CN111292018B - 一种城市易损性模型构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种城市易损性模型构建方法。步骤1：获取人口密度；步骤2：获取单位面积GDP；步骤3：获取地下管线密度；步骤4：确定工程重要性；步骤5：将步骤1‑步骤4种的数据进行量化分级；步骤6：利用步骤5中量化分级后的数据利用层次分析法构建易损性模型。本发明利用遥感夜光影像反演得到的人口密度，由于该人口密度是通过卫星拍摄的影像计算得到，所以具有计算耗时短，统计人口密度时为对大范围区域内所有人口进行统计，而非抽样调查，所以该人口密度相较于原有方法使用的人口密度更为准确。

Description

一种城市易损性模型构建方法
技术领域
本发明属于技术领域；具体涉及一种城市易损性模型构建方法。
背景技术
目前，原有的利用地理信息技术构建城市沉降易损性模型多是基于社会统计年鉴中的人口密度和单位面积GDP，用于描述沉降灾害发生后对于城市可能造成的社会和经济损失大小，但是该方法对于沉降灾害造成的损失计算是不全面且不准确的；不全面体现在：随着城市沉降的发生，地下管线的破损最为严重，比如自来水管道破裂、供暖管道破裂等，地下管线相较于城市建筑物更易受到沉降灾害的影响，且对于城市居民生活具有较大影响，所以本发明将地下管线密度列入城市易损性模型，可以更为全面的描述沉降灾害对于城市社会和经济的影响，改进了原有的沉降易损性模型；原有的沉降易损性模型的不准确性体现在其使用的人口密度为社会统计年鉴中的人口密度，该人口密度由于是全年统计所得，统计耗时较长，且为样本抽查的方式进行统计，所以该人口密度准确性较低。
发明内容
本发明提供一种城市易损性模型构建方法，利用遥感夜光影像反演得到的人口密度，由于该人口密度是通过卫星拍摄的影像计算得到，所以具有计算耗时短，统计人口密度时为对大范围区域内所有人口进行统计，而非抽样调查，所以该人口密度相较于原有方法使用的人口密度更为准确。
本发明通过以下技术方案实现：
一种城市易损性模型构建方法，所述模型构建方法包括以下步骤：
步骤1：获取人口密度，对覆盖研究区的夜光影像进行辐射定标、镶嵌、裁剪和几何校正之后，在影像中勾绘出要计算人口密度的小区矢量，根据以上公式计算各小区夜光影像的LRUA，
LRUA＝Radiance/Area
上式中，Area为调查人口密度的小区面积，通过计算影像中对应矢量面积获取，单位km2；Radiance为小区对应矢量范围内像元辐射亮度值的总和，单位W/(m2·sr·μm)；
利用LURA与人口密度之间的关系模型，获取研究区内的人口密度；
步骤2：获取单位面积GDP；
步骤3：获取地下管线密度；
步骤4：确定工程重要性；
步骤5：将步骤1-步骤4种的数据进行量化分级，将人口密度、单位面积GDP、地下管线密度和工程重要性中的矢量文件转换为栅格数据，并将其按照数值大小划分为多个等级，每个等级分别赋予不同的数值，数值对应规则如下：对于人口密度，人口密度越大，沉降灾害造成的损失越大，对应数值越大；对于单位面积GDP，单位面积GDP越大，沉降灾害导致的损失越大，对应的数值越大；地下管线密度越大，沉降灾害造成损失越大，对应数值越大；对于工程重要性，工程重要性越高，沉降灾害造成损失越大，对应数值越大；
步骤6：利用步骤5中量化分级后的数据利用层次分析法构建易损性模型，利用层次分析法，在人口密度、单位面积GDP、地下管线密度和工程重要性之间通过两两比较对于社会经济的重要性来构建判断矩阵，求出判断矩阵最大特征根对应的特征向量，并进行一致性检验，在检验通过后，将判断矩阵最大特征根对应的特征向量进行归一化处理，得到的向量即为易损性模型中对应元素的权重从而建立城市易损性模型，
假设该向量为(a、b、c、d)T，则有下列公式：
a+b+c+d＝1
易损性＝a·量化人口密度+b·量化单位面积GDP+c·量化地下管线密度+d·量化工程重要性
上式中，a、b、c、d为常数，对求得的易损性按照数值大小划分不同等级；若分为三级，则对应高易损度、中易损度和低易损度；若分为五级，则分为高易损度、较高易损度、中易损度、较低易损度和低易损度。
