建筑物破坏情况评估方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明涉及地质灾害，更具体地说是指建筑物破坏情况评估方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.伴随着现代文明的发展，人们对大自然的依赖程度更加紧密，对自然资源的索取也逐渐增多，随之所带来的安全隐患例如地质灾害也逐渐显现，这严重地威胁着人们的生命财产安全。中国是地质外貌多样化的国家，这也造成了地质灾害多发性，崩塌、滑坡、泥石流灾害各类自然灾害频发。
3.通过调查和数据统计结果来看受灾区域往往自然条件恶劣，无法快速全面评估受灾情况，在现有技术中通常通过基于光学遥感数据和分类方法识别受灾建筑物，但受限于气象条件，并不能定量描述建筑物破坏程度，导致建筑物因为地质灾害而被破坏的情况无法准确地被评估。
4.因此，有必要设计一种新的方法，实现定量评估建筑物破坏程度，提高建筑物破坏情况的评估准确率。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供建筑物破坏情况评估方法、装置、计算机设备及存储介质。
6.为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：建筑物破坏情况评估方法，包括：
7.获取建筑物在灾前灾后的多极化sar时序数据集，以得到雷达数据；
8.对所述雷达数据进行预处理，以得到多极化强度时序数据集；
9.对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息；
10.根据所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息；
11.根据所述变化信息以及所述纹理信息计算变化程度，以得到建筑物破坏情况。
12.其进一步技术方案为：所述对所述雷达数据进行预处理，以得到多极化强度时序数据集，包括：
13.对所述雷达数据进行轨道校正以及辐射定标处理，以得到多极化强度时序数据集。
14.其进一步技术方案为：所述对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息，包括：
15.采用灰度共生矩阵方法对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息。
16.其进一步技术方案为：所述根据所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息，包括：
17.采用时间序列变化检测算法对所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息。
18.其进一步技术方案为：所述纹理信息包括多极化强度时序数据集在0
°
和90
°
的灰度共生矩阵的平均值，0
°
和90
°
的灰度共生矩阵的统计量包括对比度、相关性、熵、能量指标中至少一种。
19.其进一步技术方案为：所述根据所述变化信息以及所述纹理信息计算变化程度，以得到建筑物破坏情况，包括：
20.确定建筑物变化的时间点的前后不同统计量的灰度共生矩阵的平均绝对误差的最大值，以得到建筑物破坏情况。
21.本发明还提供了建筑物破坏情况评估装置，包括：
22.数据获取单元，用于获取建筑物在灾前灾后的多极化sar时序数据集，以得到雷达数据；
23.预处理单元，用于对所述雷达数据进行预处理，以得到多极化强度时序数据集；
24.纹理信息提取单元，用于对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息；
25.变化信息确定单元，用于根据所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息；
26.变化程度计算单元，用于根据所述变化信息以及所述纹理信息计算变化程度，以得到建筑物破坏情况。
27.其进一步技术方案为：所述预处理单元，用于对所述雷达数据进行轨道校正以及辐射定标处理，以得到多极化强度时序数据集。
28.本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
29.本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
30.本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过获取建筑物在灾前灾后的多极化sar时序数据集，进行预处理，并结合灰度共生矩阵方法提取纹理特征，时间序列变化检测算法确定建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，将纹理特征和变化信息结合计算变化程度，以得到建筑物破坏情况，实现定量评估建筑物破坏程度，提高建筑物破坏情况的评估准确率。
31.下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
附图说明
32.为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
33.图1为本发明实施例提供的建筑物破坏情况评估方法的应用场景示意图；
34.图2为本发明实施例提供的建筑物破坏情况评估方法的流程示意图；
35.图3为本发明实施例提供的建筑物破坏情况评估装置的示意性框图；
36.图4为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
37.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
38.应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
39.还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
40.还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
41.请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的建筑物破坏情况评估方法的应用场景示意图。图2为本发明实施例提供的建筑物破坏情况评估方法的示意性流程图。该建筑物破坏情况评估方法应用于服务器中。服务器与雷达扫描仪进行数据交互，通过雷达扫描仪扫描灾前灾后的建筑物，形成多极化sar时序数据集，对该数据集进行处理后，从纹理信息的变化结合突变时间等进行纹理特征变化程度的计算，由此定量评估建筑物破坏情况。
