快鳥影像在典型古滑坡識別應(yīng)用中的研究

張雅莉，馬金珠，張 鵬，顧春杰

(蘭州大學西部環(huán)境教育部重點實驗室,蘭州 730000)

快鳥影像在典型古滑坡識別應(yīng)用中的研究

張雅莉，馬金珠，張 鵬，顧春杰

(蘭州大學西部環(huán)境教育部重點實驗室,蘭州 730000)

為了對甘肅南部典型古滑坡的滑坡災(zāi)害空間分布及其特征進行微觀分析,采用高分辨率快鳥影像(Quick Bird Image)及已有地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查資料和實測資料,并合理選用滑坡體、滑坡后壁、后緣、裂縫、沖溝、滑坡臺階、鼓丘等作為滑坡識別標志,從而判定甘肅省舟曲縣大川鄉(xiāng)泄流坡滑坡的具體位置、邊界及規(guī)模等基礎(chǔ)特征信息。提取滑坡地表細節(jié)情況,經(jīng)與實地查勘情況對比,結(jié)果表明:遙感圖像初步解譯的成果中泄流坡滑坡位置是準確的,滑坡識別所選用的典型解譯標志也基本正確。基于上述方法,借鑒對泄流坡滑坡的解譯經(jīng)驗,對舟曲縣其他2個大型古滑坡即鎖兒頭滑坡和龍江新村滑坡進行了解譯分析,其成果為研究區(qū)滑坡災(zāi)害防治及預(yù)測提供了理論依據(jù)。由此表明,針對研究區(qū)建立的這種高精度滑坡識別方法在實際工作應(yīng)用中是可行的。

滑坡；快鳥影像；遙感；多光譜；解譯標志

2015,32(11):130-135,148

1 研究背景

遙感技術(shù)因具有現(xiàn)勢性好、宏觀性強、信息量大等優(yōu)點,在滑坡災(zāi)害研究中已作為非常重要的信息技術(shù)手段。目前,遙感技術(shù)在滑坡災(zāi)害研究中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在2個方面:一是進行區(qū)域性或大型單體滑坡調(diào)查,使我們能更準確地了解滑坡,科學地存貯和有效地管理調(diào)查結(jié)果,方便快捷地傳輸交流滑坡信息[1]；二是利用多源遙感數(shù)據(jù)開展滑坡制圖與動態(tài)監(jiān)測工作,尤其是InSAR/DInSAR技術(shù)和LIDAR,以其高精度DEM數(shù)據(jù)獲取能力和對微地形變化的探測能力在滑坡制圖及監(jiān)測方面具有廣泛的應(yīng)用前景[2]。

在了解滑坡災(zāi)害分布、提取滑坡相關(guān)屬性信息及減少滑坡災(zāi)害地質(zhì)調(diào)查工作量方面,國內(nèi)已有很多比較成熟的方法,如王治華[3]利用不同時段、不同分辨率影像對大區(qū)域內(nèi)的滑坡進行監(jiān)測識別,獲取滑坡邊界、規(guī)模、各部分滑動方向和滑動距離、運動方式等數(shù)據(jù)；黃瑾等[4]利用Quick Bird數(shù)據(jù)建立了滑坡、泥石流識別的解譯標志,并對研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害成因進行了分析。但是當滑坡發(fā)生后無法在第一時間獲取該滑坡的遙感影像,或根本無法追溯滑坡的具體滑動時間,而且滑坡在持續(xù)滑動且危害較大時,又亟需對區(qū)域內(nèi)的滑坡點進行識別并詳細圈定其災(zāi)害范圍,對于此類情況,如何建立有效的滑坡識別方法,目前尚無先例借鑒。為此,以甘肅省舟曲縣滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)區(qū)為研究對象,擬探討一種有效的遙感解譯方法,能在高分辨率影像上相對準確地識別研究區(qū)內(nèi)部分危害較大的單體滑坡,并在遙感圖像上圈定單體滑坡的具體位置及災(zāi)害范圍,為研究區(qū)滑坡災(zāi)害的調(diào)查、監(jiān)測、防治、預(yù)測及危險性評價提供理論依據(jù)。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源選擇

