任務(wù)完成情況自評(píng)價(jià).doc

;.國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題中期檢查報(bào)告課題名稱： 村鎮(zhèn)區(qū)域綜合防災(zāi)減災(zāi)信息系統(tǒng)研究及示范 課題編號(hào)： 2014BAL05B07 課題承擔(dān)單位（蓋章）： 武漢大學(xué) 二一六年七月十五日;.課題執(zhí)行情況統(tǒng)計(jì)表課題編號(hào)2014BAL05B07課題名稱村鎮(zhèn)區(qū)域綜合防災(zāi)減災(zāi)信息系統(tǒng)研究及示范項(xiàng)目組織單位教育部課題實(shí)施周期2014年01月至2017年12月進(jìn)展情況（1）1.按計(jì)劃進(jìn)行 2.進(jìn)度超前 3.拖延 4.調(diào)整進(jìn)展情況為3.4.時(shí)簡(jiǎn)要說(shuō)明情況課題參與單位情況參與單位數(shù)：1個(gè)。其中：1.事業(yè)型研究單位個(gè)2.其他事業(yè)單位個(gè)3.大專院校1個(gè)4.企業(yè)個(gè)5.轉(zhuǎn)制為企業(yè)的科研院所個(gè)6.其他個(gè)參加研究工作人員總 數(shù)64人其中：高級(jí)職稱15人初級(jí)職稱0人中級(jí)職稱6人其他人員43人投入研究的工作量（人月）：1260培養(yǎng)人才取得博士學(xué)位5人取得碩士學(xué)位16人課題已取得的成果新產(chǎn)品（或農(nóng)業(yè)新品種）、新材料、新工藝、新裝置、計(jì)算機(jī)軟件等5項(xiàng)（其中1項(xiàng)軟件著作權(quán)正在申請(qǐng)中）。發(fā)表科技論文22篇（其中4篇已收錄，尚未出版），其中向國(guó)外發(fā)表2篇；出版科技著作部萬(wàn)字。申請(qǐng)國(guó)內(nèi)專利6項(xiàng)，其中申請(qǐng)發(fā)明專利6項(xiàng)； 申請(qǐng)國(guó)外專利項(xiàng)，其中申請(qǐng)發(fā)明專利項(xiàng)。獲得國(guó)內(nèi)專利授權(quán)項(xiàng)，其中獲得國(guó)內(nèi)發(fā)明專利授權(quán)項(xiàng)；獲得國(guó)外授權(quán)專利項(xiàng)，其中獲得國(guó)外發(fā)明專利授權(quán)項(xiàng)。研制技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)完成技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)成果應(yīng)用數(shù)項(xiàng)；成果轉(zhuǎn)讓數(shù)項(xiàng)，成果轉(zhuǎn)讓獲得收入萬(wàn)元。獲得國(guó)家科技獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)，獲得省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)。課題經(jīng)費(fèi)預(yù)算總預(yù)算：628萬(wàn)元；其中，支撐計(jì)劃撥款：628萬(wàn)元。已執(zhí)行預(yù)算：146.96萬(wàn)元；其中，支撐計(jì)劃撥款：146.96萬(wàn)元。資金落實(shí)及支出情況累計(jì)本年度累計(jì)到位資金合 計(jì)557.40萬(wàn)元557.40萬(wàn)元支撐計(jì)劃撥款557.40萬(wàn)元557.40萬(wàn)元其他國(guó)家級(jí)撥款（含部門(mén)匹配）萬(wàn)元萬(wàn)元地方政府撥款萬(wàn)元萬(wàn)元貸款萬(wàn)元萬(wàn)元自有資金萬(wàn)元萬(wàn)元其中：企業(yè)資金萬(wàn)元萬(wàn)元其他資金萬(wàn)元萬(wàn)元累計(jì)支出合 計(jì)146.96萬(wàn)元146.96萬(wàn)元其中：購(gòu)置儀器設(shè)備23.46萬(wàn)元23.46萬(wàn)元其中：支撐計(jì)劃撥款用于購(gòu)置儀器設(shè)備23.46萬(wàn)元23.46萬(wàn)元課題實(shí)施以來(lái)各類匹配資金是否按計(jì)劃到位是 否課題負(fù)責(zé)人姓 名詹慶明工作單位及職務(wù)武漢大學(xué)城市設(shè)計(jì)學(xué)院，二級(jí)教授、副院長(zhǎng)電 話+86 27 68773062 (辦), +86(手機(jī))傳真+86 27 86773062E-課題聯(lián)系人姓 名肖映輝工作單位及職務(wù)武漢大學(xué)城市設(shè)計(jì)學(xué)院，副教授電 話+86(手機(jī))傳真+86 27 86773062E-;.目錄一、課題總體目標(biāo)及年度計(jì)劃1（一）課題總體目標(biāo)1（二）年度計(jì)劃1二、課題計(jì)劃執(zhí)行總體情況2（一）課題任務(wù)完成情況2（二）課題調(diào)整情況8（三）課題預(yù)算及執(zhí)行情況8（四）課題任務(wù)與目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的預(yù)期10三、成果及其應(yīng)用情況12（一）取得的成果及創(chuàng)新性12（二）成果應(yīng)用及已取得或預(yù)期的效益22四、組織管理經(jīng)驗(yàn)及產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合模式與機(jī)制33五、存在問(wèn)題及建議34（一）技術(shù)研究方面34（二）課題開(kāi)展方面34一、課題總體目標(biāo)及年度計(jì)劃（一） 課題總體目標(biāo)課題總目標(biāo)：本課題研究無(wú)人機(jī)及搭載的光學(xué)傳感器和激光掃描儀獲得的地形、地貌及村鎮(zhèn)用地、建筑、交通市政設(shè)施等信息的快速提取方法和技術(shù)；研究和應(yīng)用多學(xué)科、跨學(xué)科的災(zāi)害相關(guān)理論、方法,并結(jié)合地質(zhì)及工程災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)和案例庫(kù),構(gòu)建山區(qū)村鎮(zhèn)的地質(zhì)災(zāi)害、地震災(zāi)害及洪水災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；研究和應(yīng)用有利于科學(xué)防災(zāi)減災(zāi)的村鎮(zhèn)規(guī)劃理論、方法的科學(xué)體系；構(gòu)建基于3S技術(shù)集成的防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃支持系統(tǒng)；在選定的實(shí)驗(yàn)示范基地，實(shí)施和實(shí)驗(yàn)所提出和集成的方法、技術(shù)、平臺(tái)，檢驗(yàn)整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果，驗(yàn)證該系統(tǒng)的可行性和有效性，為該系統(tǒng)的推廣應(yīng)用提供示范，為我國(guó)村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃提供可行、科學(xué)、先進(jìn)的支持平臺(tái)和示范案例。（二）年度計(jì)劃項(xiàng)目總計(jì)劃：2014年：完成課題整體框架構(gòu)建，應(yīng)用軟件構(gòu)架初步完成，數(shù)據(jù)預(yù)處理完成精度測(cè)試；發(fā)表論文不少于 6篇。2015年：理論模型和初步測(cè)試；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；原型系統(tǒng)測(cè)試，完成無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)處理軟件設(shè)計(jì)；發(fā)表論文不少于 7篇。2016年：評(píng)價(jià)模型應(yīng)用測(cè)試, 規(guī)劃支持系統(tǒng)測(cè)試，完成無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)集成，中國(guó)專利1 項(xiàng)，申報(bào)軟件著作權(quán) 2項(xiàng)，發(fā)表論文不少于 8篇。2017年：規(guī)劃支持系統(tǒng)集成和測(cè)試，完成示范區(qū)無(wú)人機(jī)實(shí)驗(yàn)，規(guī)劃成果圖集，申報(bào)和應(yīng)用中國(guó)專利各 1項(xiàng)，申報(bào)軟件著作權(quán) 3項(xiàng)，發(fā)表論文不少于 9篇。 二、課題計(jì)劃執(zhí)行總體情況（一）課題任務(wù)完成情況根據(jù)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目村鎮(zhèn)區(qū)域綜合防災(zāi)減災(zāi)信息系統(tǒng)研究及示范（2014BAL05B07）的研究計(jì)劃部署，2014年01月至2016年06月，在項(xiàng)目負(fù)責(zé)人詹慶明教授的帶領(lǐng)下，研究團(tuán)隊(duì)順利完成了工作計(jì)劃。1基于無(wú)人機(jī)系統(tǒng)平臺(tái)以及 LiDAR 技術(shù)面向村鎮(zhèn)地區(qū)的空間數(shù)據(jù)智能獲取技術(shù)在研究?jī)?nèi)容方面：針對(duì)項(xiàng)目的總體目標(biāo)以及各年度的計(jì)劃，本任務(wù)對(duì)其進(jìn)行了合理安排。