Preliminary Application of Hyperspectral Remote Sensing Technology in Earthquake Damage Assessment
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摘要: 高光谱遥感作为20世纪空间对地观测技术重大进步的产物，通过其较高的光谱分辨率，为人们提供了丰富的地球表面信息，在各个研究领域得到了快速发展和广泛应用，并取得了卓越的成果。尽管高光谱遥感具有独特的优势，但是针对其在震害评估领域中应用的相关研究较少。本文在总结高光谱遥感的特征、优势及不同领域应用现状的基础上，开展了其在震害评估领域的应用研究。基于ASD地物波谱仪获取的建（构）筑物光谱曲线构建可用于震害分析所需的光谱特征库，对比光谱库中地物曲线之间的差异后，发现高光谱遥感在震害评估领域中的应用是可行的，因不同震害地物之间的光谱特征曲线存在差异，依据这种差异可区分不同的震害信息，从而对震害遥感图像进行精细分类。Abstract: As the development and major progress of the space to earth observation technology in the twentieth century, hyper spectral remote sensing has been extensively applied in various fields of research with its high spectral resolution, which provides rich information of earth surface. Although hyper spectral remote sensing is of unique superiority, no much effort has been put on seismic damage. assessment so far. Based on the summary of the characteristic advantages and application situation, earthguake damage assessment is carried out by using hyper spectral remote sensing. A typical damaged feature spectral library is constructed through collecting the spectral characteristic curves of different structures. The difference between the different spectral curves was identified, and the relationship between spectral curve and seismic damage information was explored. Our results suggest that it is feasible to apply hyper spectral remote sensing in earthquake disaster assessment. Different damage features have different spectral characteristic curves. And then, earthguake damage information can be well classified based on the spectral differences.
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引言
长波辐射（Outgoing Long-wave Radiation，简称OLR），又称热辐射通量密度，是指地-气系统向外层空间发射的电磁波能量密度，OLR是对红外单波段遥测数据经再处理后形成的宽波段（5—50μm）信息（康春丽等，2007；刘德富等，2003）。1990年孙洪斌等探讨了OLR与地震的关系，首次将OLR引入地震预测领域（孟庆岩等，2014）。此后，我国科研人员陆续利用美国国家海洋大气局（NOAA）等机构提供的OLR数据，研究其与地震的关系，并研制如距平、涡度、小波等异常提取方法，研究2004年苏门答腊岛8.7级地震、2008年汶川8.0级地震、2013年岷县漳县6.3级地震、2015年阿拉善左旗5.8级地震等典型震例，总结OLR相关异常判定依据和预测指标（魏志恒等，2017；戴勇等，2016；康春丽等，2009；荆凤等，2009；戴勇等，2009；康春丽等，2008；王亚丽等，2008；Ouzounov等，2007；刘德富等，2005；刘德富等，2003；刘德富等，1999；刘德富等，1997），同时通过开展岩石试验、尝试结合气象参数等对异常机理进行研究（康春丽等，2008；吴立新等, 2004a, 2004b, 2004c, 2004d；邓明德等，1997；Freund，2003；徐秀登等，2001；强祖基等，1992）。OLR在地震预测领域中的应用具有广阔前景，地震学家可在震例积累、强干扰弱信息提取技术、机理分析等方面开展深入研究。
2017年8月8日21时19分（北京时间），四川省阿坝州九寨沟县（103.82°E，33.20°N）发生7.0级强震（简称九寨沟地震），震源深度20km，此次地震是继2008年汶川8.0级地震和2013年芦山7.0级地震后，在四川发生的又一次破坏性地震。九寨沟地震附近有塔藏断裂、虎牙断裂、岷江断裂和雪山梁子断裂等多条活动断裂带，这些断裂是青藏高原或其块体的边界断裂带，周边地震活动极为强烈，震中附近200km范围内曾发生9个7.0级以上地震，其中包括1654年甘肃天水8.0级地震和1879年甘肃武都8.0级地震（房立华等，2018；杨彦明等，2017）。本文将九寨沟地震震中所在区域（95.00°—110.00°E，25.00°—45.00°N）作为研究区，重点分析九寨沟地震前后研究区内OLR时空演化特征。