2.1 研究區(qū)概況

舟曲縣是甘肅省乃至全國滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害較為嚴重的地區(qū)之一,而滑坡是舟曲縣內(nèi)發(fā)生的主要地質(zhì)災(zāi)害之一。研究區(qū)地處秦嶺褶皺西延地帶,區(qū)內(nèi)山高溝深,地形起伏強烈,軟巖分布較廣,褶皺斷裂發(fā)育,巖體破碎,地震頻發(fā),暴雨頻繁,縣城周邊滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害十分發(fā)育,而且規(guī)模巨大,活動頻繁。本區(qū)氣候?qū)俦眮啛釒虮睖貛У倪^渡區(qū),受大氣環(huán)流和地形影響,具有垂直氣候分帶明顯和干濕季分明2大特點,降水少而不均勻,冬春干燥,夏秋多雨,降水主要集中在5—9月份,區(qū)內(nèi)多年平均降雨量為435.8 mm。出露地層以千枚巖、砂巖、板巖為主。地質(zhì)構(gòu)造以NNW,NW向斷裂。植被狀況在區(qū)域分布上差異性較大,在研究區(qū)沿白龍江兩岸植被發(fā)育較差,而南部和西部植被發(fā)育較好。研究區(qū)的位置示意圖見圖1(a),遙感影像圖(Quick Bird)見圖1(b)。

研究區(qū)屬滑坡、崩塌災(zāi)害高發(fā)區(qū),滑坡成群發(fā)育,甚至隨著時間的推移滑坡持續(xù)不斷在進行蠕動,是當?shù)卣熬用裰攸c監(jiān)測的災(zāi)害點。故針對區(qū)內(nèi)的3個大型古滑坡,為了提取其滑坡特征和勾繪災(zāi)害范圍,選擇泄流坡滑坡作為試點來建立滑坡識別技術(shù)體系,而后通過借鑒泄流坡的解譯經(jīng)驗和方法,并結(jié)合野外實證,對研究區(qū)另外2個大型滑坡——鎖兒頭滑坡和龍江新村滑坡進行解譯識別。

圖1 研究區(qū)地理概況Fig.1 Geographical situation of the study area

2.2 數(shù)據(jù)源的選擇

目前,國內(nèi)外用于滑坡災(zāi)害調(diào)查的遙感數(shù)據(jù)類型主要有航空相片、可見光-近紅外光學衛(wèi)星影像。

(1)航空相片。航空相片應(yīng)用于滑坡災(zāi)害研究最早可追溯至20世紀70年代,滑坡遙感調(diào)查主要依靠航片的目視解譯,現(xiàn)已形成較成熟的方法體系[5]。雖然航片的空間分辨率高但成本也高,此外,還需取決于天氣等環(huán)境因素,在時間上也不一定滿足要求,還有航片不能直接用于遙感解譯或目標識別,必須將航片經(jīng)掃描數(shù)字化后才能處理。

(2)可見光-近紅外光學衛(wèi)星影像。隨著遙感器技術(shù)的發(fā)展,光學衛(wèi)星影像也逐漸廣泛應(yīng)用于滑坡災(zāi)害研究。根據(jù)空間分辨率的不同,現(xiàn)將用于滑坡研究的常用遙感影像及其光譜和其他參數(shù)列入表1[6]。

表1 滑坡遙感常用的陸地衛(wèi)星類型與特征Table 1 Main land satellites and their features for landslide investigation using remote sensing technology

基于以上對各種遙感數(shù)據(jù)的說明和分析,光學遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于滑坡災(zāi)害研究,能夠較好地提取滑坡基礎(chǔ)特征信息,對于分析滑坡環(huán)境背景具有很好的效果。但是,由于研究區(qū)內(nèi)的滑坡屬老滑坡,經(jīng)歷長時間的滑動和演變,在遙感圖像上能夠顯示的滑坡特征有些并不明顯,給滑坡解譯工作帶來一定的困難,為更準確地識別滑坡特征,勾繪滑坡災(zāi)害范圍并確定其類別和性質(zhì),故采用了極高分辨率光學遙感數(shù)據(jù)Quick Bird進行滑坡解譯[7]。Quick Bird是WorldView 1開始服務(wù)前世界上商業(yè)衛(wèi)星分辨率最高、性能較優(yōu)的一顆衛(wèi)星,其全色波段分辨率為0.61 m,彩色多光譜分辨率為2.44 m。為此,解譯采用的基礎(chǔ)影像選擇經(jīng)正射校正的空間分辨率達到0.61 m的Quick Bird影像圖,同時選擇空間分辨率為12.5 m的DEM與已有地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查資料及相關(guān)實測資料作為輔助解譯資料。

