殷 林

（中國交通通信信息中心，北京 100011）

1 引言

交通是人類生活的基本需要，也是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會富強(qiáng)的根本保障。我國交通建設(shè)發(fā)展迅速，基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模位居世界前列，綜合交通網(wǎng)總里程突破500萬千米，高速鐵路和高速公路里程、港口萬噸級泊位、城市軌道交通運(yùn)營里程等世界第一，是名副其實(shí)的交通大國[1]。黨的十九大提出建設(shè)交通強(qiáng)國的理念，要建成世界領(lǐng)先、人民滿意的交通強(qiáng)國，則離不開科技創(chuàng)新的引領(lǐng)和信息化技術(shù)方法的支撐。

遙感作為一種重要的空間信息技術(shù)，具有覆蓋范圍廣、易更新、成本低、獲取信息客觀真實(shí)等優(yōu)點(diǎn)，且隨著遙感影像分辨率的逐步提高和相關(guān)算法的不斷改進(jìn)，遙感技術(shù)在公路、鐵路、水路、航空等各個(gè)交通領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。尤其是高分遙感衛(wèi)星的亞米級觀測能力，實(shí)現(xiàn)了從點(diǎn)到面的多尺度觀測，同時(shí)兼顧了細(xì)節(jié)和宏觀信息的獲取，有效提高了交通行業(yè)信息化發(fā)展水平，也為交通部門的建設(shè)、管理、養(yǎng)護(hù)等工作節(jié)省了大量的人力物力成本。

中國交通通信信息中心作為交通運(yùn)輸部部屬一級事業(yè)單位，近年來在交通遙感綜合管理、道路災(zāi)害損毀評估與應(yīng)急救援、交通設(shè)施調(diào)查、交通設(shè)施形變監(jiān)測、交通一張圖建設(shè)等交通業(yè)務(wù)領(lǐng)域開展了大量工作，為國家“一帶一路”交通運(yùn)輸建設(shè)、京津冀交通一體化協(xié)同發(fā)展、交通精準(zhǔn)扶貧等重大國家戰(zhàn)略提供了技術(shù)支持。同時(shí)，還就基于遙感技術(shù)的路網(wǎng)自動提取、交通設(shè)施形變監(jiān)測等開展關(guān)鍵技術(shù)研究，為遙感技術(shù)在交通領(lǐng)域的深入應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。本文將對中國交通通信信息中心在交通遙感關(guān)鍵技術(shù)研究及業(yè)務(wù)服務(wù)方面取得的成果做簡要的介紹。

2 交通遙感技術(shù)研究

2.1 基于多源高分遙感的道路路網(wǎng)高效提取技術(shù)研究

隨著交通建設(shè)的大力投入，各等級公路里程增長迅速，交通路網(wǎng)規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，利用遙感技術(shù)進(jìn)行路網(wǎng)的自動提取，可以有效地解決人工路網(wǎng)調(diào)查中存在的更新速度慢、人力消耗等問題。

面向國省干線和農(nóng)村公路等多等級路網(wǎng)調(diào)查需求，圍繞高分遙感路網(wǎng)提取過程中的兩方面主要挑戰(zhàn)——低光譜對比及陰影、遮擋等區(qū)域的道路檢測與識別展開研究。基于結(jié)構(gòu)感知理論，結(jié)合認(rèn)知心理學(xué)中相關(guān)認(rèn)知結(jié)論和道路結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，建立路網(wǎng)區(qū)域概率模型；根據(jù)該模型研究結(jié)構(gòu)導(dǎo)向的高分影像平滑與增強(qiáng)方法[2]；進(jìn)而通過該模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析與聚類形成路網(wǎng)片段；最后以路網(wǎng)片段為基元，通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對低光譜對比及陰影、遮擋區(qū)域的道路信息進(jìn)行重建[3]。

該技術(shù)首次引入結(jié)構(gòu)感知理論、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)導(dǎo)向?yàn)V波等思想，而且采取了基于污染樣本學(xué)習(xí)的路網(wǎng)檢測方法，為更為復(fù)雜環(huán)境下的多等級路網(wǎng)提取提供了新思路、新方法，促進(jìn)了路網(wǎng)提取技術(shù)的發(fā)展。

