破坏性地震发生后，地震灾情信息快速获取与受灾群众对灾情的有效处置一直是地震应急工作的关注热点与重点^[1]，同时也是有效开展地震救援，最大限度减轻地震灾害损失的重要保障^[2]。房屋建筑震害现场调查是目前震害调查的主要手段之一，但是由于现场调查需要投入大量专业技术人员，且短时间内无法获得大面积的房屋调查结果，因此提高房屋建筑震害调查的时效性和评估效率，将对应急救援和地震现场指挥提供有效的决策支持。

无人机遥感技术作为一种信息获取的重要技术手段，由于其观测精度高、覆盖范围广、机动性强等特性^[3]，近年来发展尤为迅速，在地震灾害应急方面的应用也越来越广泛^[4]。如龚建华等^[5]2008年利用无人机进行汶川地震灾情信息的快速获取；邓飞等^[6]2018年在获取无人机遥感影像的基础上进行了四川九寨沟地震极灾区的灾情快速调查。随着地震灾情获取手段技术的提高，基于遥感的定量评估技术越来越多的被应用于地震应急救援和灾害评估中^[7]。2009年，王晓青等结合都江堰市城区房屋建筑的地面调查结果与遥感解译结果，提出了遥感震害指数的概念，并建立了遥感震害指数与地面调查震害指数之间的统计关系，为利用遥感手段进行房屋震害定量评估提供了方法和模型基础^[8]。利用该方法，王晓青等^[9]2015年对芦山7.0级地震、李金香等^[10]2020年对皮山6.5级地震进行了震害指数和地震烈度的遥感评估，结果均表明遥感评估结果与现场地面调查评估结果存在较高的一致性，说明利用无人机进行房屋震害遥感定量评估是震后快速评估灾情和辅助应急救援的有效手段。

本文利用漾濞地震后获取的无人机遥感影像，结合地面房屋调查数据，建立房屋震害遥感解译标志，在前人研究的基础上，进行漾濞县城部分区域的房屋震害信息提取和遥感定量评估，以期为不同区域的无人机震害快速定量评估提供参考。

通过漾濞县城的无人机航拍影像发现:漾濞县云龙桥附近老街是本次地震震害最严重的地区之一，因此将其作为本文的研究区，并于2021年5月24日对该区域开展重点航拍工作，获取了约300景高分辨率正射遥感影像。首先利用大疆智图对采集的影像进行POS数据处理和影像拼接，其次利用高分辨率卫星图像对拼接后影像进行配准，得到研究区具有正确坐标信息的正射影像图（图1）。

图1 研究区无人机正射影像图
Fig.1 Orthophoto of UAV in the study area

当前，地震现场的震害程度通常利用震害指数来表征，依据现行的《中国地震烈度表》（GB/T17742-2020）^[11]将房屋破坏等级分为5个等级（基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏和毁坏），并对其对应的震害指数进行定义。王晓青等^[12]提出的不同房屋结构类型i的遥感平均震害指数的计算公式如下:

式（1）中，表示i类房屋破坏等级为j的遥感震害指数，n_ij为i类房屋破坏等级为j的房屋栋数或建筑将房屋破坏等级j划分为3级（1-倒塌；2-局部倒塌；3-未倒塌），为将房屋破坏等级j更好的与现场调查结果对比，本文将遥感评估中的破坏等级划分为与地面调查等级一致的5个等级，即1-毁坏、2-严重破坏、3-中等破坏、4-轻微破坏、5-基本完好。

本文在利用高分辨率无人机影像提取研究区建筑物结构类型与震害信息的基础上，对房屋震害情况进行遥感定量评估。结果表明:

（1）研究区内的房屋结构类型以土木结构为主（约占69%），该类型房屋建设年代较为久远，房屋抗震性能较差，房屋震害等级在轻微破坏以上的房屋建筑占土木结构房屋的79.9%，在本次地震中土木结构房屋受损较为严重。

（2）分别利用现场调查及解译获取的震害信息，计算研究区内建筑物平均震害指数显示:土木结构房屋的遥感平均震害指数为0.31，地面抽样调查平均震害指数为0.35；砖混结构房屋的遥感平均震害指数为0.25，地面抽样调查平均震害指数为0.29。查阅地震烈度表得出研究区地震烈度为Ⅷ度，与中国地震局公布的地震烈度一致。

相较于传统的遥感影像，无人机获取的高分辨率遥感影像能够反映更多的细节信息，利用遥感平均震害指数得出的遥感定量评估结果与地面现场调查结果存在一致性。因此，利用震后快速获取的无人机遥感影像可以获得灾区客观的灾情数据，将为地震现场指挥和应急救援提供有效的决策支持。但是由于无人机遥感正射影像主要反映房屋顶部的震害信息，对于建筑物墙体的破坏情况仅仅依据房屋周边出现的堆积物信息进行间接判断，无法对建筑物内部的破坏情况进行判断，因此造成遥感平均震害指数偏小的情况。在今后的研究中若引入三维倾斜摄影以及 LiDAR等数据，获取更多的建筑物细节信息，有利于提高房屋震害等级判断的准确率，使得遥感定量评估的结果更接近实际地面调查结果。

致谢:云南省地震局杜浩国为本研究提供了部分震后高分辨率无人机影像，审稿专家给出重要修改意见，在此一并致谢。