目前，本任務(wù)已研發(fā)了海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)組織與實(shí)時(shí)可視化技術(shù)、不同平臺(tái)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)濾波及高精度 DEM 生成技術(shù)以及部分基于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的村鎮(zhèn)地物智能提取技術(shù)。完成了低空村鎮(zhèn)遙感數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)；完成了低空村鎮(zhèn)遙感數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)設(shè)開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)了多機(jī)、多核的兩級(jí)并行處理算法，并能通過(guò)利用GPU實(shí)現(xiàn)對(duì)影像處理過(guò)程的硬件加速；完成了神農(nóng)架木魚(yú)鎮(zhèn)和松柏鎮(zhèn)1:2000比例尺低空攝影；完成了神農(nóng)架木魚(yú)鎮(zhèn)和松柏鎮(zhèn)野外控制點(diǎn)的測(cè)量，并開(kāi)展了數(shù)據(jù)處理，全面測(cè)試軟件系統(tǒng)的功能，提交了相應(yīng)的DOM成果。軟件研發(fā)方面：項(xiàng)目組還對(duì)軟件的功能、界面等方面進(jìn)行詳細(xì)的設(shè)計(jì)，并且以搭建好了LiDAR數(shù)據(jù)處理軟件的整體框架，實(shí)現(xiàn)了：海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的索引建立和可視化，點(diǎn)云高質(zhì)量濾波和DEM生成，以及建筑物自動(dòng)提取和三維重建等。在成果應(yīng)用方面：本項(xiàng)目積極將已研究成果應(yīng)用于各個(gè)部門(mén)以及不同的領(lǐng)域，如南海區(qū)域淺海和島礁地形模型構(gòu)建、煙臺(tái)黃海區(qū)域海岸帶滑坡坡體檢測(cè)、成都市附近考古、南方電網(wǎng)電力走廊地形構(gòu)建等等，在經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益方面取得了重要的作用。2村鎮(zhèn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型課題基本內(nèi)容已完成70%，整體完成情況較好，2014年至2016年上半年課題任務(wù)完成如下：（1）建立了村鎮(zhèn)自然災(zāi)害等級(jí)識(shí)別及危險(xiǎn)性的模糊綜合評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)滑坡、泥石流等災(zāi)害的危險(xiǎn)等級(jí)識(shí)別以及危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)；（2）建立了村鎮(zhèn)災(zāi)害等級(jí)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)示范區(qū)內(nèi)泥石流災(zāi)害等級(jí)的預(yù)測(cè)；（3）完成了對(duì)單體滑坡的村鎮(zhèn)建筑工程及設(shè)施抗災(zāi)能力的評(píng)價(jià)模型，對(duì)于泥石流災(zāi)害的抗災(zāi)能力評(píng)價(jià)模型仍在建立過(guò)程中；（4）構(gòu)建“村鎮(zhèn)單體滑坡、泥石流災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型”，對(duì)神農(nóng)架林區(qū)多個(gè)滑坡、泥石流進(jìn)行了災(zāi)害等級(jí)評(píng)價(jià)、危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)、易損性評(píng)價(jià)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；（5）基于神農(nóng)架歷年降雨實(shí)測(cè)資料，利用可靠度理論和耿貝爾模型，對(duì)神農(nóng)架的多個(gè)單體滑坡進(jìn)行滲流場(chǎng)模擬和年發(fā)生概率進(jìn)行了預(yù)測(cè)；（6）完成示范區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)圖；（7）結(jié)合示范區(qū)實(shí)際調(diào)查情況、總結(jié)國(guó)內(nèi)外專家研究成果，提出了示范區(qū)地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)模型，將地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)分為“地震確定”和“地震不確定”兩種情況，并確定了兩種情況下的計(jì)算方法，通過(guò)Visual Studio2010系統(tǒng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行了示范區(qū)地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)；（8）結(jié)合地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)結(jié)果，借鑒國(guó)內(nèi)外有關(guān)地震災(zāi)害評(píng)估的有關(guān)研究，地震災(zāi)害評(píng)估模型的構(gòu)建已經(jīng)基本完成；（9）完成村鎮(zhèn)地區(qū)山洪和地質(zhì)災(zāi)害的多災(zāi)種綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及基于云模型的村鎮(zhèn)山洪承災(zāi)能力評(píng)價(jià)，村鎮(zhèn)承災(zāi)體脆弱性評(píng)價(jià)已基本完成。3村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃方法及評(píng)價(jià)從項(xiàng)目啟動(dòng)至今，項(xiàng)目具體任務(wù)完成情況如下：2014年度，已完成國(guó)內(nèi)外村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)理論及案例的文獻(xiàn)資料閱讀和整理，搜集示范區(qū)防災(zāi)減災(zāi)相關(guān)的基礎(chǔ)資料；已完成村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)規(guī)劃的理論研究，構(gòu)建“村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃方法及評(píng)價(jià)”的整體研究框架；已完成理論研究中產(chǎn)生災(zāi)害的影響因素（地震、洪水、地質(zhì)災(zāi)害）及災(zāi)害影響特征研究。2015年度，已完成理論研究中縣域、鎮(zhèn)域、村鎮(zhèn)三個(gè)層級(jí)，防災(zāi)空間等級(jí)結(jié)構(gòu)、疏散交通網(wǎng)絡(luò)、避難場(chǎng)所設(shè)施系統(tǒng)（應(yīng)急避難、醫(yī)療、場(chǎng)所、物資保障）、生命線系統(tǒng)（供水、電、通訊等）、防災(zāi)分區(qū)等多個(gè)方面的防災(zāi)避難體系研究；已完成理論研究中村鎮(zhèn)防災(zāi)避難公共空間的類型、防災(zāi)避難系統(tǒng)形態(tài)、防災(zāi)避難疏散通道形態(tài)、防災(zāi)避難場(chǎng)所空間形態(tài)等村鎮(zhèn)防災(zāi)避難公共空間的形態(tài)研究；已初步建立村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃評(píng)價(jià)框架及評(píng)估思路，如下圖；已完成示范區(qū)（神農(nóng)架林區(qū)木魚(yú)鎮(zhèn)）的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研和基礎(chǔ)資料搜集。圖1 鎮(zhèn)綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃評(píng)價(jià)框架及評(píng)估思路圖2016年度，正在開(kāi)展以神農(nóng)架林區(qū)木魚(yú)鎮(zhèn)為示范區(qū)的示范應(yīng)用準(zhǔn)備工作，以及村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃評(píng)價(jià)系統(tǒng)的建立與測(cè)試。4. 村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃支持系統(tǒng)到目前為止項(xiàng)目組已完成：（1）構(gòu)建了示范區(qū)基礎(chǔ)空間信息數(shù)據(jù)庫(kù)。