾后损毁评估、辅助救援指挥策略制定等服务。基于新疆赛果高速公路高分遥感影像提取道路沿线不良地质及灾害信息，结合坡度、坡向、水文、降水量等影响因素，对道路灾害地段的滑坡、崩塌、泥石流等灾害发生危险进行评估与预警，为公路运营管理部门决策提供了重要支持。

四川茂县叠溪镇新磨村山体垮塌范围遥感监测灾前灾后对比

　　灾后路段运行评估--四川茂县山体滑坡、九寨沟震区。基于高分2号卫星遥感影像和图像融合技术，第一时间快速获取了灾后区域影像。通过信息提取和影像分析，获取了受灾区域道路位置和损毁程度，并分析灾区周边滑坡和疑似滑坡的地貌，为灾后交通疏导、抢险救援决策提供了重要参考。解决了以往灾后卫星数据严重依赖国外卫星数据、时效性差的问题。

　　应用前景

　　随着我国高分专项的不断深入，高分卫星系列会形成多维多时相数据源，高分数据将成为我国交通运输行业大数据运用的重要支撑，高分交通数据中心将为交通运输防灾减灾提供更加及时、精准、全面的技术支持。

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