42.图2是本发明实施例提供的建筑物破坏情况评估方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤s110至s150。
43.s110、获取建筑物在灾前灾后的多极化sar时序数据集，以得到雷达数据。
44.在本实施例中，雷达数据是指建筑物在灾前灾后的多极化sar(合成孔径雷达，synthetic aperture radar)时序数据集。
45.使用雷达数据，具有较好的穿透性，可在恶劣气象条件下对地观测，从而使得该方法的适用场景更广。
46.s120、对所述雷达数据进行预处理，以得到多极化强度时序数据集。
47.在本实施例中，多极化强度时序数据集是指对雷达数据进行轨道校正以及辐射定标处理后的得到数据。
48.具体地，对所述雷达数据进行轨道校正以及辐射定标处理，以得到多极化强度时序数据集。
49.在本实施例中，雷达数据在形成时，雷达扫描仪的传感器接收地面目标电磁辐射能量时，受遥感传感器本身特性、大气作用以及地物光照条件等影响，致使遥感传感器探测值与地物实际光谱辐射值不一致，灰度失真，因此，需要进行预处理，以确保雷达数据的准确性。
50.s130、对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息。
51.在本实施例中，所述纹理信息包括多极化强度时序数据集在0
°
和90
°
的灰度共生矩阵的平均值，0
°
和90
°
的灰度共生矩阵的统计量包括对比度、相关性、熵、能量指标中至少一种。
52.具体地，采用灰度共生矩阵方法对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息。结
合建筑物的矢量数据集进行裁剪后的数据集与变化信息作为输入信号，输入至灰度共生矩阵方法内，以提取建筑物灾前灾后的纹理特征。
53.通过灰度共生矩阵等方法提取各建筑物在灾前灾后不同极化方式下雷达数据的纹理特征，属于现有技术，此处不再赘述。
54.s140、根据所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息。
55.在本实施例中，变化信息是指建筑物发生突变的时间点及对应的空间位置信息，空间位置信息是指建筑物发生突变的位置。
56.在本实施例中，采用时间序列变化检测算法对所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息。
57.具体地，通过ccdc(连续变化检测和分类，continuous change detection and classification)等时间序列变化检测算法提取变化的时间点及对应的空间位置信息。
58.s150、根据所述变化信息以及所述纹理信息计算变化程度，以得到建筑物破坏情况。
59.在本实施例中，建筑物破坏情况是指建筑物在灾前灾后的变化程度。
60.具体地，确定建筑物变化的时间点的前后不同统计量的灰度共生矩阵的平均绝对误差的最大值，以得到建筑物破坏情况。最大值本身即为概率。
61.通过灰度矩阵的变化获取受灾程度信息，由此将建筑物破坏情况转换为定量的评估方式。
62.上述的建筑物破坏情况评估方法，通过获取建筑物在灾前灾后的多极化sar时序数据集，进行预处理，并结合灰度共生矩阵方法提取纹理特征，时间序列变化检测算法确定建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，将纹理特征和变化信息结合计算变化程度，以得到建筑物破坏情况，实现定量评估建筑物破坏程度，提高建筑物破坏情况的评估准确率。
63.图3是本发明实施例提供的一种建筑物破坏情况评估装置300的示意性框图。如图3所示，对应于以上建筑物破坏情况评估方法，本发明还提供一种建筑物破坏情况评估装置300。该建筑物破坏情况评估装置300包括用于执行上述建筑物破坏情况评估方法的单元，该装置可以被配置于服务器中。具体地，请参阅图3，该建筑物破坏情况评估装置300包括数据获取单元301、预处理单元302、纹理信息提取单元303、变化信息确定单元304以及变化程度计算单元305。
64.数据获取单元301，用于获取建筑物在灾前灾后的多极化sar时序数据集，以得到雷达数据；预处理单元302，用于对所述雷达数据进行预处理，以得到多极化强度时序数据集；纹理信息提取单元303，用于对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息；变化信息确定单元304，用于根据所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息；变化程度计算单元305，用于根据所述变化信息以及所述纹理信息计算变化程度，以得到建筑物破坏情况。
65.在一实施例中，所述预处理单元302，用于对所述雷达数据进行轨道校正以及辐射定标处理，以得到多极化强度时序数据集。
66.在一实施例中，所述纹理信息提取单元303，用于采用灰度共生矩阵方法对所述多
极化强度时序数据集提取纹理信息。
67.在一实施例中，所述变化信息确定单元304，用于采用时间序列变化检测算法对所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息。
68.在一实施例中，所述变化程度计算单元305，用于确定建筑物变化的时间点的前后不同统计量的灰度共生矩阵的平均绝对误差的最大值，以得到建筑物破坏情况。
69.需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述建筑物破坏情况评估装置300和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
70.上述建筑物破坏情况评估装置300可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图4所示的计算机设备上运行。
71.请参阅图4，图4是本技术实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是服务器，其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。