1. 资料与处理方法
研究所用的OLR数据是由美国国家海洋大气局（NOAA）提供的分辨率为2.5°×2.5°网格化数据（夜间），单位为W/m2。为剔除OLR地形、地貌和季节等因素，利用式（1）计算OLR距平值网格数据（康春丽等，2009）：
$$ \Delta OLR(t) = {S^{\rm{*}}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t) - {\overline S ^{\rm{*}}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t) $$ (1) 式中$\Delta OLR(t)$表示各格点OLR距平值；$S{\rm{*}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t)$表示各格点位月度OLR在2017年的值；${\overline S ^{\rm{*}}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t)$表示各格点位月度OLR在2006—2016年的平均值；x表示纬度；y表示经度；i，j表示格点位标。
2. 主要结果
2.1 OLR空间演化特征
图 1所示为九寨沟地震震区月尺度OLR背景场变化特征。由图 1可知，冬季（12、1、2月）和春季（3—5月），研究区未出现显著的逐月变化，仅在30°N以南区域存在呈纬向分布的OLR大于228W/m2的高值区。夏季（6—8月）和秋季（9—11月），夏季和秋季期间，青藏高原OLR逐月变化不明显，环青藏高原区域OLR逐月变化显著，其中，35°N以北区域主要分布有巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠、乌兰布和沙漠、库布齐沙漠、毛乌素沙漠等（李宽，2017），区域内植被稀少，地面比热容小，OLR自6月开始显著增强，至8月达到最强，之后逐月减弱；35°N以南、104°E以东区域主要分布有海拔相对较低的成都平原，季节性变化显著，夏季气温高且雨水充沛，OLR自7月开始显著增强，至8月达到最强，9月显著减弱。
图 1 九寨沟地震震区OLR背景场逐月变化图（一）Figure 1. Monthly variation of OLR background field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017
图 1 九寨沟地震震区OLR背景场逐月变化图（二）Figure 1. Monthly variation of OLR background field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017图 2所示为九寨沟地震震区在2017年的OLR逐月变化特征，与该区域OLR月尺度背景场相比，相同之处是环青藏高原区域OLR存在明显的逐月变化特征；不同之处是：①研究区2017年的OLR逐月变化比背景场逐月变化更加显著；②对于巴颜喀拉块体来说，2017年7月OLR值明显高于OLR多年以来的背景场值，该异常现象出现后，巴颜喀拉块体西北缘发生九寨沟地震。
图 2 九寨沟7.0级地震震区2017年OLR场逐月变化图（一）Figure 2. Monthly variation of OLR field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017
图 2 九寨沟7.0级地震震区2017年OLR场逐月变化图（二）Figure 2. Monthly variation of OLR field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017研究区OLR原始值的变化受地形、地貌、季节等因素的影响，为了对可能的异常进行有效识别，采用距平方法剔除OLR背景变化特征，结果如图 3所示。由图 3可知，震前1个月内九寨沟地震震中附近出现Y形态高值区，其主体区域沿着巴颜喀拉块体南缘边界带，重要分支横跨巴颜喀拉块体，直接延伸至九寨沟地震震中。在震时和震后，上述高值区消失。
图 3 九寨沟7.0级地震震区2017年OLR距平场逐月变化图Figure 3. Monthly variation of OLR anomalies in the Jiuzhaigou Earthquake region in 20172.2 震中附近格点OLR时序特征
本节重点分析紧邻震中的（105.00°E，32.50°N）、（105.00°E，35.00°N）、（102.50°E，35.00°N）、（102.50°E，32.50°N）4个格点OLR时序特征（见图 4）。
图 4 九寨沟地震震中附近格点OLR时序曲线Figure 4. OLR time series curves of grids near the epicenter of the Jiuzhaigou Earthquake由图 4可知，4个格点OLR背景值在4—9月均存在由季节变化引起的上升—转折—下降的变化过程，其中最高值均出现在8月。4个格点OLR在2017年4—9月同样出现上升—转折—下降的变化，但与背景变化的区别是，最高值出现在7月，比由季节引起的OLR变化提前一个月。去除背景变化后的4个格点OLR值在2017年4—9月未出现连续的上升和下降变化，仅在2017年7月出现显著大于其他月份的现象，说明九寨沟地震发生前震中区域附近存在显著OLR增加异常现象。
3. 结论
（1）九寨沟地震震区月尺度OLR背景场存在分区特征，青藏高原OLR逐月变化不明显，而环青藏高原区域OLR逐月变化显著。其中，35°N以北区域显著变化时段为6—10月，35°N以南、104°E以东区域显著变化时段为7—9月。
（2）2017年7月巴颜喀拉块体OLR值明显高于该区域OLR多年以来的背景场值，该异常现象出现后，巴颜喀拉块体东北缘发生九寨沟地震。
