李金香 谭 明 孙甲宁 吴国栋 赵江涛 李 波
（新疆维吾尔自治区地震局, 乌鲁木齐 830011）
北京时间2021 年3 月24 日5 时14 分，新疆阿克苏地区拜城县发生MS5.4 地震，震源深度10 km。地震造成拜城县3 人死亡，65 户房屋不同程度受损。地震发生后，新疆维吾尔自治区地震局现场工作队深入灾区各县6 个乡（镇、场）30 个村共计43 个调查点核实灾情。目前政府和社会对灾情信息的时效性要求越来越高，仅靠实地调查难以满足现场工作的需求，遥感技术作为信息获取的重要手段之一，在应急救援工作中发挥了重要作用（Lin 等，2015；
王晓青等，2015）。无人机具有快速、机动、灵活、成本低、便于携带等特点（邓飞等，2018），可在短时间内获取极灾区高精度遥感数据（徐志强等，2009；
尹鹏飞等，2010），曾多次应用于灾情信息提取工作中（童立强，2008；
和仕芳等，2016；
于江等，2018）。如李玮玮等（2016）基于无人机倾斜摄影技术对云南鲁甸地震建筑物震害及地震地质灾害信息进行了提取；
付博等（2018）利用微型无人机对阿克陶地震震害信息进行了提取；
袁小祥等（2017）、荆帅军等（2019）基于无人机倾斜摄影技术对九寨沟地震震害信息进行了提取；
张雪华等（2019）基于无人机影像及其点云特征对北川老县城地震遗址的建筑物震害信息进行了提取；
顾诗瑶等（2021）基于无人机倾斜摄影技术对长宁地震建筑物震害信息进行了提取；
杜浩国等（2021）基于无人机影像对云南漾濞地震震害信息进行了识别。
为配合现场调查，快速开展震后灾区无人机遥感灾情获取与分析，新疆地震局无人机航拍小组第一时间利用无人机对极灾区进行航拍，采集遥感影像并及时处理，用于解译极灾区地表破裂、房屋破坏等信息，为及时了解震后灾区灾害情况提供信息，为灾情评估和灾后重建工作提供科学决策依据。
本次地震震中位于拜城县，拜城县隶属于新疆维吾尔自治区阿克苏地区，东与库车县毗邻，西与温宿县接壤，南隔却勒塔格山与新和县相望，北依天山与昭苏、特克斯县相连，气候特点属温带大陆性干旱型气候，冬季寒冷，夏季凉爽。境内有木扎提河、喀普斯浪河、喀拉苏河等水系，县辖4 镇10 乡、1 个管委会。
本次地震灾区地形复杂，地处天山南麓中段、却勒塔格山北缘的山间带状盆地、渭干河上游流域。四周群山环抱，北部为天山主干，南部为却勒塔格山，东部为库车达坂，西部有叠山洪沟。地震灾区位于木扎尔特冲洪积平原，地势开阔平坦，总体地势西高东低、北高南低，由西北向东南倾斜（图1）。灾区震中位置、地形地貌如图1 所示，采用ArcGIS 在线地图作为地图底图，图中同时标示了微观震中和宏观震中位置。地震发生后，通过地震现场考察，勾画等震线，确定的震中位置叫做宏观震中，宏观震中是地面上破坏最严重的位置。本研究对宏观震中附近灾区进行了无人机遥感快速灾情获取与分析。
图1 震区位置、地形地貌Fig. 1 Earthquake location and topography map
灾区房屋结构类型主要为砖木结构和农村安居工程房屋。砖木结构类型房屋主要分布在农村、乡镇附近，多为居民自建房，房屋墙体由黏土砖和砂土泥浆砌筑，无圈梁及构造柱等抗震措施，抗震能力差；
安居工程房屋按照抗震设防规范设计施工，抗震能力较好。
为快速评估地震灾情，无人机航拍小组第一时间采用大疆Phantom 4 RTK 型无人机采集灾区遥感数据。大疆Phantom 4 RTK 型无人机是小型多旋翼高精度航测行业级无人机，具备高精度RTK 导航定位系统，采用实时差分定位技术，可实现厘米级定位，免去传统作业中的像控点布设，简化了作业流程（蔺建强等，2021），同时可实时记录精确位置、姿态、置信度、镜头标定参数等重要信息，支持多场景下作业与后处理需求。配备2 000 万像素广角相机，可实现飞行过程实时监控、自动导航与定点曝光，确保完成震区飞行作业。