2.2 面向PS-InSAR的橋梁健康狀況識別技術(shù)研究

目前，我國公路橋梁數(shù)量已超過80萬座，高鐵橋梁累積長度超過1萬千米。對現(xiàn)役橋梁的安全監(jiān)測及損傷程度評估，是橋梁安全運(yùn)營的重要保障?；诶走_(dá)遙感數(shù)據(jù)的橋梁形變監(jiān)測及安全預(yù)警，具有大范圍測量、不受地域制約、不影響橋梁的正常運(yùn)營等優(yōu)勢。

圍繞高分遙感橋梁形變信息提取和安全預(yù)警存在的問題，利用1m分辨率聚束模式的升降軌TerraSAR-X雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)，開展使用PS-InSAR技術(shù)的橋梁形變信息提取研究，獲取岳陽市洞庭湖大橋的形變信息，并建立基于橋梁模型的PS-InSAR 性能評估模型，對遙感形變監(jiān)測技術(shù)的誤差進(jìn)行深入的分析[4，5]。進(jìn)而，結(jié)合橋梁有限元技術(shù)，開展面向SAR技術(shù)的橋梁形變關(guān)鍵點(diǎn)及其隨機(jī)形變規(guī)律研究，基于橋梁安全規(guī)范，實(shí)現(xiàn)基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的橋梁安全預(yù)警[6]。

該技術(shù)將遙感與橋梁有限元結(jié)合，并提出了面向遙感技術(shù)的橋梁安全預(yù)警方案，為橋梁養(yǎng)護(hù)業(yè)務(wù)提成了一種全新的安全評估方法。

2.3 道路健康遙感波譜庫建設(shè)

公路路面是由多種材質(zhì)如瀝青、水泥等混合而成，基于不同礦物含量在不同波段的光譜反應(yīng)不同，可對道路健康狀況進(jìn)行高光譜遙感監(jiān)測。該技術(shù)構(gòu)建了路面材質(zhì)與結(jié)構(gòu)狀況的光譜指數(shù)模型，并開展了基于多端元光譜分解的路面健康狀況遙感監(jiān)測研究。

利用ASD FieldSpec地面光譜測量儀獲取了各種公路路面反射光譜及路面屬性信息，構(gòu)建不同材質(zhì)、不同健康狀況的公路路面光譜特征數(shù)據(jù)庫；利用統(tǒng)計(jì)分析與高光譜數(shù)據(jù)處理等方法，基本弄清了公路路面的光譜響應(yīng)特征，為識別模型構(gòu)建打下基礎(chǔ)；基于光譜響應(yīng)特征構(gòu)建瀝青路面健康狀況遙感指數(shù)模型；提出基于多端元的光譜分解策略，構(gòu)建瀝青路面老化狀況的亞像元分解方法與模型，快速便捷地提取瀝青路面的老化信息并對路面健康狀況進(jìn)行評估[7]。

該技術(shù)首次在國內(nèi)構(gòu)建了針對交通業(yè)務(wù)的全面的路網(wǎng)健康狀況光譜信息庫，并通過遙感指數(shù)模型構(gòu)建、亞像元分解等方法，實(shí)現(xiàn)了路面健康狀況的遙感定量評估，有效地提高了遙感技術(shù)在瀝青路面老化狀況監(jiān)測應(yīng)用中的精度和適用性。

3 交通遙感技術(shù)應(yīng)用

3.1 交通精準(zhǔn)扶貧

為認(rèn)真貫徹習(xí)近平總書記“精準(zhǔn)扶貧”戰(zhàn)略思想，中國交通通信信息中心利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合現(xiàn)有路網(wǎng)規(guī)劃數(shù)據(jù)，在湖南、云南等全省開展了貧困村農(nóng)村公路、貧困村位置、貧困村路線通達(dá)通暢等信息的精準(zhǔn)核查工作，生成農(nóng)村公路路網(wǎng)影像圖，并按年度對農(nóng)村公路建設(shè)完成情況進(jìn)行輔助驗(yàn)收。農(nóng)村公路的精準(zhǔn)核查，助力打通“交通扶貧最后一公里”，為地方交通部門的交通精準(zhǔn)扶貧工作的順利開展，提供了有效的數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。

