水上桥梁作为重要的人工建筑，其信息获取对于民用、军事和商业都具有重要意义。基于遥感技术开展水上桥梁目标识别与损毁评估是地理信息更新和灾后应急救援的有效手段。但是，空间异质性增强，使得以“像素”为基本处理单元的传统方法在高分辨率遥感图像目标识别中应用效果不佳。针对此问题，我院海洋科学系副教授陈超博士开展研究，构建了基于特征知识的水上桥梁目标识别与损毁评估模型，在汶川地震、高悬浮泥沙含量海域等区域的实验证明了模型的有效性和适用性。

相关研究成果以“Damaged Bridges Over Water: Using High-Spatial-Resolution Remote-Sensing Images for Recognition, Detection, and Assessment”发表在地球科学与遥感国际顶级期刊《IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine》（影响因子：9.659）上。

该论文得到了国家自然科学基金青年项目（41701447）、浙江省自然科学基金一般项目（LY16F01010011）的支持。浙江海洋大学海洋科学系陈超副教授为第一作者和通讯作者，硕士生傅姣琪为第二作者，齐鲁工业大学、中国矿业大学、中国地质调查局自然资源航空物探遥感中心为论文合作研究单位。

Chen, C., Fu, J. Q., Gai, Y. Y., Li, J., Chen, L., Mantravadi, V. S. & Tan, A. H. (2018). Damaged bridges over water: using high-spatial-resolution remote-sensing images for recognition, detection, and assessment. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 6(3), 69-85. DOI: 10.1109/MGRS.2018.2852804.

图1水上桥梁特征知识表达示意图 （a）灾后水上桥梁 （b）搜索矩形 （c）最小外接矩形

（a） 舟山海域

（b）汶川附近区域

图2实验结果验证