2.1 遥感数据获取
本次地震应急无人机航空遥感数据获取流程如下：
（1）仪器准备：检查大疆Phantom 4 RTK 型无人机，确保系统正常，调整软件参数，确保安全。为确保航测效率，保证场地可充电。分别启动遥控器和无人机，进行IMU 和指南针校准。
（2）勘察现场：勘察现场地形，观察测区地物分布，确定航测区域、飞行器高度，制定航线。经勘察，航拍区域建筑物均沿道路两侧呈带状分布，本次航拍以道路为中心线，沿建筑物分布方向设纵向航线，航线方向平行于测区长边，以减少无人机转弯次数，提高效率。航拍区域建筑物以单层为主，无大型建筑，然而林带树木较高，为确保飞行安全，设立飞行高度为100 m，航行速度为7 m/s，定点拍摄，完成动作后返航，返回高度为50 m。云台角度为−90°，航测正射影像。航向重叠度为60%～80%，旁向重叠度为60%～70%，确保建图精度。飞行中注意飞行参数，如RTK 状态、遥控器信号强度及电量等，保持对飞机目视观察，保证飞行安全。
（3）无人机航测：无人机按规划好的航线飞行并自动测绘。当电量不足或其他原因导致单架次无法完成航线任务时，可自动返航降落，系统记录航线中断点，再次执行任务时，调用当前任务即可继续断点续飞。
本次地震应急无人机航拍区域范围及航线如图2 所示，围绕宏观震中及实测地表破裂带，航拍宏观震中附近震害严重的4 个居民区，航拍日期为2021 年3 月26 至27 日。采用定点拍摄，共采集灾区遥感数据2 072 景，影像分辨率为5 cm。因起降、风速等因素影响，航带内存在部分区域拍摄间距不均匀的现象。
图2 无人机航拍范围及航线Fig. 2 UAV aerial photography range and route map
2.2 遥感数据处理
采用无人机数据处理软件PhotoScan 对获取的无人机遥感数据进行处理，形成具有地理位置的全区域高精度遥感影像，进而进行快速灾情遥感解译。数据处理方法如下：首先将无人机影像数据导入软件，软件可自动读取影像中的POS 信息；
然后进行影像对齐分析、同名点匹配、密集点云生成、网格生成、纹理生成、模型建立；
最终生成DEM 图及正射影像图（图3），为灾情遥感解译提供基础。
图3 灾区无人机正射影像图Fig. 3 Orthophoto map of UAV in disaster area
3.1 地表破裂带
本文根据拜城地震后获取的无人机高分辨率遥感影像对地震造成的地表破裂进行解译，结合地面调查勘测获得地表破裂的空间分布特征。
拜城地震发生后，中国地震台网中心（CENC）、中国地震局地球物理研究所（CEA-IGP）、防灾科技学院地球科学学院万永革研究员课题组及德国地学中心（GFZ）采用不同方法和数据计算本次地震的震源机制解，得出矩张量反演结果（表1）。震源深度较浅也是本次地震震害较严重的原因之一（解孟雨等，2021）。
表1 拜城MS5.4 地震震源机制解参数Table 1 Focal mechanism solution parameters of the Baicheng MS5.4 earthquake
