实景三维数据采集采用无人机搭配倾斜相机技术获取，采用倾斜摄影测量技术，采集全域优于5 cm、重点区域优于3 cm精度的倾斜航摄影像。快速且高效地构建出三维立体地理信息模型，提升数据采集的效率与准确性。实景三维数据采集与处理流程分为航测准备工作、数据采集、地面控制点测量以及数据自动三维重建等步骤。在航测作业开始前对测区进行踏勘，收集已有的地图、控制点信息等测绘资料，结合踏勘情况设计航线规划，对相机焦距和性能进行调试检校。同时根据测区地形地貌特征以及建模精度布设地面控制点，采用GNSS实时动态定位系统、RTK测量仪器，配合全站仪，水准仪等坐标系统信息，准确测量控制点的三维坐标。选择地表植被及其它覆盖物（如洪水等）对成图影响较小、云雾少、无扬尘（沙）、大气透明度好的时间进行摄影。这样获取的影像数据清晰度高，干扰因素少，有力地保障三维数据建模的准确性和可靠性。

实景三维建模技术广泛应用于城市规划、测绘、工程设计以及游戏场景等^[3-5]。在地震灾害情景构建中，应用三维建模技术，实现对承灾体或者自然地貌的全景模拟，以获得直观真实的城市模型。本文通过三维建模软件对采集的卫星影像或无人机航拍影像进行数据处理，包括几何处理、多视匹配、三角网（TIN）构建、自动赋予纹理、人工修复等流程（如图1所示）。针对场景中实景三维模型成果中存在色彩差异的问题，采用全局调整的三维模型跨瓦块整体匀色方法，在纹理映射之前，对所有的影像数据进行全局匀色，尽量保证所生成的三维瓦块模型的色彩保持一致；在纹理映射之后，根据邻域瓦块接边处颜色的差异性进行匀色处理，消除实景三维模型成果色彩不一致的问题。

图1 实景三维模型构建流程图Fig.1 Flow chart of 3D model construction of real scene

针对建筑物建模，对采集的数据先去除噪声、校正畸变等，以确保数据的准确性和一致性，通过图像处理和计算机视觉技术，从影像中提取建筑物的特征，如轮廓、立面、屋顶等，进行特征匹配，采用多角度和位置的影像，创建三维建筑物和地形模型。再将高分辨率的纹理图像映射到建筑物模型上，以使模型与现实一致。在整个情景中使用三维渲染技术，融合承灾体等三维模型，实现逼真的可视化效果。

针对道路桥梁建模，除根据特征图像提取信息建模外，结合相应的设计图纸确定中心线、坡度、横断面、结构、跨度等参数，构建三维模型，并采集、映射纹理以增强真实感，建立精细化的三维模型。

针对自然植被水域等建模，通过卫星遥感影像或无人机影像特征提取技术后，结合地理数据、地形数据等分类建模，再结合实地拍摄的纹理图像进行映射，纹理映射时采用动态纹理模拟流动效果，提升模型逼真度。

针对细薄类物体（旗杆、施工围栏、路牌）等建模，此类物体在卫星影像中易出现影像缺失、变形问题，可通过地面近距离拍摄获取高分辨率图像，利用图像识别技术提取特征，结合三维重建算法构建三维模型。对难以直接获取特征的物体，从预先建立的模型特征库选取匹配素材修复补充，再进行纹理编辑优化，确保模型完整准确。

针对动态目标（行驶中的汽车）等建模，采用视频监控数据或多传感器融合方法获取动态目标轨迹与形态信息，通过目标检测和跟踪算法在不同时刻图像中识别、跟踪目标，据此构建三维模型。利用实时纹理映射技术，将不同时刻的外观纹理映射到模型上，实现真实模拟。

实景三维建模是一个复杂的过程，不同类型的地物需要不同的建模方法，使用多种数据源和专业工具，以确保最终的建模结果准确、逼真，实现城市级地震场景的直观与真实的体验。

在实景三维场景中设定地震参数，对工作区内的建筑物、生命线、次生灾害源等因素进行分析，研究在不同程度的地震作用下建筑物、生命线工程的破坏情况与工作区可能出现的人员伤亡情况和经济损失。

具体方法是采用基于烈度参数和基于地震动参数的建筑易损性分析方法开展城市建筑单体在不同强度地震作用下的地震响应分析，得到不同类型建筑结构的易损性矩阵及破坏分布。其中，基于烈度的方法是根据建筑类型（如砌体、框架）与地震烈度的经验关系，统计不同烈度下建筑的破坏概率。

式（1）中，N_damage​( I )为烈度下某类建筑的损毁数量， N_total为总数。

基于地震动参数的方法是利用地震动强度参数（如PGA、谱加速度S_a）与结构动力响应的概率关系，通过结构分析或试验数据构建易损性曲线。

式（2）中， IM为地震动强度， a ， b分别为中位能力值与离散系数。

对于供水、燃气、交通、通信、电力五大生命线工程采用基于地震动参数的易损性分析方法，是通过地震烈度等级（Ⅵ~Ⅻ度）与生命线系统（供水管网、变电站等）的破坏状态建立概率统计关系，采用历史震害数据拟合破坏概率模型。