示范區(qū)為神農(nóng)架林區(qū)，數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容涵蓋神農(nóng)架林區(qū)地質(zhì)災(zāi)害分布情況、地形地貌地質(zhì)信息、村鎮(zhèn)建設(shè)基本情況，以及重點(diǎn)研究區(qū)域松柏鎮(zhèn)和木魚(yú)鎮(zhèn)的詳細(xì)信息。（2）搜集了全球范圍內(nèi)2229個(gè)相關(guān)案例。其中根據(jù)全國(guó)地質(zhì)災(zāi)害通報(bào)和相關(guān)新聞檢索的側(cè)重于災(zāi)害救援的案例共250例、從美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)獲取的地震數(shù)據(jù)庫(kù)中案例共1257例、EM-DAT獲取的歐美和中國(guó)災(zāi)害案例共502例、神農(nóng)架本地地質(zhì)災(zāi)害案例共220例。（3）開(kāi)展了村鎮(zhèn)防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃方法與策略研究，如基于地質(zhì)災(zāi)害時(shí)空分布的村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃方法及策略研究，已完成地質(zhì)災(zāi)害空間自相關(guān)研究、影響地質(zhì)災(zāi)害的自然要素和人為要素指標(biāo)體系研究、人為建設(shè)活動(dòng)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害影響程度的量化研究。其他相關(guān)研究還包括基于Logistic回歸的神農(nóng)架林區(qū)崩滑流災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究；基于GIS技術(shù)的松柏鎮(zhèn)滑坡災(zāi)害點(diǎn)影響范圍研究；以重點(diǎn)區(qū)域木魚(yú)鎮(zhèn)為研究區(qū)基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析的山地城市避難場(chǎng)所研究。（4）完成了村鎮(zhèn)區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃支持系統(tǒng)的框架構(gòu)建、系統(tǒng)界面與主要功能設(shè)計(jì)，并開(kāi)發(fā)了規(guī)劃支持系統(tǒng)基礎(chǔ)版本，此版本已具備ArcGIS 系統(tǒng)的基本操作功能。5. 應(yīng)用示范（1）已開(kāi)展的研究開(kāi)發(fā)活動(dòng)從項(xiàng)目啟動(dòng)至今，項(xiàng)目具體任務(wù)完成情況如下：1）2015年5月，完成了神農(nóng)架示范基地初次調(diào)研及數(shù)據(jù)收集，主要涉及神農(nóng)架林區(qū)的相關(guān)規(guī)劃成果及基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，如下表所示：表1 神農(nóng)架林區(qū)規(guī)劃成果匯總列表表2 神農(nóng)架林區(qū)基礎(chǔ)地理信息匯總列表2）2015年10月，前往湖北省基礎(chǔ)地理信息中心、湖北省測(cè)繪成果檔案館進(jìn)行調(diào)研，并收集“數(shù)字神農(nóng)架”及其相關(guān)數(shù)據(jù)，如下圖所示；圖2 松柏鎮(zhèn)三維模型數(shù)據(jù)（“數(shù)字神農(nóng)架”）3）2016年1月，前往武漢市規(guī)劃研究院進(jìn)行調(diào)研，了解神農(nóng)架林區(qū)相關(guān)規(guī)劃背景，并收集相關(guān)數(shù)據(jù)；4）2016年6月，在神農(nóng)架林區(qū)政府的支持下，順利召開(kāi)課題的“示范啟動(dòng)會(huì)”，確定示范基地為松柏鎮(zhèn)，并完成了研究基地的數(shù)據(jù)收集及調(diào)研。圖3 課題組召開(kāi)神農(nóng)架林區(qū)示范啟動(dòng)會(huì)本課題年度任務(wù)完成情況如下表所示：表3 2014-2016年度任務(wù)完成情況表年度年度任務(wù)完成情況2014年度國(guó)內(nèi)外案例研究及示范區(qū)調(diào)研（1）美國(guó)聯(lián)邦應(yīng)急管理部（FEMA）的HAZUS-MH項(xiàng)目案例研究（2）示范區(qū)概況資料收集及初步調(diào)研2015年度示范區(qū)基礎(chǔ)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)初步構(gòu)建和初步開(kāi)發(fā)（1）完成林區(qū)相關(guān)規(guī)劃成果數(shù)據(jù)庫(kù)的收集（2）完成林區(qū)基礎(chǔ)地理信息的收集2016年度示范區(qū)示范應(yīng)用準(zhǔn)備及初步防災(zāi)規(guī)劃示范應(yīng)用（1）以神農(nóng)架松柏鎮(zhèn)為例，確定示范應(yīng)用（2）基本完成松柏鎮(zhèn)的數(shù)據(jù)收集（3）松柏鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃示范應(yīng)用概念規(guī)劃進(jìn)行中（2）示范基地情況課題選擇松柏鎮(zhèn)作為示范應(yīng)用案例。經(jīng)過(guò)多次的現(xiàn)場(chǎng)及相關(guān)單位調(diào)研，目前已基本完成松柏鎮(zhèn)的數(shù)據(jù)收集，初步建立基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，主要信息如下所示。松柏鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃編制工作正在進(jìn)行中。表4 松柏鎮(zhèn)示范應(yīng)用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成序號(hào)數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)名稱數(shù)據(jù)格式數(shù)據(jù)年代數(shù)據(jù)說(shuō)明1基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)DLG數(shù)據(jù)MDB2014按定位基礎(chǔ)、水系、居民地及設(shè)施、交通、管線、地貌、植被和土質(zhì)、境界、注記等要素分16個(gè)要素集存放2DOM數(shù)據(jù)GeoTiff20140.2米地面分辨率3DEM數(shù)據(jù)IMG20151:2000，2米格網(wǎng)間距4三維模型數(shù)據(jù)5地名地址數(shù)據(jù)Shape2014地名地址數(shù)據(jù)包含行政地名地址和公共興趣點(diǎn)（POI）等內(nèi)容6地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)2015地表覆蓋數(shù)據(jù)（矢量數(shù)據(jù)、柵格化數(shù)據(jù)）、道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、水系網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、構(gòu)筑物、地理單元、原數(shù)據(jù)、DOM數(shù)據(jù)（0.5米分幅、整景）、DEM數(shù)據(jù)（2米DEM、10米DEM、10米經(jīng)緯度DEM、10米坡度坡向）、樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)（矢量點(diǎn)、樣本照片及實(shí)例）、控制點(diǎn)數(shù)據(jù)（矢量點(diǎn)、控制點(diǎn)照片文件）7鎮(zhèn)區(qū)矢量地形數(shù)據(jù)CAD20138鎮(zhèn)區(qū)規(guī)劃基礎(chǔ)信息鎮(zhèn)區(qū)行政區(qū)劃CAD20149鎮(zhèn)區(qū)用地現(xiàn)狀CAD201410基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)現(xiàn)狀CAD201411居民點(diǎn)建設(shè)現(xiàn)狀CAD201412土地利用現(xiàn)狀CAD201413鎮(zhèn)區(qū)防災(zāi)現(xiàn)狀CAD201414鎮(zhèn)區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)CAD201415交通建設(shè)現(xiàn)狀CAD201416鎮(zhèn)區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀word201417鎮(zhèn)區(qū)建設(shè)項(xiàng)目庫(kù)word201418鎮(zhèn)區(qū)建設(shè)規(guī)劃規(guī)劃文本word201419規(guī)劃說(shuō)明書(shū)word201420規(guī)劃圖冊(cè)JPG2014圖4 松柏鎮(zhèn)示范應(yīng)用數(shù)據(jù)收集范圍（二）課題調(diào)整情況村鎮(zhèn)建筑工程及設(shè)施抗災(zāi)能力模糊綜合評(píng)價(jià)模型中：建筑設(shè)施抗災(zāi)能力評(píng)價(jià)模型、多災(zāi)種聯(lián)合作用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；滑坡、泥石流多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型中：降雨條件下室內(nèi)滑坡、泥石流災(zāi)變演化的模型試驗(yàn)，上述2項(xiàng)內(nèi)容將調(diào)整至2016年下半年度完成。