震区主体位于库车坳陷内，是塔里木盆地北缘构造活动最强烈地带之一，历史上发生多次强破坏性地震，最大地震为1949 年库车7¼级地震（沈军等，2006），距今最近的是2020 年3 月23 日新疆拜城MS5.0 地震，震中距约6 km。本次拜城MS5.4 地震产生近5 km 长的地表破裂带，主要分布在拜城县老虎台乡，近500 m长的破裂带分布在木扎尔特河西岸河流阶地面上，破裂带总体走向NE54°～NE68°，由2 组NNE 向张裂缝和NE 向左旋剪切裂缝雁列组成，其性质与南北向主压应力场构造一致。本次地震地表破裂带具有左旋走滑特征，主要表现为地表裂缝和相对水平移位。在拜城地震现场调查过程中，多名现场调查队员协同工作，采用测量仪器对地表破裂带位置及走向进行精确定位测量，测量结果如图4 所示。
图4 地表破裂带的空间分布和分段特征Fig. 4 Spatial distribution and segmentation characteristics of surface rupture zone
为更好地了解灾区特征，现场科学考察工作与地震现场调查工作同步进行，科研人员采用开挖探槽的方法精确识别灾区场地类别及地表破裂带内在特征，宏观震中附近开挖的探槽剖面如图5 所示，图中可见多条竖向裂缝，展示了地表破裂带的地下深层结构，说明地震动产生了强大破坏力。图5 中①层为腐殖质层，②层为粉土层，③层为砾石层，灾区场地土层为上覆粉土，下伏冲积河床相卵砾石、漂砾，为Ⅱ类场地。
图5 地表破裂带附近开挖探槽Fig. 5 Trench excavation near surface fracture zone
无人机遥感影像目视解译是根据影像中地物的光谱、纹理等影像特征进行地物识别，判断地物类别和特征属性。地震产生的地表破裂本身在结构特征方面与邻区存在较明显的差异，显示为影像色调和纹理结构的细微变化（张景发等，1996），根据这些影像特征和野外调查建立解译标志，综合实践经验进行分析，采用遥感手段解译地表破裂信息，研究地表破裂带的各类特征（Ganas 等，2001；
卢善龙等，2008；
董彦芳等，2012；
陈顺云等，2014）。对拜城地震无人机遥感影像进行目视解译，地表破裂带无人机影像与现场调查对比如图6 所示。
图6（a）为开普台尔哈纳村4 组地表破裂带无人机影像，地理位置位于图4 中a点。经遥感影像目视解译可知，地表破裂带颜色与周边地物差异明显，呈黑色调，纹理结构清晰，呈线性分布，图中地表破裂带由多条线状分布破裂组成，地表破裂带通过道路、房屋和院落，所经之处的道路被错断，大门倒塌，老旧砖木结构房屋损毁，院落地面破坏，院中花台出现贯穿裂缝。图6（b）为对应区域现场调查结果，可知林带和道路出现连贯线状裂缝，经测量破裂带走向为镜向NE44°，其性质与南北向主压应力场构造一致。
图6（c）为科克亚村3 组地表破裂带无人机影像，地理位置位于图4 中c点。经遥感影像目视解译可知，地表破裂带颜色呈黑灰色，纹理结构清晰，地表破裂带由2 条破裂组成，地表破裂带通过院墙、房屋和院落，所经之处的院墙倒塌，老旧砖木结构房屋地表裂缝处墙体外闪，损毁严重。地表破裂带未穿过的安居富民房基本完好，院落地面破坏。图6（d）为对应区域现场调查结果，可知2 条破裂带端点处墙体倒塌，院落出现连贯裂缝，经测量破裂带走向为镜向SW。
图6 地表破裂带无人机影像与现场调查对比Fig. 6 Comparison between UAV image and field investigation in surface rupture zone
图6（e）为科克亚村2 组地表破裂带无人机影像，地理位置位于图4 中b点。经遥感影像目视解译可知，地表破裂带颜色呈黑色，地表破裂带裂缝宽度不均，纹理结构较清晰，由1 组裂缝雁列组成，影像特征明显。图6（f）为对应区域现场调查结果，可知地表破裂带通过农田，经测量，地裂缝宽约11 cm。地表破裂带穿过的地物均遭受严重破坏。