3.1.1 農(nóng)村公路調(diào)查與核查

傳統(tǒng)的農(nóng)村公路調(diào)查核查是派人進(jìn)行實(shí)地抽查，或通過GPS設(shè)備采集部分路段信息進(jìn)行核驗(yàn)，無法很好地全面掌握農(nóng)村公路的建設(shè)現(xiàn)狀，為交通精準(zhǔn)扶貧帶來一定的困難。而利用高分遙感數(shù)據(jù)獲取的農(nóng)村公路的位置、寬度、里程、材質(zhì)等信息，覆蓋范圍廣、更新周期快、結(jié)果客觀真實(shí)，有效地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的諸多不足。

從2015年開始，中國交通通信信息中心與湖南省交通運(yùn)輸廳，利用高分遙感影像數(shù)據(jù)，對湖南省全省農(nóng)村公路進(jìn)行了全覆蓋調(diào)查，并對規(guī)劃建設(shè)完成情況進(jìn)行了核查。針對農(nóng)村公路調(diào)查核查的需求，研發(fā)了相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)算法和業(yè)務(wù)軟件，實(shí)現(xiàn)了遙感技術(shù)與交通精準(zhǔn)扶貧業(yè)務(wù)的深度融合。圖1為湖南省農(nóng)村公路縣道路面寬度遙感專題圖，圖例中的三條線段，分別表示道路寬度≤4.5米、4.5～6.0米和≥6.0米。由圖中可以看出，長沙市寬度≥6.0米的縣道密度要大于其他地市。

圖1 湖南農(nóng)村公路縣道路面寬度遙感專題圖

3.1.2 自然村通達(dá)通暢情況普查

準(zhǔn)確掌握建制村、自然村道路的通達(dá)通暢情況，是制定精準(zhǔn)的交通扶貧計(jì)劃，加強(qiáng)交通扶貧工程執(zhí)行監(jiān)督力度的重要依據(jù)。利用高分遙感影像數(shù)據(jù)，提取建制村、自然村道路的軌跡、路面寬度、路面材質(zhì)，并依據(jù)得到的屬性信息進(jìn)行道路通達(dá)通暢的判定，其中通暢道路是指路面已鋪裝且路面寬度≥3米。通信信息中心從2015年開始，完成了湖南省51個(gè)貧困縣的建制村、自然村的點(diǎn)位數(shù)據(jù)和道路通達(dá)情況的核查。

圖2為湖南省自然村未通達(dá)未通暢情況遙感調(diào)查示意專題圖，圖中藍(lán)色點(diǎn)代表已通達(dá)未通暢的自然村點(diǎn)位，淡紫色點(diǎn)表示未通達(dá)自然村點(diǎn)位。由圖中可以看出，未通達(dá)的自然村主要位于湖南中部和西部地市。

3.2 交通基礎(chǔ)設(shè)施形變監(jiān)測

3.2.1 橋梁形變監(jiān)測

橋梁形變監(jiān)測是橋梁安全運(yùn)營維護(hù)的重要內(nèi)容，時(shí)序雷達(dá)干涉測量技術(shù)目前已在橋梁形變監(jiān)測工作中得到了廣泛的應(yīng)用。通信信息中心利用1m和3m分辨率的TerraSAR-X雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)，在北京、湖南、西藏等地開展了典型橋梁形變監(jiān)測工作。

圖2 湖南省自然村未通達(dá)未通暢示意專題圖

圖3為基于2016年4月-2016年8月的Ter raSAR 聚束模式衛(wèi)星影像，得到的岳陽洞庭湖大橋4個(gè)月的平均形變速率。由圖中可以清晰的看出橋梁跨中和橋墩的形變存在明顯的差異；內(nèi)陸地區(qū)相對穩(wěn)定，基本不存在地面沉降；而岸邊地面沉降現(xiàn)象比較明顯，沉降速率明顯大于內(nèi)陸地區(qū)。