其他課題的課題任務(wù)與目標(biāo)、計(jì)劃安排未進(jìn)行調(diào)整。（三）課題預(yù)算及執(zhí)行情況本課題總預(yù)算628萬(wàn)元，其中支撐計(jì)劃撥款628萬(wàn)元。目前累計(jì)到位557.40萬(wàn)元，按照武漢大學(xué)有關(guān)科技支撐計(jì)劃專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)管理相關(guān)規(guī)章制度，已執(zhí)行預(yù)算146.96萬(wàn)元。具體支出明細(xì)如下：表5 本課題支出明細(xì)表行號(hào)科目預(yù)算批復(fù)數(shù)累計(jì)支出結(jié)余專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)自籌經(jīng)費(fèi)合計(jì)專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)自籌經(jīng)費(fèi)合計(jì)專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)自籌經(jīng)費(fèi)合計(jì)1經(jīng)費(fèi)支出合計(jì)628.00 628.00 146.96 146.96 481.04481.042（一）直接費(fèi)用529.75 529.75 81.97 81.97 447.78 447.78 31、設(shè)備費(fèi)115.30 115.30 23.46 23.46 91.84 91.84 4（1）購(gòu)置設(shè)備費(fèi)29.10 29.10 7.92 7.92 21.18 21.18 5（2）試制設(shè)備費(fèi)5.00 5.00 4.60 4.60 0.40 0.40 6（3）設(shè)備改造與租賃費(fèi)81.20 81.20 10.94 10.94 70.26 70.26 72、材料費(fèi)53.35 53.35 1.79 1.79 51.56 51.56 83、測(cè)試化驗(yàn)加工費(fèi)30.50 30.50 30.50 30.50 94、燃料動(dòng)力費(fèi)20.44 20.44 20.44 20.44 105、差旅費(fèi)68.75 68.75 11.14 11.14 57.61 57.61 116、會(huì)議費(fèi)24.00 24.00 127、國(guó)際合作與交流費(fèi)40.66 40.66 3.06 3.06 37.60 37.60 138、出版/文獻(xiàn)/信息傳播/知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)費(fèi)45.50 45.50 2.74 2.74 42.76 42.76 149、勞務(wù)費(fèi)108.85 108.85 38.71 38.71 70.14 70.14 1510、專家咨詢費(fèi)22.40 22.40 1.07 1.07 21.33 21.33 1611、其他支出17（二）間接費(fèi)用98.25 98.25 64.99 64.99 33.26 33.26 18其中：績(jī)效支出25.03 25.03 （四）課題任務(wù)與目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的預(yù)期1基于無(wú)人機(jī)系統(tǒng)平臺(tái)以及 LiDAR 技術(shù)面向村鎮(zhèn)地區(qū)的空間數(shù)據(jù)智能獲取技術(shù)在研究?jī)?nèi)容方面，課題組已完成了海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)管理和可視化、點(diǎn)云高質(zhì)量濾波和DEM生成，在基于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的村鎮(zhèn)地物智能提取技術(shù)方面已完成了建筑物的自動(dòng)提取，在植被、道路提取方面已進(jìn)行相關(guān)資料的查找以及代碼的實(shí)現(xiàn)，預(yù)計(jì)2016年能夠完成。在成果發(fā)表方面，由于審稿周期過(guò)長(zhǎng)，課題組文章大部分處于審稿階段，下一步要注意此方面情況。在軟件開(kāi)發(fā)方面，軟件的框架已經(jīng)搭建完成，基本功能已實(shí)現(xiàn)。在主題功能方面，濾波、建筑物提取已集成，下一步把重點(diǎn)工作放在植被、道路的實(shí)現(xiàn)，以及軟件的測(cè)試、完善和維護(hù)上。目前項(xiàng)目已根據(jù)課題的任務(wù)與目標(biāo)，提前完成了無(wú)人機(jī)影像采集各項(xiàng)年度計(jì)劃任務(wù)，并且已完成了低空遙感數(shù)據(jù)軟件平臺(tái)的構(gòu)建和軟件的研制。經(jīng)初步測(cè)試與驗(yàn)證，平臺(tái)和軟件性能基本均能滿足立項(xiàng)申請(qǐng)書(shū)各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)。因此本子課題能夠如期完成課題規(guī)定的任務(wù)與目標(biāo)。2村鎮(zhèn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型建立先聚類后識(shí)別的災(zāi)害等級(jí)評(píng)估方法體系，為村鎮(zhèn)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供依據(jù)。根據(jù)不同自然災(zāi)害的特點(diǎn)，以災(zāi)度為目標(biāo)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)災(zāi)害等級(jí)進(jìn)行預(yù)評(píng)估，為村鎮(zhèn)規(guī)劃綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供前瞻性的依據(jù)。構(gòu)建村鎮(zhèn)規(guī)劃綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并利用模糊層次分析法，對(duì)規(guī)劃城鎮(zhèn)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)規(guī)劃村鎮(zhèn)的特點(diǎn)，結(jié)合小城鎮(zhèn)防災(zāi)減災(zāi)中出現(xiàn)的問(wèn)題，借鑒城市防災(zāi)減災(zāi)的法律法規(guī)和方法措施，參考小城鎮(zhèn)規(guī)劃中的一些防災(zāi)減災(zāi)要點(diǎn)，進(jìn)行單一災(zāi)害以及多種災(zāi)害聯(lián)合作用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防范提供依據(jù)。建立村鎮(zhèn)規(guī)劃的災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，根據(jù)該系統(tǒng)的預(yù)警值，為規(guī)劃選址中規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高的區(qū)域進(jìn)行村鎮(zhèn)建設(shè)提供依據(jù)。3村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃方法及評(píng)價(jià)本子課題均嚴(yán)格按照研究計(jì)劃執(zhí)行，依據(jù)目前的課題研究進(jìn)展，課題投入及組織管理情況，本子課題能夠完成預(yù)定的目標(biāo)任務(wù)。4. 村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃支持系統(tǒng)本子課題均嚴(yán)格按照研究計(jì)劃執(zhí)行，依據(jù)目前的課題研究進(jìn)展，課題投入及組織管理情況，本子課題能夠完成預(yù)定的目標(biāo)任務(wù)。5. 應(yīng)用示范本子課題均嚴(yán)格按照研究計(jì)劃執(zhí)行，依據(jù)目前的課題研究進(jìn)展，課題投入及組織管理情況，本子課題能夠完成預(yù)定的目標(biāo)任務(wù)。三、成果及其應(yīng)用情況（一）取得的成果及創(chuàng)新性1. 創(chuàng)新性成果（1）基于無(wú)人機(jī)系統(tǒng)平臺(tái)以及 LiDAR 技術(shù)面向村鎮(zhèn)地區(qū)的空間數(shù)據(jù)智能獲取技術(shù)1）機(jī)載激光點(diǎn)云自動(dòng)化濾波及其高質(zhì)量DEM生成方法點(diǎn)云濾波一直以來(lái)是點(diǎn)云處理中的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。目前，濾波算法有數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波、漸進(jìn)三角網(wǎng)、基于坡度濾波、點(diǎn)云分割濾波等，但存在許多問(wèn)題，如：算法適應(yīng)性較差，不能滿足實(shí)際生產(chǎn)中變化復(fù)雜的場(chǎng)景；對(duì)于斷裂地形的提取誤差大，難以保持地形的完整性，影響高質(zhì)量DEM的自動(dòng)生成，需要大量的后續(xù)人工編輯。