72.参阅图4，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。
73.该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种建筑物破坏情况评估方法。
74.该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。
75.该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种建筑物破坏情况评估方法。
76.该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
77.其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现如下步骤：
78.获取建筑物在灾前灾后的多极化sar时序数据集，以得到雷达数据；对所述雷达数据进行预处理，以得到多极化强度时序数据集；对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息；根据所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息；根据所述变化信息以及所述纹理信息计算变化程度，以得到建筑物破坏情况。
79.其中，所述纹理信息包括多极化强度时序数据集在0
°
和90
°
的灰度共生矩阵的平均值，0
°
和90
°
的灰度共生矩阵的统计量包括对比度、相关性、熵、能量指标中至少一种。
80.在一实施例中，处理器502在实现所述对所述雷达数据进行预处理，以得到多极化强度时序数据集步骤时，具体实现如下步骤：
81.对所述雷达数据进行轨道校正以及辐射定标处理，以得到多极化强度时序数据
集。
82.在一实施例中，处理器502在实现所述对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息步骤时，具体实现如下步骤：
83.采用灰度共生矩阵方法对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息。
84.在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息步骤时，具体实现如下步骤：
85.采用时间序列变化检测算法对所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息。
86.在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述变化信息以及所述纹理信息计算变化程度，以得到建筑物破坏情况步骤时，具体实现如下步骤：
87.确定建筑物变化的时间点的前后不同统计量的灰度共生矩阵的平均绝对误差的最大值，以得到建筑物破坏情况。
88.应当理解，在本技术实施例中，处理器502可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
89.本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
90.因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中该计算机程序被处理器执行时使处理器执行如下步骤：
91.获取建筑物在灾前灾后的多极化sar时序数据集，以得到雷达数据；对所述雷达数据进行预处理，以得到多极化强度时序数据集；对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息；根据所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息；根据所述变化信息以及所述纹理信息计算变化程度，以得到建筑物破坏情况。
92.其中，所述纹理信息包括多极化强度时序数据集在0
°
和90
°
的灰度共生矩阵的平均值，0
°
和90
°
的灰度共生矩阵的统计量包括对比度、相关性、熵、能量指标中至少一种。
93.在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述对所述雷达数据进行预处理，以得到多极化强度时序数据集步骤时，具体实现如下步骤：
94.对所述雷达数据进行轨道校正以及辐射定标处理，以得到多极化强度时序数据集。
95.在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息步骤时，具体实现如下步骤：
96.采用灰度共生矩阵方法对所述多极化强度时序数据集提取纹理信息。
97.在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述多极化强
度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息步骤时，具体实现如下步骤：
98.采用时间序列变化检测算法对所述多极化强度时序数据集提取建筑物变化的时间点及对应的空间位置信息，以得到变化信息。
99.在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述变化信息以及所述纹理信息计算变化程度，以得到建筑物破坏情况步骤时，具体实现如下步骤：
100.确定建筑物变化的时间点的前后不同统计量的灰度共生矩阵的平均绝对误差的最大值，以得到建筑物破坏情况。
101.所述存储介质可以是u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
102.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
103.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
104.本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
105.该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
106.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。