圖3 岳陽洞庭湖大橋遙感形變監(jiān)測結(jié)果圖

3.2.2 凍土區(qū)道路形變監(jiān)測

我國西部地區(qū)廣泛覆蓋著永久性凍土和季節(jié)性凍土，由季節(jié)性的凍脹和融沉導(dǎo)致的地表形變是在凍土區(qū)域進(jìn)行道路施工的最主要危害，也對高寒區(qū)鐵路和公路的穩(wěn)定性及日常運(yùn)營維護(hù)產(chǎn)生了較大的影響。在凍土區(qū)利用雷達(dá)干涉測量技術(shù)進(jìn)行道路的形變監(jiān)測，可以減少高寒作業(yè)的工作量，同時(shí)也有利于分析道路周邊環(huán)境地表形變對道路的影響。

圖4是利用歐洲Sentinel-1A衛(wèi)星影像獲取的青海五道梁段的青藏公路、鐵路及周邊地表的沉降信息，由圖中能夠清晰的顯示出沉降中心的位置以及影響范圍。在該路段分布有3個(gè)沉降中心，與溫度、濕度、水體等參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合分析發(fā)現(xiàn)，沉降中心與地面濕度較大的區(qū)域分布基本保持一致。

圖4 青藏公路五道梁段地面沉降監(jiān)測結(jié)果圖

3.2.3 邊坡形變監(jiān)測

邊坡指的是為保證路基穩(wěn)定，在路基兩側(cè)做成的具有一定坡度的坡面。分布于我國中西部山區(qū)和東部沿海地區(qū)的道路邊坡受到復(fù)雜地形、復(fù)雜天氣以及凍融、風(fēng)化、膨脹收縮等綜合作用，經(jīng)過長期的緩慢形變，易發(fā)生坍滑的情況。邊坡的垮塌造成了道路的損毀，嚴(yán)重影響了人們的交通出行安全，同時(shí)也給道路養(yǎng)護(hù)工作帶來了一定的困難。利用雷達(dá)干涉測量技術(shù)，可以同時(shí)對大面積的邊坡進(jìn)行形變監(jiān)測，精度可達(dá)到毫米級，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)點(diǎn)監(jiān)測成本高、易受天氣影響等不足，是一種全新的邊坡地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警的技術(shù)手段。

圖5為基于Sentinel-1數(shù)據(jù)的318國道覺巴山段2016年～2017年期間的道路邊坡形變監(jiān)測結(jié)果。結(jié)果顯示，部分邊坡存在較為明顯的形變，需要加強(qiáng)道路災(zāi)害的防護(hù)措施。

圖5 318國道覺巴山段邊坡形監(jiān)測結(jié)果圖

3.3 重大道路工程建設(shè)監(jiān)管

“十三五”時(shí)期是交通基礎(chǔ)設(shè)施重大工程建設(shè)的重要階段，2016～2018年擬重點(diǎn)推進(jìn)鐵路、公路、水路、機(jī)場、城市軌道交通項(xiàng)目300余項(xiàng)。積極引入科技手段，真實(shí)準(zhǔn)確掌握重點(diǎn)交通工程的建設(shè)情況，對確保中央建設(shè)資金落實(shí)到位具有重要意義。通信信息中心利用變化檢測技術(shù)，基于多時(shí)相高分遙感數(shù)據(jù)，開展了重大道路工程建設(shè)各階段的解譯與分析。提取道路施工階段，定期對工程的建設(shè)開展情況進(jìn)行全面的跟蹤、監(jiān)測，生成包括道路施工工程整體進(jìn)展影像圖、施工進(jìn)度細(xì)節(jié)影像圖等專題產(chǎn)品。圖6為云南省麗江市華坪縣內(nèi)G4216高速公路新建工程開工細(xì)節(jié)題，由圖中可以清晰看到，榮將鎮(zhèn)向西700米處有土木方施工痕跡，長約3千米。

圖6 新建工程已開工細(xì)節(jié)遙感影像圖

3.4 災(zāi)害道路損毀評估與應(yīng)急救援

3.4.1 道路災(zāi)害日常監(jiān)測和損毀評估

我國是一個(gè)氣象和地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)的國家，災(zāi)害導(dǎo)致的道路損毀情況嚴(yán)重，重要公路運(yùn)輸通道通行保障面臨較大壓力。及時(shí)準(zhǔn)確的掌握公路災(zāi)害損毀信息，是災(zāi)害救援、道路搶修以及災(zāi)后道路修復(fù)的重要保障。而充分利用災(zāi)前、災(zāi)中、災(zāi)后的多源遙感影像數(shù)據(jù)，結(jié)合路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、地質(zhì)構(gòu)造數(shù)據(jù)、水文氣象數(shù)據(jù)和野外調(diào)查數(shù)據(jù)等，可以快速、準(zhǔn)確的獲取災(zāi)區(qū)公路域的路面、邊坡、擋墻、橋梁、涵洞等交通基礎(chǔ)設(shè)施受災(zāi)害的損毀情況。