进一步的，所述研究区夜光影像覆盖情况：根据研究区范围矢量文件，叠加至夜光影像上，判断夜光影像是否完全覆盖研究区矢量边界，若没有完全覆盖，则首先获取缺失部分地区的夜光影像，再将所有的夜光影像进行拼接镶嵌，得到完全覆盖研究区的夜光影像；
进一步的，所述影像裁剪：根据研究区范围矢量文件与夜光影像覆盖情况，若夜光影像完全覆盖研究区，则对其进行裁剪处理；若夜光影像未能完全覆盖研究区，则将其与相邻区域的夜光影像进行镶嵌处理后再通过研究区矢量范围文件进行裁剪。
进一步的，所述几何校正：在夜光影像获取过程中，由于多种原因导致影像中目标物相对位置的坐标关系在影像中发生变化，这种关系称为几何畸变，纠正几何畸变的过程即为几何校正。对夜光影像进行几何校正，需要大地坐标系下的光学影像，通过匹配光学影像和夜光影像中地物特征，选取同名点利用多项式纠正法对夜光影像进行几何校正。
进一步的，所述步骤2具体为，查阅研究区社会经济统计年鉴，统计各区GDP数据，在GIS处理软件中将各区GDP数据录入行政区划图中对应各区的矢量文件。
进一步的，所述步骤3具体为，将获取的城市输水管道、供暖管线、光缆通道、电缆通道等地下管线矢量进行合并，统一称为地下管线，并在GIS软件中计算每平方千米内的管线长度，将其作为地下管线密度。
进一步的，所述步骤4具体为，利用研究区光学影像，在GIS软件中勾绘出轨道交通和交通枢纽，休闲场所，以及居民区、购物中心，将其按照职能的不同划分为三种不同的工程重要性：轨道交通、交通枢纽为高，居民区、购物中心为中，休闲场所为低。
本发明的有益效果是：
本发明通过使用地下管线密度和用夜光影像反演的人口密度，对原有沉降易损性模型进行改进，得到更为全面、更为准确的新型易损性模型。
附图说明
图1本发明的流程示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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。
一种城市易损性模型构建方法，所述模型构建方法包括以下步骤：
步骤1：获取人口密度；
步骤2：获取单位面积GDP；
步骤3：获取地下管线密度；
步骤4：确定工程重要性；
步骤5：将步骤1-步骤4种的数据进行量化分级；
步骤6：利用步骤5中量化分级后的数据利用层次分析法构建易损性模型，
假设该向量为(a、b、c、d)T，则有下列公式：
a+b+c+d＝1
易损性＝a·量化人口密度+b·量化单位面积GDP+c·量化地下管线密度+d·量化工程重要性
上式中，a、b、c、d为常数，对求得的易损性按照数值大小划分不同等级(对应评价指标对应的量化等级)；若分为三级，则对应高易损度、中易损度和低易损度；若分为五级，则分为高易损度、较高易损度、中易损度、较低易损度和低易损度。
进一步的，所述步骤1具体为对覆盖研究区的夜光影像进行辐射定标、镶嵌、裁剪和几何校正之后，在影像中勾绘出要计算人口密度的小区矢量，根据以上公式计算各小区夜光影像的LRUA(LRUA，Light Radiance per UnitArea)，
LRUA＝Radiance/Area
上式中，Area为调查人口密度的小区面积，通过计算影像中对应矢量面积获取，单位km2；Radiance为小区对应矢量范围内像元辐射亮度值(经过辐射定标后影像的灰度值)的总和，单位W/(m2·sr·μm)；
利用LURA与人口密度之间的关系模型，获取研究区内的人口密度。
进一步的，所述步骤2具体为，查阅研究区社会经济统计年鉴，统计各区GDP数据，在GIS处理软件中将各区GDP数据录入行政区划图中对应各区的矢量文件。
进一步的，所述步骤3具体为，将获取的城市输水管道、供暖管线、光缆通道、电缆通道等地下管线矢量进行合并，统一称为地下管线，并在GIS软件中计算每平方千米内的管线长度，将其作为地下管线密度。
进一步的，所述步骤4具体为，利用研究区光学影像，在GIS软件中勾绘出(地铁、轻轨、铁路)轨道交通和(火车站、汽车找、机场)交通枢纽，(公园、河流、湖泊)休闲场所，以及居民区、购物中心，将其按照职能的不同划分为三种不同的工程重要性：轨道交通、交通枢纽为高，居民区、购物中心为中，休闲场所为低。