3 遙感解譯過程

利用遙感專業(yè)處理軟件ENVI 4.8完成滑坡識別工作,包括數(shù)據(jù)幾何精糾正、正射校正、數(shù)據(jù)融合等遙感圖像處理過程；通過初步建立的大型單體古滑坡識別解譯標志對泄流坡滑坡進行室內(nèi)預(yù)解譯；經(jīng)野外調(diào)查驗證,最后獲得單體滑坡識別的最終解譯結(jié)果。處理流程如圖2所示。

圖2 滑坡識別技術(shù)遙感解譯工作流程Fig.2 Work process of landslide recognition based on remote sensing technology

3.1 遙感數(shù)字圖像處理

Quick Bird數(shù)據(jù)屬于高空間分辨率影像數(shù)據(jù),對其進行幾何精糾正需要高精度的地形圖或GPS點的支持,同時由于研究區(qū)為典型的高山峽谷區(qū),地形復(fù)雜,高差懸殊,需要對圖像進行基于DEM的正射校正,以消除地形誤差[8]。

解譯區(qū)使用的Quick Bird圖像數(shù)據(jù)于2010年8月獲取,經(jīng)實地采樣對其進行了精糾正,由全色波段和多光譜融合而成,融合后的影像空間分辨率為0.61 m。

3.2 解譯標志的建立

滑坡解譯標志的建立有利于更快速有效地識別滑坡,是滑坡識別過程的關(guān)鍵[9]。何孝瑩等[10]以滑坡后壁、滑坡體、滑動面、滑動帶和滑坡床作為滑坡要素進行滑坡識別。王治華[11]認為掌握滑坡基本形態(tài)要素對于滑坡識別至關(guān)重要。唐新建等[12]以遙感圖像上的一定色差作為識別滑坡標志,以滑坡的灰階與穩(wěn)定山體間一定的色差來確定滑坡平面形態(tài)?；麦w的特殊形態(tài)、大小以及其色調(diào)紋理特征作為滑坡識別的直接標志,在遙感圖像上能夠直觀地表現(xiàn)出來,但是對于研究區(qū)內(nèi)的滑坡,這些特征并不明顯,對于滑坡的識別仍有困難,還需要建立其他合理的間接識別標志,同時結(jié)合歷史滑坡數(shù)據(jù)信息,特別是滑坡發(fā)育的基本地質(zhì)環(huán)境條件來輔助識別滑坡,以免出現(xiàn)錯判或誤判的現(xiàn)象。

根據(jù)研究區(qū)的遙感影像,其融合后的空間分辨率達到0.61 m,而且滑坡體規(guī)模多為大型的古滑坡,所以能從影像中提取滑坡的細節(jié)特征,經(jīng)過野外調(diào)查所得的滑坡特征與遙感影像反復(fù)對比,建立了以滑坡體、滑坡后壁、后緣、裂縫、沖溝、滑坡臺階、鼓丘等作為滑坡要素的滑坡識別標志(圖3所示)。

滑坡一般沿河分布,向前伸入平地或河谷,往往會引起公路變形(圖3(a))或改變河道的形狀和走向,前緣常有小型崩塌發(fā)生?；卤旧硪话阋陀谥車男逼?坡體較緩,規(guī)模較大,滑坡體的特殊形態(tài)如舌形、簸箕形、不規(guī)則形等在遙感圖像上一般比較明顯,上面往往有滑坡臺階(圖3(d)),寬大而平整,分布有耕地、梯田、居民區(qū)等?；潞蟊?圖3 (f))較高且陡,附近有鼓丘(圖3(e))分布,滑坡舌相對遠離河道,可能有漫灘、階地分布,坡腳多呈帶狀扇形或舌形堆積體,在遙感圖像上明顯可見。滑坡沖溝(圖3(c))較發(fā)育,滑坡兩側(cè)的自然溝割切較深,黃土裂縫(圖3(b))較大且明顯可見(大多不太明顯但有跡可循,在圖像上可以看到)。相對來說,雖然滑坡周圍的植被覆蓋率低,但仍給滑坡的識別帶來一定的干擾。滑坡地表濕地和泉水出露等水文特征大多不明顯,在圖像上基本不可見。坡體地形起伏大,紋理特征較粗糙。

3.3 研究區(qū)的解譯內(nèi)容

根據(jù)研究區(qū)滑坡的歷史數(shù)據(jù)及滑坡周圍的地質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù),選定泄流坡滑坡為研究對象,確定其基本形態(tài)特征。在遙感圖像上,泄流坡滑坡呈現(xiàn)出淺灰色、白色,形態(tài)上為長舌形,由此確定泄流坡滑坡的大致地理位置。為了更加精細高效地確定解譯區(qū)泄流坡的位置及分布范圍,在確定泄流坡的大體位置后,從研究區(qū)的遙感影像上裁剪出泄流坡進行分析。