（3）距平结果显示，震前1个月内九寨沟地震震中附近出现OLR高值区，其主体区域沿着巴颜喀拉块体南缘边界带，重要分支横跨巴颜喀拉块体，直接延伸至九寨沟地震震中（见图 5）。
图 5 巴颜喀拉块体东缘活动构造特征和历史强震（谢祖军等，2018）Figure 5. Characteristics of active tectonics and historical strong earthquakes in the eastern margin of the Bayan Hara block (Xie Zujun et al., 2018)（4）紧邻九寨沟地震震中的4个格点OLR变化特征基本一致，即在2017年4—9月出现上升—转折—下降变化，最高值出现在7月。去除背景变化后的4个格点OLR值变化特征也基本一致，即在2017年4—9月未出现连续的上升和下降变化，仅在2017年7月出现显著大于其他月份的现象，说明九寨沟地震发生前震中区域存在显著OLR增加异常现象。
（5）运用地球放气假说（强祖基等，1997；徐秀登等，1995）对九寨沟地震前OLR异常机理进行初步探讨：九寨沟地震前，OLR异常区出现在构造块体边界带上或断裂附近，可能由于震前CO2、CH4等气体沿断裂逸出，增加了断裂及其附近区域低空温室气体含量，致使上述区域OLR增强显著，当然，这仅是合理假设，九寨沟地震OLR异常变化也可能是由多种因素综合引起的，需要通过搜集气象、地质、地球物理等方面的资料进行处理、分析和论证。
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图 1 不同建筑物材料光谱特征曲线
Figure 1. Spectral characteristic curves of different building materials
图 2 高光谱遥感影像震害信息识别技术流程图
Figure 2. Flowchart of seismic disaster information identification technique for hyperspectral remote sensing image
图 3 实验采集地点及光谱特征曲线
Figure 3. Experimental data collection sites and corresponding spectral characteristic curves
图 4 实验采集地点及光谱特征曲线
Figure 4. Experimental data collection sites and corresponding spectral characteristic curves
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崔丽华, 2009.汶川地震前的遥感信息异常及其机理研究.唐山:河北理工大学. 崔月菊, 杜建国, 2011. 地震有关的卫星高光谱气体地球化学异常. 见: 中国地球物理学会编. 中国地球物理学会第二十七届年会论文集. 郭广猛, 曹云刚, 龚建明, 2006.使用MODIS和MOPITT卫星数据监测震前异常.地球科学进展, 2(7):695-698. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DXJZ200607005.htm 宫鹏, 蒲瑞良, 郁彬, 1998.不同季相针叶树种高光谱数据识别分析.遥感学报, 2(3):211-217. doi: 10.11834/jrs.19980310 胡秀清, 刘京晶, 邱康睦等, 2009.神舟三号飞船中分辨率成像光谱仪场地替代定标新方法研究.光谱学与光谱分析, 29(5):1153-1159. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN200905000.htm 路威, 2005.面向目标探测的高光谱影像特征提取与分类技术研究.郑州:中国人民解放军信息工程大学. 刘伟东, 2002.高光谱遥感土壤信息提取与挖掘研究.北京:中国科学院研究生院 (遥感应用研究所). 童庆禧, 2008.我国高光谱遥感的发展.中国测绘报, (3):1-3. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10616-1013288450.htm 杨国鹏, 2007.基于核方法的高光谱影像分类与特征提取.郑州:中国人民解放军信息工程大学. 杨哲海, 韩建峰, 宫大鹏等, 2003.高光谱遥感技术的发展与应用.海洋测绘, 23(6):55-58. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HYCH200306018.htm 姚清林, 强祖基, 王弋平, 2005.青藏高原地震前CO的排放与卫星热红外增温异常.地球科学进展, 20(5):505-510. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DXJZ200505004.htm 张成业, 秦其明, 陈理等, 2015.高光谱遥感岩矿识别的研究进展.光学精密工程, 23(8):2407-2418. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GXJM201508036.htm 赵志芳, 谈树成, 王锋德, 2012.ASTER数据矿化蚀变异常信息提取方法研究.国土资源科技管理, 29(6):44-50. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DZKG201206008.htm 周子勇, 2014.高光谱遥感油气勘探进展.遥感技术与应用, 29(2):352-361. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YGJS201402025.htm Bergeron M., Hollinger A., Staenz K., et al., 2008. Hyperspectral Environment and Resource Oberver (HERO) Mission.Canadian Journal of Remote Sensing, 34(S1):S1-S11. Beck R., 2003. EO-1 User Guide Version 2.3. Street Sioux Falls:Satellite Systems Branch, USGS Earth Resources Observation System Data Center (EDC). Ganguly N. D., 2011. The impact of transported ozone-rich air on the atmospheric ozone content following the 26 January 2001 and 7 March 2006 Gujarat earthquakes. Remote Sensing Letters, 2(3):195-202. doi: 10.1080/01431161.2010.508798 Kruse F. A., Taranik J. V., Coolbaugh M., et al., 2011.Effect of reduced spatial resolution on mineral mapping using imaging spectrometry-examples using hyper spectral infrared imager (hyspiri)-simulated data. Reomte Sensing, 3(8):1584-1602. Mielke C., Boescche N. K., Rogass C., et al., 2014.Spaceborne mine waste mineralogy monitoring in south Africa, applications for modern push-broom missions:Hyperion/OLI and EnMAP/Sentinel-2.Remote Sensing, 6(8):6790-6816. doi: 10.3390/rs6086790 Okada Y., Mukai S., Singh R. P., 2004.Changes in atmospheric aerosol parameters after Gujarat earthquake of January 26, 2001. Advances in Space Research, 33(3):254-258. https://www.researchgate.net/publication/222399420_Changes_in_atmospheric_aerosol_parameters_after_Gujarat_earthquake_of_January_26_2001 Pulinets S. A., Dunajecka M. A., 2007. Specific variations of air temperature and relative humidity around the time of Michoacan earthquake MS 8.1 Sept.19, 1985 as a possible indicator of interaction between tectonic plates. Tectonophysics, 431(1-4):221-230. doi: 10.1016/j.tecto.2006.05.044 Rogge D., Rivard B., Segl K., et al., 2014.Mapping of NiCu-PGE ore hosting ultramafic rocks using airborne and simulated EnMAP hyper spectral imagery, Nunavik, Canada. Remote Sensing of Environment, 152:302-317. doi: 10.1016/j.rse.2014.06.024 Singh R. P., Cervone G., Singh V. P., et al., 2007. Generic precursors to coastal earthquakes:Inferences from Denali fault earthquake. Tectonophysics, 431(1-4):231-240. doi: 10.1016/j.tecto.2006.05.040 Singh R. P., Kumar J. S., Zlotnicki J., et al., 2010a. Satellite detection of carbon monoxide emission prior to the Gujarat earthquake of 26 January 2001. Applied Geochemistry, 25(4):580-585. doi: 10.1016/j.apgeochem.2010.01.014 Singh R. P., Mehdi W., Sharma M., 2010b. Complementary nature of surface and atmospheric parameters associated with Haiti earthquake of 12 January 2010. Natural Hazards and Earth System Science, 10(6):1299-1305. doi: 10.5194/nhess-10-1299-2010 -
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