进一步的，所述步骤5具体为，将人口密度、单位面积GDP、地下管线密度和工程重要性中的矢量文件转换为栅格数据，并将其按照数值大小划分为多个等级(常见的有3个等级和5个等级)，每个等级分别赋予不同的数值(若分为3个等级，对应数值为1、2、3；若分为5个等级，对应1、2、3、4、5)，数值对应规则如下：对于人口密度，人口密度越大，沉降灾害造成的损失越大，对应数值越大；对于单位面积GDP，单位面积GDP越大，沉降灾害导致的损失越大，对应的数值越大；地下管线密度越大，沉降灾害造成损失越大，对应数值越大；对于工程重要性，工程重要性越高，沉降灾害造成损失越大，对应数值越大。
进一步的，所述步骤6具体为，利用层次分析法，在人口密度、单位面积GDP、地下管线密度和工程重要性之间通过两两比较对于社会经济的重要性来构建判断矩阵，求出判断矩阵最大特征根对应的特征向量，并进行一致性检验，在检验通过后，将判断矩阵最大特征根对应的特征向量进行归一化处理，得到的向量即为易损性模型中对应元素的权重从而建立城市易损性模型。

Claims (4)

1.一种城市易损性模型构建方法，其特征在于，所述模型构建方法包括以下步骤：
步骤1：获取人口密度，对覆盖研究区的夜光影像进行辐射定标、镶嵌、裁剪和几何校正之后，在影像中勾绘出要计算人口密度的小区矢量，根据以上公式计算各小区夜光影像的LRUA，
LRUA＝Radiance/Area
上式中，Area为调查人口密度的小区面积，通过计算影像中对应矢量面积获取，单位km2；Radiance为小区对应矢量范围内像元辐射亮度值的总和，单位W/(m2·sr·μm)；
利用LURA与人口密度之间的关系模型，获取研究区内的人口密度；
步骤2：获取单位面积GDP；
步骤3：获取地下管线密度；
步骤4：确定工程重要性；
步骤5：将步骤1-步骤4种的数据进行量化分级，将人口密度、单位面积GDP、地下管线密度和工程重要性中的矢量文件转换为栅格数据，并将其按照数值大小划分为多个等级，每个等级分别赋予不同的数值，数值对应规则如下：对于人口密度，人口密度越大，沉降灾害造成的损失越大，对应数值越大；对于单位面积GDP，单位面积GDP越大，沉降灾害导致的损失越大，对应的数值越大；地下管线密度越大，沉降灾害造成损失越大，对应数值越大；对于工程重要性，工程重要性越高，沉降灾害造成损失越大，对应数值越大；
步骤6：利用步骤5中量化分级后的数据利用层次分析法构建易损性模型，利用层次分析法，在人口密度、单位面积GDP、地下管线密度和工程重要性之间通过两两比较对于社会经济的重要性来构建判断矩阵，求出判断矩阵最大特征根对应的特征向量，并进行一致性检验，在检验通过后，将判断矩阵最大特征根对应的特征向量进行归一化处理，得到的向量即为易损性模型中对应元素的权重从而建立城市易损性模型，
假设该向量为(a、b、c、d)T，则有下列公式：
a+b+c+d＝1
易损性＝a·量化人口密度+b·量化单位面积GDP+c·量化地下管线密度+d·量化工程重要性
上式中，a、b、c、d为常数，对求得的易损性按照数值大小划分不同等级；若分为三级，则对应高易损度、中易损度和低易损度；若分为五级，则分为高易损度、较高易损度、中易损度、较低易损度和低易损度。
2.根据权利要求1所述一种城市易损性模型构建方法，其特征在于，所述步骤2具体为，查阅研究区社会经济统计年鉴，统计各区GDP数据，在GIS处理软件中将各区GDP数据录入行政区划图中对应各区的矢量文件。
3.根据权利要求1所述一种城市易损性模型构建方法，其特征在于，所述步骤3具体为，将获取的城市输水管道、供暖管线、光缆通道、电缆通道等地下管线矢量进行合并，统一称为地下管线，并在GIS软件中计算每平方千米内的管线长度，将其作为地下管线密度。
4.根据权利要求1所述一种城市易损性模型构建方法，其特征在于，所述步骤4具体为，利用研究区光学影像，在GIS软件中勾绘出轨道交通和交通枢纽，休闲场所，以及居民区、购物中心，将其按照职能的不同划分为三种不同的工程重要性：轨道交通、交通枢纽为高，居民区、购物中心为中，休闲场所为低。
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