式（3）中，I为烈度等级，μ，σ为统计参数，Φ为标准正态分布函数。

得到了不同强度地震以及设定地震作用下的生命线工程地震灾害分布及情景，综合考虑结构损失、装修损失、室内财产损失等因素评估地震灾害损失，在传统方法基础上综合考虑了人口密度和人员流动影响开展人员伤亡评估，为把控城市整体抗震性能水平及地震灾害风险提供科学依据^[6]。

在实景三维数据场景中根据震害评估结果，给出工作区建筑物、生命线工程、次生灾害、人员伤亡、经济损失等三维分布图或统计数据表。根据现有的资源分配和技术力量，制定针对不同等级地震影响下的应急处置措施和具体方案。结合实景三维真实还原要素的特性，可以很直观的在工作区中给出物资数量需求、医疗救治、灾民安置、避险避难等具体规模和行动方案，为相关部门提供快速的应急辅助和决策支持（如图3所示）。

图3 基于实景三维数据的地震灾害风险评估模块Fig.3 Earthquake disaster risk assessment module based on 3D real scene data

地震灾害情景构建是把性质相似的事件进行危害识别和风险分析的过程，通过对数据的收纳、收敛、统计及分析，提取事件的基础信息、载体信息和历史信息，提炼、模拟出不同的条件下的灾害情景要素进行还原事件，并将已经发生过的事件按照其发展的规律及未来演变的趋势进行整理且模拟。地震灾害情景要素包括发震时间、发震地点、震中位置、受灾范围、建筑物与生命线系统破坏情况、人员伤亡与失踪数、经济损失情况及次生灾害发生情况等。

以建筑物破坏情况和生命线系统损坏评估情况为例，基于城市实景三维数据的建筑物与生命线工程情景要素，包括单体数据的行政属性、空间属性、结构类型、建设年代、建筑现状、建筑层数、平立面情况、建筑用途、建筑造价等十多项属性信息。生命线系统包括管材属性、空间分布、埋压情况等多项专业属性。基于以上多项基础数据，运用建筑物与生命线工程的易损性模型进行计算分析。对于建筑物与生命线工程易损性模型，采用如下一般形式来计算承灾体在不同地震作用下的破坏概率：

p_d ( I_m)=Φ( a + bI_m)（4）

式（4）中， P_d表示承灾体发生某一特定破坏程度d的概率； I_m为地震烈度等级（以“度”为单位）；Φ为标准正态分布函数；a和b为通过对历史震害数据进行统计分析而确定的模型参数。该模型能够精确测算在不同强度的实际地震作用下，以及在设定地震场景下，各类承灾体（如建筑物、生命线工程等）发生不同程度破坏的概率。设承灾体可能的破坏程度分为n个等级，分别计算出每个等级的破坏概率P_{d 1}， P_{d 2}，…P_{d n}后，在此基础上，进一步对承灾体的整体抗震性能进行全面、科学的评估，可采用综合指标R来衡量，其计算公式如下：

式（5）中， w_i为第i个破坏程度等级对应的权重系数，反映了该破坏程度对整体抗震性能影响的重要程度。

通过上述模型分析计算对建筑物、生命线工程进行整体抗震性能评估，并在实景三维情景中以全视角展示不同建筑物、生命线工程的破坏程度及其空间分布情况，构建评估区域内所有单体建筑在特定地震下的三维动态振动与损伤情景（如图4所示），展示生命线工程系统数据的地上、地下空间分布情况与损坏评估结果。

图4 建筑物三维动态振动模拟Fig.4 3D dynamic vibration simulation of buildings

在大震巨灾发生后，指挥决策人员在救援行动启动之前需要高效、科学地快速判断重点救援目标，制定相应的应急资源分配计划，合理部署救援力量及装备物资，以确保灾民能够得到最大限度的救治。

运用实景三维数据可视化、交互式图形界面技术，显示地震数据三维空间信息及时空变化关系的状况。根据评估给出城市建筑等的破坏情况，以列表、地图的形式统计给出辅助决策意见，并实现不同破坏等级的建筑物信息查询和显示，高亮显示城市薄弱环节并提供修缮或拆除意见。

在实景三维场景中，利用地上地下可视化展示的特点，分析现有救援力量、应急物资及易燃易爆点位置数据，根据构建的地震灾害场景，快速定位救援队伍、医疗队伍所在位置，迅速生成救援队伍的集结、分配、行进等具体行动方案。如供水管网破裂、供气管网破裂等各种基础设施破坏，分析抢修队伍需求，结合灾区交通情况，根据已有抢修队伍所在位置，形成抢修队伍到达抢修点的行动方案。结合三维情景构建与模拟结果辅助判读，针对地震灾害进行一系列震灾预防措施。如根据建筑震害分析结果进行房屋安全风险普查与加固改造，针对生命线分析结果进行薄弱管线环境提升与优化，针对人员伤亡结果进行避护场所与医疗设施补齐与完善，针对次生灾害预先进行化工生产企业搬迁与分离等。基于应急专题数据模型，在地震预警信息发布后，实时调度启动相关应急预案，并对相关应急体系人员及公众提供防灾指引，为地震应急救援提供辅助决策功能（如图5所示）。

图5 救援辅助分析Fig.5 Rescue assistance analysis