據(jù)此，課題組提出多方法集成方案，將點(diǎn)云分割濾波方法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波方法融合，采用多種實(shí)體模式進(jìn)行濾波處理，繼承兩者保持地形特征的優(yōu)勢(shì)，并形成互補(bǔ)之勢(shì)，彌補(bǔ)兩種方法的不足之處。點(diǎn)云分割濾波方法能夠提取大型建筑物，消弱了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中大窗口的cut-off現(xiàn)象，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法彌補(bǔ)了點(diǎn)云分割濾波方法的區(qū)域適應(yīng)性問(wèn)題。由此，兩種方法的融合，可以適合于城區(qū)、山區(qū)以及混合地形區(qū)域，且能夠保持地形特征。經(jīng)過(guò)ISPRS樣例數(shù)據(jù)的測(cè)試，并與國(guó)內(nèi)外其他濾波方法比較，本方法在技術(shù)指標(biāo)上達(dá)到先進(jìn)水平。2）基于形態(tài)學(xué)尺度空間的建筑物點(diǎn)云提取三維建筑物信息在城市規(guī)劃與管理、移動(dòng)通信、災(zāi)害應(yīng)急與評(píng)估、環(huán)境模擬、車輛導(dǎo)航等方面具有重要作用。已有許多學(xué)者研究從LIDAR點(diǎn)云中提取建筑物，但不同場(chǎng)景下建筑物的穩(wěn)定提取依然困難。為提高建筑物與其他地物在機(jī)載激光點(diǎn)云中的區(qū)分能力，提出了一種基于形態(tài)學(xué)尺度空間的建筑物點(diǎn)云自動(dòng)層次提取方法。首先，在點(diǎn)云濾波后，從非地面點(diǎn)云中提取建筑物候選區(qū)域；然后，通過(guò)形態(tài)學(xué)重建和點(diǎn)云平面分割方法對(duì)建筑物候選區(qū)域構(gòu)建多尺度空間，并建立目標(biāo)區(qū)域的拓?fù)潢P(guān)系圖；最后，在拓?fù)潢P(guān)系圖基礎(chǔ)上，利用5種特征量對(duì)目標(biāo)區(qū)域分類以提取建筑物點(diǎn)云。為了測(cè)試算法的性能，將算法提交ISPRS評(píng)估，并與其他算法比較，如下圖所示。從評(píng)估結(jié)果可以看出，本課題組提出的算法（簡(jiǎn)稱WHU_YD）對(duì)場(chǎng)景的適應(yīng)性最強(qiáng)，且在同類方法中總體水平最好。圖5 Vaihingen測(cè)試集評(píng)估結(jié)果圖6 Toronto測(cè)試集評(píng)估結(jié)果3）海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)組織與實(shí)時(shí)可視化技術(shù)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)，如何有效的組織、管理海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行高效快速的可視化，是一個(gè)重要問(wèn)題。本文首先使用八叉樹(shù)，對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行空間劃分，生成索引緩存，并構(gòu)建LOD樹(shù)。生成索引緩存后，依據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間組成結(jié)構(gòu)與位置關(guān)系，構(gòu)建LOD索引樹(shù)。然后使用OpenGL技術(shù)對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行顯示。利用建立索引階段生成的LOD索引樹(shù)，在內(nèi)存中構(gòu)建場(chǎng)LOD樹(shù)。使用多線程技術(shù)與Out-Of-Core內(nèi)外存調(diào)度，記錄當(dāng)前視點(diǎn)的位置，并使用后臺(tái)線程預(yù)加載進(jìn)入視口的點(diǎn)云緩存。當(dāng)已加載的點(diǎn)云遠(yuǎn)離視口后，同樣使用后臺(tái)線程對(duì)其進(jìn)行卸載，這樣可以保證內(nèi)存中只加載當(dāng)前需要瀏覽的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的組織和快速可視化。3）無(wú)人機(jī)影像并行處理技術(shù)低空村鎮(zhèn)遙感數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)高速聯(lián)網(wǎng)的支撐下，通過(guò)最優(yōu)化理論和多級(jí)優(yōu)化算法，對(duì)任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行高效合理的自動(dòng)管理與分配，并進(jìn)一步利用GPU實(shí)現(xiàn)對(duì)影像處理過(guò)程的硬件加速，實(shí)現(xiàn)持續(xù)或者近似100%地利用所有計(jì)算機(jī)、所有CPU和所有GPU，從而使生產(chǎn)效率最大化。4）無(wú)人機(jī)影像智能匹配技術(shù)為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化快速處理，必須研究能夠自動(dòng)跨越無(wú)法成功匹配像對(duì)的智能匹配技術(shù)。該技術(shù)在有導(dǎo)航或POS數(shù)據(jù)的情況下，它在導(dǎo)航數(shù)據(jù)或POS數(shù)據(jù)的引導(dǎo)下恢復(fù)飛行航線指導(dǎo)特征匹配，如果沒(méi)有導(dǎo)航或POS數(shù)據(jù)，則利用特征匹配算法、RANSAC以及幾何約束條件進(jìn)行匹配與像對(duì)鑒別處理。特征匹配完成后，構(gòu)建測(cè)區(qū)初始的自由網(wǎng)，然后進(jìn)行灰度相關(guān)與最小二乘匹配，為高精度區(qū)域網(wǎng)平差提供可靠的像點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建穩(wěn)定的區(qū)域自由網(wǎng)。（2）村鎮(zhèn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型1）在滑坡、泥石流災(zāi)變模型研究中，為了獲得邊坡體抗剪強(qiáng)度參數(shù)，提出了及成功制作出一種可適應(yīng)自由剪切變形的活動(dòng)板疊環(huán)剪切儀；2）將模糊綜合評(píng)價(jià)法與平面坐標(biāo)相結(jié)合，提出一種新的泥石流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法：模糊坐標(biāo)法；3）將基于信息熵的模糊評(píng)價(jià)法引入滑坡的危險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，建立了信息熵的模糊綜評(píng)價(jià)模型，完成了對(duì)神農(nóng)架林區(qū)典型滑坡的危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)工作；4）將滑坡破壞概率與極值降雨時(shí)間概率分析相結(jié)合，得到單體滑坡失穩(wěn)的年概率；5）建立了基于模糊綜合評(píng)價(jià)法和AHP-Entropy的區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)模型，完成了對(duì)神農(nóng)架林區(qū)區(qū)域滑坡災(zāi)害的易發(fā)性評(píng)價(jià)。6）提出了地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)模型，將地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)分為“地震確定”和“地震不確定”兩種情況，通過(guò)“地震確定”時(shí)的地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)模型可以計(jì)算任意地震強(qiáng)度下地震造成的財(cái)產(chǎn)損失和人員死亡情況；通過(guò)“地震不確定”時(shí)的地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)模型可以計(jì)算未來(lái)50年內(nèi)地震災(zāi)害造成的財(cái)產(chǎn)損失和人員死亡的期望值。在Visual Studio2010平臺(tái)上，采用C#語(yǔ)言，并調(diào)用ArcGIS Engine10.0部分組件進(jìn)行地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)系統(tǒng)的初步開(kāi)發(fā)工作。7）完善了我國(guó)山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及預(yù)測(cè)在空間尺度上的進(jìn)一步研究，以往對(duì)山洪的研究往往評(píng)價(jià)單元到縣市，對(duì)神農(nóng)架林區(qū)山洪的研究將其細(xì)化到村鎮(zhèn)，對(duì)山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)單元的確定和選取提供了參考。