综上所述，遥感解译震害特征为：该地表破裂带穿过的地物多被毁坏，距破裂带越远，震害越轻。结合地面测量，地表破裂长约5 km，具有明显的左旋走滑特征。震区主体位于库车坳陷内，属于塔里木盆地北缘第1 排褶皱断裂带，拜城地震表明天山正在经历剪切变形。
3.2 房屋建筑损毁分析
拜城地震造成地表破裂带附近房屋严重破坏，本次地震应急无人机遥感灾情监测主要航拍了地表破裂带穿过的村庄，数据采集主要分为无人机飞行高度100 m 正射拍摄和无人机飞行高度40 m 、∠30°倾斜拍摄，从屋顶和侧立面多个角度获取房屋建筑破坏影像。相比单一的正射影像，仅可看到屋顶破坏情况，正射加斜视可更好地识别建筑物顶面和侧立面纹理特征，更加全面地判断建筑物破坏等级。同时，地震现场联合工作队在灾区范围内开展现场调查工作，结合GPS 手段对航拍区域每栋建筑物进行现场灾害详查，完成天地一体化立体灾情监测与分析。
图7 所示为房屋建筑无人机影像与现场调查对比，图7（a）为无人机飞行高度100 m 正射拍摄的地表破裂带附近老旧砖混结构房屋，可以看出在强烈的地震作用下，房屋女儿墙普遍存在不同程度的破坏，房屋周边可见大量倒塌砖块，正射影像仅可识别房屋顶面破坏信息，对于房屋整体破坏情况了解不全面。图7（b）为对应区域现场调查结果，可知该房屋建筑无构造柱、无上圈梁，抗震构造措施不满足设防要求，且不满足安全使用要求，在地震作用下，造成房屋上部侧向错位与倾斜，房屋门窗上角、下角斜向贯穿裂缝，房屋整体损毁严重，无法继续使用。周边凉棚支柱在地震作用下倾斜，倾斜方向与房屋倾斜方向一致。
图7（c）为无人机飞行高度100 m 正射拍摄的地表破裂带附近老旧砖木结构房屋，可见房屋周边倒塌砖块，房屋两侧墙体倾斜，棚顶出现多条横向拉张裂缝，房屋墙体承重构件破坏严重。图7（d）为对应区域现场调查结果，可知该房屋为牲畜养殖用房，为砖木结构，墙体为砖砌体，屋顶为木梁承重，在地震作用下，房屋产生较大变形，横墙及支撑柱倾斜，屋顶部分塌陷，房屋整体损毁严重，旁边小工具房在倾倒墙体挤压及地震作用下，整体倾斜。
图7 房屋建筑无人机影像与现场调查对比Fig. 7 Comparison between UAV image of house building and field investigation
图7（e）、7（f）为无人机飞行高度40 m 、∠30°倾斜拍摄影像，可从屋顶和侧面获取房屋建筑破坏信息。地震地表破裂带附近老旧房屋均为农牧民自建砖木房屋，建造年代较早，房屋墙体由黏土砖和砂土泥浆砌筑，无圈梁及构造柱，抗震构造措施不满足设防要求，抗震能力差。部分房屋存在腐蚀酥碱现象，在此次地震中遭受局部破坏，震害特征以屋面及檐口大量塌落为主，砖木自建房是此次地震的破坏主体。附近的安居房屋绝大部分基本完好。图7（e）、7（f）中院落围墙部分损毁严重，呈整体倾倒现象，围墙建造中缺少地基或地基过浅，在地震作用下，使墙体丧失稳定性而整体倾倒。因此，应定期开展农村居住房屋隐患排查、维修加固，进而减轻灾害损失。
地震造成的建筑物破坏是地震灾害的直接反映，救灾帐篷是重大地震等自然灾害发生后安置灾民的重要装备，其灾后分布及随时间的变化在一定程度上可反映受灾人员数量和安置情况（徐岳仁等，2009；
吴玮等，2015）。此次地震地表破裂带穿过的房屋大多毁坏，无法继续使用，距破裂带越远，房屋震害越轻。在地震中受损严重的房屋，震后屋内人员全部搬迁。无人机航拍的震后转移安置点如图8 所示，由图8 可知，蓝色救灾帐篷整齐规划，搭建在开阔地带，为转移安置居民提供了临时居住地点，展示了政府快速有力的救灾能力。
