规划和灾害管理的数字模型

由于该地区偶尔容易发生野火，南非开普敦大学的测绘部门围绕3D重建加上当代城市规划和灾害管理的主题进行了研究和项目工作。本文将分享一些重点内容。

利用机载传感器从多个平台获得的高分辨率图像为城市规划提供了重要线索，在灾害管理方面具有战略意义。在风险普遍存在的地方，收集的数据集为地理空间工程师提供了在多个时间和空间尺度上处理和记录灾前和灾后场景的机会，以2D、3D+和相关数字模型交付。图像场景本身也非常迷人，因为它们呈现了混合土地覆盖、多部分屋顶立面、多重光谱和有时多重数据类型的复杂性。例如，机载激光扫描(ALS)和雷达数据的可用性为融合解决方案提供了选择。二维和三维+重建模型已成为规划、应急救援和灾后物流的重要基础。

现代世界变化中的当代城市景观重建

在当今世界，破坏是不断的，逻辑规划受到威胁，人类生活的大多数方面都遵从更有机和更新颖的发展模式。多年来，现代城市主义也未能幸免，其特征往往是自发的性质，具有不同的社会影响。不断出现的生境模式要求制图敏感性，以代表多个群体的利益，而不排除综合制图解决方案。文献认为，像南非西开普省的开普敦市这样的例子，引起了对广泛地图的需求，因为这座城市被归类为表现出不平等的城市之一。相关研究中捕捉到的社会维度也转化为地理空间制图者基于图像的困难。开普敦部分地区的高分辨率航拍镜头(见图1)显示，除了植被、沥青、土壤和混凝土的混合物，正式的住宅空间背景上的非正式覆盖的混合土地覆盖，为“沙拉”添加了更多的调味品。这种混合的环境细节是本文讨论的关键，它强调了与当代城市空间相互映射倡议相关的正在进行的项目工作。

除了捕捉之前项目工作的地理相关背景，作者主要关注最近的工作，即基于火灾后开普敦南部空间的三维测绘。并总结了渐冻人(ALS)和高分辨率航空图像在提取重建结构足迹方面的一般应用。最近的工作是基于无人机的火灾后场景数据捕获，用于深度学习和制图。选择野火作为风险主题是为了与项目中灾害管理应用的背景相联系。

2021年桌山大火

开普敦位于南非西南海岸，多年来在多个地区经常发生火灾。火灾通常被归因于下降风的状态，fynbos生物群落和多种因素。2021年4月，一场不稳定的失控大火吞没了桌山森林的周围。火灾后的库存显示，几处商业地产严重受损，包括著名的历史建筑便宜的工厂(建于1796年)罗兹纪念餐厅和贾格尔特别收藏图书馆(图2)，其中收藏了罕见和不可替代的收藏品，古董和重要的文件圣和Khoi19世纪70年代住在这里的人。此外，人们不应低估由此造成的住宅、自然、人类和动物生活的置换。虽然这不是开普敦第一次造成重大损失的火灾，但桌山的案例强调了绘图作为一项减少灾害风险及其影响的投资的重要性。

收集和记录海角足迹

由于正式和非正式场所都容易发生开普敦野火灾害，绘制受灾前后所有区域的地图有助于城市日常管理，以及危机搜索、救援和恢复的案例。建筑物和有关的人造建筑物(包括存在这些建筑物的棚屋)成为行政部门的根本利益所在，因为它们容纳了可能需要救援或可能已被转移和需要采取缓解措施的人的生命。当人们检查最低处的光学图像时，多样化的屋顶细节的优势是迫在眉睫的，这导致低水平的算法在立面识别失败，促使需要更稳健的处理技术来创建模型。合作机构可以利用开普敦的ALS、卫星和航空镜头进行研究。一些早期的研究生研究工作涉及到一种测绘开普敦非正式结构的方法，该方法利用从航空调查中获得的非常高分辨率(VHR)图像(5cm分辨率)，结合每平方米2-3点机载激光扫描(ALS)数据。从开普敦采集的数据集中随机提取ALS图像，如图3所示为着色山阴影模型。

在最近的研究中，任务是建立一个新的棚屋单元提取框架，基于两个观点，即空间数据融合可以提高精度和基于有机信息的方法可以提取可靠的非正式住区空间信息。有机主义观点的动机是一个类比，争论非正式的定居点类似于活组织的布局，正如在细胞和器官图像中看到的，学习生物信息学家如何选择分离单个细胞，可以为有效的棚屋提取策略提供线索。图4显示了从研究中有机提取的一些主要产品，其中人造小屋候选从背景中分离出来。

考虑到广泛的方法，最近的一个项目还重点关注了2021年桌山火灾发生地开普敦南郊的正式文件。在另一个项目中，有一架无人机(UAV或“无人机”)在火灾发生后立即用多光谱和激光雷达扫描仪收集火灾后场景的镜头。目前，一个装有RGB传感器的热扫描仪计划收集桌山国家公园山脚附近空间的镜头。开普敦大学(UCT)校园内通过静态GNSS测量放置的现有测量控制标志将被突出显示，并作为地面控制点进行检查和一致性。从RGB图像的主要兴趣点是建筑的立面，突出破坏和恢复的进展，以及一些受影响的自然特征。热成像还可以更详细地告知管道的损坏和相关的财产维护方面。人工智能，尤其是深度学习卷积神经网络，将成为识别和提取受损建筑立面的关键。

未来的计划

目前，大部分工作安排在使用无人机进行现场侦察和预定数据收集。由于存在严格的法规和各种许可证限制，飞行许可对无人机相关工作来说仍然是一个挑战。然而，行业合作伙伴可以使这更容易，因为他们比研究单位更经常地投入更多的资金。未来的工作将包括使用深度学习完成数据处理，并使用地面激光扫描数据补充一些建筑数据集。作者们也渴望测试iPhone 12 Pro激光雷达摄像头，主要是出于好奇。

确认

作者承认开普敦的城市提供空中和ALS年度调查的数据,副教授朱利安Smit研究生担任顾问工作中引用这篇文章,和丹尼尔·奥沙利文Hewlette和沃尔特uy无人机产业合作的无人机映射。

更多的信息

UCT测绘系简介:https://youtu.be/nZe3uH3pCg4

南非开普敦的激光雷达棚屋足迹:https://doi.org/10.1080/03736245.2020.1863253