（3）村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃方法及評(píng)價(jià)通過(guò)對(duì)所有造成災(zāi)害的影響因子進(jìn)行梳理和分析，確立不同影響因子的權(quán)重，從而建立村鎮(zhèn)災(zāi)害危害評(píng)估框架及評(píng)估系統(tǒng)，為村鎮(zhèn)空間防災(zāi)規(guī)劃和防災(zāi)支持系統(tǒng)的研究提供有力的數(shù)據(jù)支撐。（4）村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃支持系統(tǒng)1）利用3S技術(shù)，為示范區(qū)建立了基于ArcGIS平臺(tái)針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害防治的基礎(chǔ)空間信息數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)內(nèi)容詳實(shí)，除了應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)研究外，還可應(yīng)用于災(zāi)害防治規(guī)劃決策制定及方案生成等領(lǐng)域，是具有極高實(shí)用性的地質(zhì)災(zāi)害防治專項(xiàng)數(shù)據(jù)庫(kù)，在國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域鮮見(jiàn)。2）根據(jù)相關(guān)研究，確定了針對(duì)每類災(zāi)害的不同的具體入庫(kù)內(nèi)容，全國(guó)地質(zhì)災(zāi)害通報(bào)和相關(guān)新聞檢索的側(cè)重于災(zāi)害救援的案例共250例、從美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)獲取的地震數(shù)據(jù)庫(kù)中案例共1302例（包括大陸565例，臺(tái)灣91例，日本395例，美國(guó)251例）、EM-DAT獲取的歐美和中國(guó)災(zāi)害案例共1056例、神農(nóng)架本地地質(zhì)災(zāi)害案例共220例。項(xiàng)目組構(gòu)建的歷史災(zāi)害案例庫(kù)在國(guó)內(nèi)村鎮(zhèn)地質(zhì)災(zāi)害案例搜集工作中災(zāi)害屬性較為全面，國(guó)外災(zāi)害案例搜集工作中涉及災(zāi)種較為多樣化,通過(guò)案例檢索借鑒同類型相似度較高的歷史災(zāi)害案例發(fā)生時(shí)的救援措施，為當(dāng)前災(zāi)時(shí)救援提出指導(dǎo)性建議。3）村鎮(zhèn)防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃方法與策略研究方面：基于地質(zhì)災(zāi)害時(shí)空分布的村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃方法及策略研究方面，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害防治研究，不僅從山體高程、坡度等自然要素層面去分析，而且考慮人為建設(shè)活動(dòng)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的影響性。還考慮了地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生空間位置特征，并采用空間自相關(guān)多元回歸模型來(lái)量化災(zāi)害的影響；基于Logistic回歸的神農(nóng)架林區(qū)崩滑流災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究以示范區(qū)基礎(chǔ)空間信息數(shù)據(jù)庫(kù)為研究基礎(chǔ)，得到區(qū)域崩滑流災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果及重點(diǎn)區(qū)域滑坡災(zāi)害點(diǎn)具體影響范圍，該結(jié)果可作為區(qū)域規(guī)劃方案生成和策略制定的重要依據(jù)；基于GIS技術(shù)的松柏鎮(zhèn)滑坡災(zāi)害點(diǎn)影響范圍研究，系統(tǒng)地總結(jié)滑坡災(zāi)害的研究歷史及發(fā)展情況，收集多種滑距預(yù)測(cè)方法，分析各方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍，在結(jié)合松柏鎮(zhèn)滑坡現(xiàn)狀的情況下，提出基于GIS技術(shù)的松柏鎮(zhèn)滑坡災(zāi)害點(diǎn)影響范圍確定方案；以重點(diǎn)區(qū)域木魚(yú)鎮(zhèn)為研究區(qū)基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析的山地城市避難場(chǎng)所研究采用了定性與定量結(jié)合方法、GIS空間分析方法、信息量模型方法等以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究方法，較以往城鄉(xiāng)規(guī)劃中多以定性方法為主導(dǎo)的防災(zāi)減災(zāi)專項(xiàng)規(guī)劃研究有較大的不同，前者更具客觀性和科學(xué)性以重點(diǎn)區(qū)域松柏鎮(zhèn)為研究區(qū)進(jìn)行基于工程系統(tǒng)規(guī)劃方法的村鎮(zhèn)生命線系統(tǒng)災(zāi)損敏感性評(píng)價(jià)，對(duì)道路、電力、通訊、給水、燃?xì)狻⑴潘笊韵到y(tǒng)進(jìn)行單功能災(zāi)損敏感性和綜合災(zāi)損敏感性分析，采用定量分析， GIS空間分析的研究方法，彌補(bǔ)了國(guó)內(nèi)村鎮(zhèn)地區(qū)對(duì)生命線系統(tǒng)規(guī)劃方面的空白，提供良好的規(guī)劃基礎(chǔ)。4）項(xiàng)目組當(dāng)前正在開(kāi)展的重點(diǎn)任務(wù)之一在于構(gòu)建支撐村鎮(zhèn)區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃的支持系統(tǒng)，已構(gòu)建系統(tǒng)的基礎(chǔ)版本，未來(lái)將實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合、開(kāi)發(fā)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)模型與規(guī)劃模型等，完善系統(tǒng)。 2. 成果的意義與作用（1）基于無(wú)人機(jī)系統(tǒng)平臺(tái)以及 LiDAR 技術(shù)面向村鎮(zhèn)地區(qū)的空間數(shù)據(jù)智能獲取技術(shù)本課題研究成果已應(yīng)用多個(gè)部門(mén)和不同的領(lǐng)域，如南海區(qū)域淺海和島礁地形模型構(gòu)建、煙臺(tái)黃海區(qū)域海岸帶滑坡坡體檢測(cè)、成都市附近考古、南方電網(wǎng)電力走廊地形構(gòu)建等等，在經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益方面取得了重要的作用。（2）村鎮(zhèn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型1）可適應(yīng)自由剪切變形的活動(dòng)板疊環(huán)剪切儀采用了適應(yīng)自由剪切變形的活動(dòng)板剪切框，在剪切試驗(yàn)過(guò)程中，最大限度的減小了疊環(huán)對(duì)土體的約束作用，可適應(yīng)土體的自由剪切變形；從功能上實(shí)現(xiàn)了單剪模式；豎向加載單元可提供常位移、常剛度、常應(yīng)力三種法向邊界條件，使得剪切試驗(yàn)的試驗(yàn)條件更加符合邊坡變形實(shí)際工況；2）模糊坐標(biāo)法方法繼承了模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)多因素、多層次的復(fù)雜問(wèn)題評(píng)價(jià)效果好的特點(diǎn)，并利用平面坐標(biāo)的二維屬性使得評(píng)價(jià)結(jié)果能同時(shí)表現(xiàn)泥石流的危險(xiǎn)度及易損度。該方法既能反映風(fēng)險(xiǎn)的大小，又能表現(xiàn)某個(gè)泥石流風(fēng)險(xiǎn)的具體特點(diǎn)，可為防災(zāi)減災(zāi)的決策提供更詳細(xì)的信息；3）采用信息熵法確定評(píng)價(jià)因子權(quán)重，能較好地考慮因子之間的相互影響和聯(lián)系，同時(shí)削弱異常數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響。將基于信息熵的模糊綜合評(píng)價(jià)模型應(yīng)用于實(shí)際滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)中，避免了主觀因素的影響，賦值結(jié)果更為客觀、合理，從而使得模糊綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果也符合實(shí)際情況，為滑坡危險(xiǎn)性等級(jí)的劃分提供依據(jù)，并指導(dǎo)防災(zāi)減災(zāi)工作的進(jìn)行；4）滑坡失穩(wěn)概率不僅要考慮空間概率還要考慮時(shí)間概率。