基于InSAR技术的地震后建筑重建评估：以尼泊尔为例

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》：InSAR-based assessment of post-earthquake building reconstruction: The Nepal case study

长期建筑重建评估对地震韧性至关重要，但传统实地调查耗时费力。本研究提出基于多时相合成孔径雷达干涉测量（MT-InSAR）的两阶段分析方法：首先通过网格级PS差异检测识别重建活跃区域，再结合建筑轮廓数据进行建筑级PS损失分析，精准定位损毁、拆除或重建的建筑。以2015年尼泊尔地震为例，利用高分辨率CSK SAR数据，验证显示该方法对建筑状态分类的准确率高达81.7%-83.5%，有效指导现场调查，减少70%以上人力投入。

　　地震灾害是全球范围内最严重的自然灾害之一，常常造成建筑物的严重破坏和倒塌，进而导致大量人员伤亡和财产损失。随着城市化进程的加快，地震对社会和经济的影响也日益加剧，因此，如何高效地评估地震后的建筑物重建工作，成为提升城市抗震能力和减少灾害损失的重要课题。传统的现场调查方法虽然能够提供详尽的建筑物状态信息，但其耗时、耗力和成本高昂，尤其在大规模地震灾害后，难以覆盖广泛区域。相比之下，卫星遥感技术因其大范围、高频率和全天候的数据获取能力，为区域尺度的地震后评估提供了新的可能性。然而，大多数遥感研究仍依赖于手动的图像变化检测方法，这限制了其自动化评估的能力，也降低了对现场调查的支持效率。

本文提出了一种基于多时相合成孔径雷达干涉测量（MT-InSAR）的新型遥感方法，旨在为地震后的建筑物重建提供有效的辅助工具。该方法能够自动识别需要现场调查的建筑物，包括倒塌的结构、经过重建的建筑物或因地震而改变状态的建筑。通过将现场调查与遥感分析相结合，该方法不仅能够提高重建评估的效率，还能够为未来的灾害管理提供科学依据。研究团队将该方法应用于尼泊尔2015年加德满都地震后的建筑物重建评估，展示了其在实际场景中的应用潜力。

在方法学上，研究采用了MT-InSAR技术，通过处理地震前后获取的多时相合成孔径雷达（SAR）图像，识别出与建筑物相关的持久散射点（PSs）。PSs是指在雷达图像中表现出稳定回波特性的点，通常对应于建筑物等人工结构。通过比较地震前后的PS点数量变化，研究团队能够识别出建筑物重建活动发生的关键区域，并进一步分析这些区域内的具体建筑变化情况。该方法分为两个阶段：首先是区域级别的网格分析，用于识别地震后重建活动较为集中的城市区域；然后是在这些区域中进行建筑级别的PS差值分析，以定位具体建筑物的变化情况。

在尼泊尔的案例研究中，研究团队获取了地震前后的高分辨率Cosmo-SkyMed（CSK）SAR图像，用于MT-InSAR分析。通过分析这些图像，研究团队识别出多个城市区域中PS点数量发生了显著变化，这表明这些区域可能存在地震后的重建活动。随后，团队进一步对这些区域内的具体建筑进行了分析，以确定哪些建筑物经历了重建、倒塌或处于施工状态。结果表明，该方法能够有效识别出建筑物的变化情况，并且与现场观察数据具有较高的匹配度。

为了验证该方法的准确性，研究团队使用了地震后现场调查中获取的照片数据，包括2015年和2022年的照片。通过将这些照片与遥感分析结果进行对比，团队发现该方法在识别重建过程中发生显著变化的建筑物方面表现良好。此外，研究还发现，较长的地震后时序数据能够更准确地捕捉重建活动的变化趋势，从而提高分析的可靠性。尽管该方法在某些方面存在不确定性，例如GPS定位误差和PS点的定位误差，但通过引入缓冲区和结合其他数据源，可以有效减少这些误差对结果的影响。

本文的研究成果表明，基于MT-InSAR的遥感方法在地震后的建筑物重建评估中具有重要价值。它不仅能够提供高效、低成本的评估手段，还能够为现场调查提供精准的目标定位，从而提升重建工作的科学性和系统性。此外，该方法的灵活性和可扩展性也使其适用于其他类型的灾害评估，如洪水、城市火灾和滑坡等。通过持续监测建筑物的变化情况，该方法有助于更全面地理解重建过程，为未来的灾害应对和城市韧性规划提供支持。

综上所述，本文提出了一种创新的遥感技术，通过分析地震前后建筑物的PS点变化，能够有效识别出需要进一步调查的重建区域。这种方法不仅能够显著减少现场调查的时间和成本，还能够为灾后重建工作提供科学依据，提升整体的灾害应对能力。随着遥感技术的不断发展和数据获取能力的提升，这种基于MT-InSAR的评估方法有望在未来的地震灾害管理中发挥更大作用，为全球范围内的城市安全和可持续发展做出贡献。