无人机参与抗震救灾

 无人机参与抗震救灾

  北京时间 2014 年 8 月 3 日 16 时 30 分在云南省昭通市鲁甸县(北纬 27.1 度,东经 103.3 度)发生 6.5 级地震,震源深度 12 千米。

 震中距离昭通市区约 49 公里,距离凉山州约 134 公里,距离六盘水市约 161 公里,距离攀枝花市约 167 公里。云南昆明,四川成都、乐山,重庆等多地有震感。

 2014 年 8 月 3 日 19:07:25,云南省昭通市鲁甸县(经度:103.6度,纬度:27.1 度)发生 4 级地震,震源深度:8 千米。

 2014 年 8 月 3 日 22 时 28 分在云南省昭通市鲁甸县(北纬 27.1度,东经 103.3 度)发生 4.1 级地震,震源深度 11 千米。

 鲁甸县是云南省昭通市下辖的县之一,位于云南省东北部,昭通市南部,牛栏江北岸。县境东西横距 50 千米,南北纵距 60 千米,总面积 1519 平方千米,其中山区占总面积的 87.9%,坝区占 12.1%。总人口 38.57 万人。

 截至 8 月 5 日 14 时 30 分,地震造成昭通市鲁甸县、巧家县、昭阳区、永善县和曲靖市会泽县 108.84 万人受灾,410 人死亡、12人失踪、2373 人受伤,22.97 万人紧急转移安置。

 在本次抗震救灾中,无人机技术获得了多个部门的应用。8 月 4日,先遣救援队队员在操作四旋翼无人机。当日,由武警黄金部队抽调 6 名地质专家和 56 名水文地质、遥感测绘等专业骨干组成的先遣救援队携带四旋翼无人机等 20 余台(套)新型应急救援装备,在云南鲁甸震区开展地质灾害评估工作。武警部队这次派出的先遣救援队

 携带了四旋翼无人机、泥石流监测预警系统、生命探测仪等专业设备。这是抵达灾区的首支专业地质灾害应急调查队伍,也是武警部队首次将四旋翼无人机等高科技装备运用于抗震一线。

 此外,国家测绘局的消息显示,8 月 4 日,云南省测绘地理信息局利用无人机航拍,成功获取了昭通鲁甸县震区堰塞湖区域 30 平方公里 0.2 米分辨率的航摄影像,航摄成果已经初步解译处理并提供给了救灾指挥部门及地质专家,用于抗震救灾指挥。

  影像图 以上为国家测绘地理信息局利用 4 日获取的无人机影像,制作完成云南的鲁甸地震震后首批高分辨率影像图。从图上可清晰判读出房屋损毁、道路受阻、山体塌方、水位上涨及堰塞湖等情况。目前,国家测绘地理信息局已将首批影像数据提供给中央办公厅、国务院办公厅、国务院应急办、水利部、中国地震局等部门和单位,用于抗震救灾指挥决策、抢险救灾、灾情评估、灾害分析等的急需。

 据悉,云南省昭通市鲁甸县 6.5 级地震发生后,国家测绘地理信息局立即启动应急预案,紧急调遣云南省测绘地理信息局 4 个无人机组前往灾区,并于 8 月 3 日晚抵达灾区。在克服震后降雨等不利因素后,于 8 月 4 日 13 时至 15 时,经过长达两小时的飞行,获取灾区30 平方公里的 0.2 米高分辨率影像,拍摄影像 417 幅,重点拍摄区域为已形成堰塞湖的牛栏江红石岩村段。经初步解译并综合其他信息判

 断,目前山体滑坡严重,堰塞湖水位上涨已近 30 米,水面面积已为正常水位的 3 倍。此外,红石岩村段的道路损毁达数十处,房屋损毁严重。

 国家基础地理信息中心组织技术人员连续作业,紧急对接收到的无人机所获取的影像进行数据解译分析,并制作受灾地区灾后影像图及三维动态视频。

 国家测绘地理信息局网站(www.sbsm.gov.cn)在第一时间发布了云南鲁甸地震灾区的震前高清影像图、行政区划图和赶制出的震后高清影像图,并提供下载,供社会公众了解灾情使用。

 目前,国家测绘地理信息局正在灾区组织多架无人机、测绘应急监测车等装备紧张工作,力争获取更多震后影像数据,结合已有灾区震前基础测绘成果,快速对灾区进行灾害遥感解译和评估,获得灾害位置、类型、规模和分布特征等信息。

 据了解,无人机是典型的军民两用技术,是高科技装备和智能机器的典型代表,涉及传感器技术、通信技术、信息处理技术、智能控制技术以及武器和动力系统技术等。低端无人机可在航模基础上加装任务载荷实现,成本低但功能单一,性能和可靠性差;更具市场潜力的多用途民用无人机多由军用无人机改装而成。如美国“捕食者”和“全球鹰”经过改装可以用于森林防火、环境监测及安全巡视等领域。

 目前,中国航空工业集团、中国航天科工集团、中国航天科技集团、电子科技集团公司等纷纷开始无人机研制并形成了多个型号,

 在满足国防应用的同时,通过改型向民用市场拓展,一方面加快了我国无人机产业的发展步伐,另一方面也为军工集团落实军民融合开辟了重要方向。

 目前我国民用市场的应用呈现多点突破的情形,在数字化城市勘探与测绘、海防监视、边防巡查、气象探测、地质勘探、摄影、防灾减灾、缉私反恐等领域都具有广泛的应用前景。可以预见,随着技术的进步,在之后的抗震救灾中,会有更多的智能机器参与其中。

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