通過(guò)分析一定時(shí)間內(nèi)極值降雨事件出現(xiàn)的概率，以及此極值降雨條件誘發(fā)滑坡失穩(wěn)的概率，將滑坡破壞概率與極值降雨時(shí)間概率分析相結(jié)合，可以得到滑坡失穩(wěn)的概率。從而解答“某段時(shí)間內(nèi)某區(qū)域的滑坡有多大概率爆發(fā)”的問(wèn)題；5）本課題提出以模糊綜合評(píng)價(jià)法為基礎(chǔ)，根據(jù)災(zāi)害發(fā)生幾率為依據(jù)分別對(duì)評(píng)價(jià)因子進(jìn)行狀態(tài)分級(jí)、采用考慮評(píng)價(jià)單元地理位置和評(píng)價(jià)因子的數(shù)據(jù)類型的AHP-Entropy法進(jìn)行權(quán)重分配，不僅解決了才用單一的熵值法不能考慮決策者意志及偏好和對(duì)離散型數(shù)據(jù)賦權(quán)精度不高的缺點(diǎn)，其計(jì)算結(jié)果精度較高，為村鎮(zhèn)災(zāi)害預(yù)警及規(guī)劃提供了的重要參考依據(jù)；6）利用該系統(tǒng)可以對(duì)神農(nóng)架林區(qū)地震災(zāi)害造成的財(cái)產(chǎn)損失和人員死亡情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，為制定合理的救災(zāi)策略、規(guī)劃可行的救災(zāi)方案和進(jìn)行災(zāi)害發(fā)生時(shí)救災(zāi)物質(zhì)的分配提供依據(jù)。為后續(xù)的地震災(zāi)害評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持。7）對(duì)山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果主要是基于村級(jí)的行政單元尺度上進(jìn)行表達(dá)，這樣也有利于對(duì)山洪災(zāi)害進(jìn)行管理以及為相關(guān)部門(mén)制定決策提供了基礎(chǔ)。（3）村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃方法及評(píng)價(jià)我國(guó)幅員遼闊，村鎮(zhèn)地理地質(zhì)地形條件復(fù)雜多樣，存在著不同災(zāi)害隱患，村鎮(zhèn)災(zāi)害危害評(píng)估框架及評(píng)估系統(tǒng)的建立，能夠評(píng)定村鎮(zhèn)現(xiàn)狀的災(zāi)害危害等級(jí)，評(píng)估出村鎮(zhèn)中工程防災(zāi)措施的不足，以及防災(zāi)抗災(zāi)功能的低下。該成果將在村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃編制、城市建設(shè)用地選址、災(zāi)后的應(yīng)急救災(zāi)和減災(zāi)等領(lǐng)域，為城市規(guī)劃編制、城市建設(shè)、救災(zāi)搶險(xiǎn)等部門(mén)提供科學(xué)的管理和決策系統(tǒng)和有力的數(shù)據(jù)支撐，對(duì)于災(zāi)害發(fā)生時(shí)減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失有著非常重要的意義。（4）村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃支持系統(tǒng)1）示范區(qū)基礎(chǔ)空間信息數(shù)據(jù)庫(kù)可重點(diǎn)應(yīng)用于區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)研究及地質(zhì)災(zāi)害防治相關(guān)工作，特別是針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害防治的示范區(qū)規(guī)劃方案生成及規(guī)劃決策制定等重點(diǎn)工作（如輔助防災(zāi)減災(zāi)專項(xiàng)規(guī)劃編制、城鄉(xiāng)發(fā)展方向確定、重大基礎(chǔ)設(shè)施選址等）；將空間信息數(shù)據(jù)庫(kù)作為城鄉(xiāng)規(guī)劃針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害防治進(jìn)行定性定量研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以期通過(guò)規(guī)劃防治和規(guī)避災(zāi)害，保障區(qū)域人們?nèi)罕姷纳?cái)產(chǎn)安全。2）我國(guó)村鎮(zhèn)覆蓋面積廣、自然環(huán)境多樣、氣候條件差異明顯，同時(shí)孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子和受災(zāi)體的組合形式多樣，致使災(zāi)害案例差異顯著且數(shù)量龐大，要結(jié)合每個(gè)地方的實(shí)際情況摸清楚每個(gè)災(zāi)害的發(fā)生機(jī)制與數(shù)理模型幾乎不可能的。因此，歷史案例庫(kù)的構(gòu)建非常重要，研究團(tuán)隊(duì)可以在這個(gè)庫(kù)的基礎(chǔ)上引入案例推理技術(shù)，充分利用歷史已發(fā)生災(zāi)害案例，對(duì)村鎮(zhèn)規(guī)劃與建設(shè)項(xiàng)目做出指導(dǎo)，以保障村鎮(zhèn)安全。3）村鎮(zhèn)防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃方法與策略研究方面，基于地質(zhì)災(zāi)害時(shí)空分布的村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃方法及策略研究方面，通過(guò)GIS及數(shù)學(xué)模型量化誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的各類要素，對(duì)村鎮(zhèn)建設(shè)用地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，能夠合理指導(dǎo)村鎮(zhèn)規(guī)劃布局，提高村鎮(zhèn)發(fā)展的安全性。崩滑流災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果可作為確定減災(zāi)責(zé)任及實(shí)施救助等工作的重要依據(jù)，還對(duì)以防災(zāi)減災(zāi)為重要前提的城鄉(xiāng)規(guī)劃具有重大意義，可輔助規(guī)劃方案的生成和規(guī)劃決策的制定。基于GIS技術(shù)的松柏鎮(zhèn)滑坡災(zāi)害點(diǎn)影響范圍研究，為村鎮(zhèn)區(qū)域滑坡災(zāi)害影響范圍的確定提供了更科學(xué)的計(jì)算方法?；谧匀粸?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析的山地城市避難場(chǎng)所研究，為山地城市避難場(chǎng)所規(guī)劃提供了一套科學(xué)方法，有利于減少村鎮(zhèn)區(qū)域?yàn)?zāi)害造成的損失。4）構(gòu)建基于 3S 技術(shù)集成的防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃支持系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合、地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與規(guī)劃指導(dǎo)功能的完善，對(duì)于推動(dòng)我國(guó)村鎮(zhèn)防災(zāi)減災(zāi)相關(guān)工作及村鎮(zhèn)規(guī)劃與建設(shè)有至關(guān)重要的作用，可提升村鎮(zhèn)防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃的可行性、科學(xué)性和先進(jìn)性。3. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)及論文（1）基于無(wú)人機(jī)系統(tǒng)平臺(tái)以及 LiDAR 技術(shù)面向村鎮(zhèn)地區(qū)的空間數(shù)據(jù)智能獲取技術(shù)論文方面： 1 Yang Bisheng, Dai Wen xia, Dong Zhen. Automatic Forest Mapping at Individual Tree Levels from Terrestrial Laser Scanning Point Clouds with a Hierarchical Minimum Cut Method. Remote Sensing, 2016, 8(5):372.2 Two-step adaptive extraction method for ground points and breaklines from lidar point clouds， ISPRS journal（minor revision）.3陳茂霖, 盧維欣, 萬(wàn)幼川,等. 無(wú)附加信息的地面激光點(diǎn)云自動(dòng)拼接方法J. 中國(guó)激光, 2016(4).4夏團(tuán)兵, 萬(wàn)幼川, 孫明偉. 多幅正射影像鑲嵌的接邊精度改進(jìn)方法J. 地理空間信息, 2016, 14(3):45-47.5李杰, 萬(wàn)幼川. 基于光譜特征參量化的高光譜影像精細(xì)分類J. 地理空間信息, 2015(4):86-88.6楊蒙蒙, 萬(wàn)幼川, 徐景中. 激光掃描儀四棱塔鏡誤差分析及定位精度研究J. 