2016年8月，通信信息中心先后開展了基于遙感技術(shù)的重點(diǎn)道路災(zāi)毀評估工作，編制了河北、湖北、湖南、云南等4省公路水毀遙感監(jiān)測專題圖集，以遙感影像圖集方式展示了公路水毀空間分布情況、公路水毀災(zāi)前災(zāi)后動態(tài)變化等。此外，通信信息中心還針對全國國省干線災(zāi)毀開展了日常遙感核查工作，截至2017年9月，已獲取全國24個(gè)省的5.2萬條災(zāi)毀APP采集數(shù)據(jù)。圖7為2016年洪水災(zāi)害中，河北省邢臺市某段農(nóng)村公路橋梁被洪水沖毀前后的遙感影像對比圖。從災(zāi)前影像中，能夠清晰識別S323與農(nóng)村公路連接的橋梁；而災(zāi)后，該橋梁已損毀。

3.4.2 道路災(zāi)害應(yīng)急救援

2017年6月24日茂縣山體滑波及8月8日九寨溝地震災(zāi)害事件，通信信息中心及時(shí)完成了影像獲取以及專題圖和評估報(bào)告制作，并通過交通遙感綜合服務(wù)平臺匯總展示災(zāi)害現(xiàn)場的基礎(chǔ)影像數(shù)據(jù)和歷史資料數(shù)據(jù)，為搶險(xiǎn)救援提供了及時(shí)有力的支撐。茂縣垮塌損毀遙感識別圖如圖8所示。

通信信息中心還建設(shè)了交通應(yīng)急平臺和道路災(zāi)害應(yīng)急救援軟件，聯(lián)合應(yīng)用遙感衛(wèi)星、通信衛(wèi)星、導(dǎo)航衛(wèi)星信息資源，以及交通應(yīng)急指揮通信車和機(jī)動接收處理車等應(yīng)急設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)急狀態(tài)下的遙感數(shù)據(jù)快速接入、快速處理、數(shù)據(jù)判研、災(zāi)后損毀評估、導(dǎo)航定位、現(xiàn)場圖像采集與回傳，以及部隊(duì)調(diào)動救援指揮和專題產(chǎn)品共享分發(fā)。圖9為道路災(zāi)害監(jiān)測與應(yīng)急救援軟件的災(zāi)害區(qū)域快速提取功能界面圖，圖中的二值結(jié)果圖即為使用人機(jī)交互的半自動模式提取的災(zāi)害損毀區(qū)域。

圖7 河北邢臺農(nóng)村公路橋梁洪災(zāi)損毀影像圖

圖8 四川省茂縣山體垮塌道路損毀遙感影像圖

圖9 災(zāi)害區(qū)域快速提取功能界面圖

4 結(jié)束語

伴隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)與機(jī)器人和智能制作技術(shù)相互融合的步伐加快，自動駕駛和車路協(xié)同等新技術(shù)不斷涌現(xiàn)。我國正由交通大國向網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、法治化和全球化的交通強(qiáng)國邁進(jìn)，衛(wèi)星遙感技術(shù)擁有全球海量觀測數(shù)據(jù)資源、成熟的信息提取方法、良好的應(yīng)用基礎(chǔ)，具有非常廣闊的前景和巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

在未來的工作中，通信信息中心還將會在遙感技術(shù)與交通專業(yè)業(yè)務(wù)模型深入結(jié)合、大眾出行智能服務(wù)、交通大數(shù)據(jù)分析與挖掘等方面開展大量工作，加強(qiáng)遙感衛(wèi)星技術(shù)與通信衛(wèi)星、導(dǎo)航衛(wèi)星的融合應(yīng)用，提升交通行業(yè)的智慧化水平，為交通強(qiáng)國、數(shù)字中國、智慧社會等戰(zhàn)略的實(shí)施，提供良好的信息化技術(shù)支撐。