图8 转移安置点无人机航拍影像Fig. 8 Aerial image of UAV at transfer resettlement site
3.3 交通系统破坏分析
拜城地震产生的地表破裂带基本呈线性展布，破裂左旋错断道路，造成13 km 村道局部破坏。本次地震中应急无人机遥感灾情监测航拍了道路震害信息，同时地震现场联合工作队结合GPS 手段在灾区范围内开展道路震害详查，交通系统无人机影像与现场调查对比如图9 所示。
图9（a）为无人机航拍的科克亚村2 组路面破裂正射影像，可知地表破裂带穿过村庄道路，路面破裂处颜色与完好路面差异明显，呈黑色，纹理结构清晰，破裂产生大小不一的破碎块体，造成路面局部破坏。图9（b）为此处道路震害的现场调查结果，可以看出道路出现连贯线状裂缝，在地震作用下，裂缝周边产生多个破碎块体，经车辆来回碾压，块体移位且更加破碎化，经测量破裂带走向为镜向NE，与南北向主压应力场构造一致。
图9 交通系统无人机影像与现场调查对比Fig. 9 Comparison between UAV image of traffic system and field investigation
图9（c）为无人机航拍的科克亚村2 组另一处路面破裂正射影像，可知路面破裂处呈较宽的黑色纹理，破裂线性分布，整齐明显，未产生路面破碎块体，道路整体呈左旋错动。图9（d）为此处道路震害的现场调查结果，可以看出道路出现连贯线状裂缝，原本对齐的路面在地震作用下左旋错动移位，经测量路面错动约10 cm。
图9（e）为无人机航拍的科克亚村3 组路面破裂正射影像，可知路面破裂处呈较宽的灰色带状纹理，破裂呈阶梯状分布，路面产生细小破碎块体。图9（f）为此处道路震害的现场调查结果，可以看出道路出现分段破坏现象，原本平整的路面在地震作用下出现阶梯状破裂，在灯光照射下，地表破裂带处产生灯光阴影区，与平整路面色调差异明显。经测量科克亚村3 组路面破裂为镜向N。
利用无人机进行新疆拜城MS5.4 地震灾区应急航拍，对灾区地表破裂带、房屋建筑及交通系统震害信息进行无人机遥感监测与分析，主要结论如下：
（1）为快速评估地震灾情，无人机航拍小组第一时间采用大疆Phantom 4 RTK 型无人机低空遥感信息采集平台采集灾区遥感数据。共采集灾区无人机遥感数据2 072 景，经数据处理，形成具有地理位置的全区域高精度正射影像，并进行快速灾情遥感监测与分析。
（2）根据影像中地物的光谱特征、纹理特征等影像特征判断地物类别和特征属性，进行无人机遥感影像震害信息目视解译，经分析可知，地震产生线性地表破裂带，破裂带所经之处房屋大多毁坏，中等以上破坏程度的房屋集中分布在地表破裂带两侧500 m 范围内。距破裂带越远，房屋震害越轻，震害分布受断裂带控制。
（3）本次地震应急采用无人机飞行高度100 m 正射拍摄和无人机飞行高度40 m 、∠30°斜向拍摄进行房屋震害监测，从屋顶和侧面多个方向获取房屋破坏影像。经分析可知，地震灾区造成人员伤亡的房屋均为农牧民自建砖木房屋，抗震构造措施不满足设防要求，在地震作用下产生较大变形，安居房屋绝大部分基本完好，在很大程度上保护了广大群众的生命财产安全。
（4）无人机遥感灾情监测航拍影像解译出村庄道路局部破坏。路面产生多处裂缝及错动移位。本次地震造成的地表破裂带性质单一，1 条主破裂带沿断裂带呈线性分布，使大部分应力得以释放，是灾害产生的主要原因。
致谢 感谢新疆维吾尔自治区地震现场联合工作队提供的现场调查数据支持，感谢中国地震局地震预测研究所王晓青研究员给出的宝贵建议及感谢审稿专家给出的重要修改意见。
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