中國(guó)激光, 2015(9):316-323.7盧維欣, 萬(wàn)幼川, 何培培,等. 大場(chǎng)景內(nèi)建筑物點(diǎn)云提取及平面分割算法J. 中國(guó)激光, 2015(9):336-342.軟件著作權(quán)與專利的申請(qǐng)情況：專利共申報(bào)5項(xiàng)，軟件著作權(quán)申報(bào)4項(xiàng)。表6 申報(bào)專利情況申請(qǐng)專利號(hào)發(fā)明人申請(qǐng)日發(fā)明專利名稱141067萬(wàn)幼川，陳茂霖2014-7-29基于16維特征描述的激光點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)141081萬(wàn)幼川，何培培2014-7-31基于道路特征的遙感影像與激光點(diǎn)云配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)150687萬(wàn)幼川，姜瑩2015-5-22遙感影像模糊聚類的波段修正變化檢測(cè)方法及系統(tǒng)150690萬(wàn)幼川，姜瑩2015-5-22基于掩膜分類的遙感影像變化檢測(cè)方法及系統(tǒng)161137萬(wàn)幼川，秦家鑫2016-6-03一種地面激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的建筑物分割與輪廓線提取方法表7 課題申報(bào)軟件著作權(quán)情況序號(hào)軟件著作權(quán)名稱單位完成人申報(bào)時(shí)間1基于點(diǎn)云影像的點(diǎn)云拼接軟件武漢大學(xué)陳茂霖，2014-09-15 2點(diǎn)云預(yù)處理與三維可視化系統(tǒng)武漢大學(xué)王思穎2014-10-233基于特征和分類的遙感影像變化檢測(cè)系統(tǒng)軟件武漢大學(xué)王思穎2014-10-234激光掃描點(diǎn)云自動(dòng)化三維建模軟件武漢大學(xué)楊必勝2015-05-03（2） 村鎮(zhèn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型（1）論文（含錄用待刊）：1 沈簡(jiǎn)，邱子鋒，徐曉瑜基坑開(kāi)挖對(duì)坡頂建筑物沉降及穩(wěn)定性影響J巖土工程學(xué)報(bào)，2014（S2）：337-342.2 沈簡(jiǎn)，饒軍，羅浩威基于模糊聚類識(shí)別法的邊坡穩(wěn)定性分析C工業(yè)建筑2015年（S1），2015：1198-1201.3 沈簡(jiǎn)，饒軍，傅旭東基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的泥石流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)J災(zāi)害學(xué)，2016，31（2）：172-175.4 邱子鋒，沈簡(jiǎn)，傅旭東，等基于最優(yōu)加權(quán)組合預(yù)測(cè)的隧道監(jiān)控量測(cè)數(shù)據(jù)分析J長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào)，2016（5）：53-57.5 饒軍，深簡(jiǎn)，傅旭東基于信息熵的模糊評(píng)價(jià)法的滑坡危險(xiǎn)度研究J長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào)（已錄用待刊）.6 邱子鋒鋼塑帶加筋土擋墻模型試驗(yàn)研究C第五屆全國(guó)土工合成材料加筋土學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集，2015.7 何亞伯，汪洋，李祎琛，周又又基于改進(jìn)DEA交叉效率模型的洪水災(zāi)害區(qū)域脆弱性評(píng)價(jià)J中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2016，12（5）：86-90.8何亞伯，常秀峰，徐冰山區(qū)村鎮(zhèn)洪災(zāi)承災(zāi)能力評(píng)估-以神農(nóng)架林區(qū)為例J中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2016，12（6）；96-101.（2）專利及軟件著作版權(quán)：1）一種可適應(yīng)自由剪切變形的活動(dòng)板疊環(huán)剪切儀，專利申請(qǐng)?zhí)朇N201510285570.4（中通回案實(shí)審，預(yù)計(jì)2016年9月授權(quán)）；2）初步完成了神農(nóng)架林區(qū)地震災(zāi)害損失預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研制，目前正進(jìn)行軟件著作版權(quán)的申請(qǐng)。（3） 村鎮(zhèn)防災(zāi)規(guī)劃方法及評(píng)價(jià)本子課題小組所取得研究成果，發(fā)表（含錄用待刊）學(xué)術(shù)論文共5篇：1張婭薇,李軍. 引導(dǎo)低碳出行的空間策略與設(shè)計(jì)原則J.華中建筑,2015(12): 114-117.2張婭薇,李軍. 低碳出行導(dǎo)向的城市街道空間模式J.現(xiàn)代城市研究,2016(04): 60-67.3張翰卿. 耐災(zāi)理念導(dǎo)向的城市空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法J. 城鄉(xiāng)規(guī)劃（錄用待刊）4李軍, 葉勇. 我國(guó)村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)規(guī)劃的問(wèn)題與對(duì)策研究J. 西部人居環(huán)境學(xué)刊（錄用待刊）（4）村鎮(zhèn)綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃支持系統(tǒng)本子課題發(fā)表論文（含錄用待刊）共3篇：1詹慶明,郭華貴. 基于GIS和RS的遺產(chǎn)廊道適宜性分析方法J, 規(guī)劃師, 2015(S1): 318-322.2呂敏慧,詹慶明,郭華貴. 大數(shù)據(jù)視角的城市規(guī)劃智慧管理途徑探索C, 新常態(tài)：傳承與變革2015中國(guó)城市規(guī)劃年會(huì)論文集（04城市規(guī)劃新技術(shù)應(yīng)用）3鄒芳，詹慶明.防災(zāi)視角下的村鎮(zhèn)規(guī)劃建設(shè)研究以神農(nóng)架為例收錄在中國(guó)小城鎮(zhèn)和村莊建設(shè)發(fā)展報(bào)告2015-2016，中國(guó)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部村鎮(zhèn)建設(shè)司和中國(guó)城市科學(xué)研究會(huì)編制，2016年10月出版（二）成果應(yīng)用及已取得或預(yù)期的效益1基于無(wú)人機(jī)系統(tǒng)平臺(tái)以及 LiDAR 技術(shù)面向村鎮(zhèn)地區(qū)的空間數(shù)據(jù)智能獲取技術(shù)（1）案例1黃海某段海岸線，由于過(guò)度采石開(kāi)發(fā)導(dǎo)致山體滑坡的潛在危險(xiǎn)，海洋一所利用地面站激光掃描儀和無(wú)人機(jī)航攝手段得到區(qū)域數(shù)據(jù)，如圖1（a）所示。從圖1（a）中可以看到，區(qū)域坡度陡、陡崖多，所含地物有建筑物、植被等。其中，植被區(qū)域基本沒(méi)有穿透給濾波處理帶了極大的困難。利用本項(xiàng)目研發(fā)濾波算法得到區(qū)域地面點(diǎn)云并生成保特征地形模型，如圖1（b、c）所示，便于后期滑坡變形檢測(cè)。（a）黃海某海岸線滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(a)(b)圖7 濾波結(jié)果及其地形模型1.2 案例2圖2是某海島及淺海區(qū)域，區(qū)域范圍3.75平方公里，高程分布-11.5m6.4m。區(qū)域內(nèi)存在地面點(diǎn)云、海表面點(diǎn)云和海底地形點(diǎn)云，經(jīng)過(guò)一定預(yù)處理和本研究濾波方法，濾波結(jié)果如圖2（b），圖2（c）為生成的地形模型，模型高精度、高質(zhì)量地反映了區(qū)域內(nèi)的陸海地形變化。 (a)(b)(c)圖8 某區(qū)域淺海和島礁數(shù)據(jù)及其濾波和DEM結(jié)果1.3案例3利用本研究的建筑物提取方法對(duì)下面區(qū)域(圖3、4)進(jìn)行處理，下面區(qū)域包含多層建筑物，且建筑物和植被混合，對(duì)方法是一種考驗(yàn)。如圖3、4（b）是本研究建筑物提取結(jié)果，區(qū)域內(nèi)的絕大部分建筑物都已提取，其中圖中的建筑物都已提取，且其邊界保持較好。 (a)(b)圖9 （a）原始數(shù)據(jù)；（b）提取結(jié)果，灰色為地面，綠色主要為植被，咖啡色為雜點(diǎn)，其余顏色為提取的各棟建筑物。 (a)(b)圖10 （a）原始數(shù)據(jù)；（b）提取結(jié)果，灰色為地面，綠色主要為植被，其余顏色為提取的各棟建筑物。無(wú)人機(jī)影像采集與處理方面測(cè)試區(qū)域湖北省神農(nóng)架林區(qū)柏鎮(zhèn)和木魚(yú)鎮(zhèn)像控測(cè)量和空中三角測(cè)量，測(cè)試 1:2000數(shù)字正射影像圖，面積12.72平方公里。小型數(shù)碼相機(jī)系統(tǒng)類型為SONYA7R數(shù)碼相機(jī)，相機(jī)焦距為35mm及28mm，相幅大小為736