圖3 滑坡識別解譯標志Fig.3 Interpretation marks of landslide recognition

(1)泄流坡滑坡表面特征。滑坡體呈長舌狀,由于多次反復(fù)活動,滑坡表面起伏不平,鼓丘隨處可見,后部較陡,坡度17°,中間段較緩,坡度9°左右,形成向白龍江傾斜的平臺,至滑坡前緣受白龍江沖刷而變陡,坡度在45°以上,平均坡度是11°。初步識別結(jié)果如圖4(a)顯示。

(2)確定泄流坡滑坡邊界。由于受白龍江長期沖刷坡腳、人類工程活動及其他因素影響,滑坡前緣小型滑塌頻繁,公路嚴重變形,而且泄流坡兩側(cè)的縱向沖溝發(fā)育,在遙感圖像上,特征明顯,可比較容易的勾繪出泄流坡的前緣及兩側(cè)的界線。但泄流坡滑坡后壁特征不太明顯,后壁坡頂為較平緩的山梁,所以在遙感圖像上,難以確定后壁的位置及界線。因此,結(jié)合滑坡各種地質(zhì)條件及滑坡后壁下部寬、中上部窄的形態(tài)特征綜合判斷并識別后壁的位置。

(3)泄流坡滑坡的運動特征。主要通過地形及細部紋理特征,確定滑坡體的不同部位或其內(nèi)小滑體,滑坡及其分解小滑體的主滑方向垂直于等高線,指向低一級等高線方向,從而確定滑坡主滑動方向[9]。圖4中顯示前緣土體上形成的剪切裂縫,由于滑坡體上各部位滑動速度的差異而形成的小形臺坎和鼓丘隨處可見,主滑方向300°。最終識別結(jié)果如圖4(b)所示。

3.4 野外調(diào)查實證

野外驗證工作旨在對初步解譯成果所獲取的泄流坡滑坡周界及屬性信息進行確認,將遙感滑坡識別初步建立的典型解譯標志和現(xiàn)場調(diào)查相比較,通過反復(fù)對比確認,進一步修正和完善研究區(qū)特大型滑坡識別典型解譯標志,提高解譯的準確度,保證遙感解譯的精度。

在對泄流坡滑坡的實地調(diào)查中,對泄流坡滑坡的地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、植被覆蓋及水文條件進行實地踏勘,結(jié)合現(xiàn)場拍攝的照片,可以確定遙感圖像初步解譯的成果中泄流坡的位置是正確的。通過將周圍的環(huán)境地質(zhì)條件和修正后的滑坡識別的解譯標志進行反復(fù)比對,同時對模糊邊界處進行野外實證定點,驗證點分布如圖4(c)中白色節(jié)點所示,進一步修正了泄流坡滑坡的最終解譯結(jié)果,得到經(jīng)野外調(diào)查確認后的最終對比解譯結(jié)果,如圖4(c)所示。3.5 舟曲縣鎖兒頭滑坡識別

圖4 泄流坡滑坡遙感識別結(jié)果Fig.4 Results of remote sensing interpretation for Xieliupo landslide

鎖兒頭滑坡位于舟曲縣城西白龍江左岸,和泄流坡滑坡同處于坪定—化馬大斷裂帶上,周圍滑坡密布,其中以鎖兒頭滑坡穩(wěn)定性差,危害性大,地理坐標為E104°39′56″,N33°46′56″。該滑坡長約4 000 m,寬80～700 m,平均350 m,長度為寬度的10倍,高程為1 300～3 200 m,兩側(cè)山體高差300 m左右,坡度15°～35°,主滑方向133°。受坪定—化馬斷層帶的影響,在多次構(gòu)造作用下,將滑坡分割成上中下3段,其連接處基巖出露,泉水出露。區(qū)域年均降雨量為435.8 mm,植被覆蓋率不足5%。

在已建立的遙感滑坡識別的典型解譯標志的基礎(chǔ)上,結(jié)合鎖兒頭滑坡的地形等歷史數(shù)據(jù),確定鎖兒頭滑坡的大體分布,利用ENVI軟件在研究區(qū)的遙感圖像上裁剪出解譯區(qū)。鎖兒頭滑坡識別特征參數(shù)如表2所示,解譯結(jié)果如圖5所示。

鎖兒頭滑坡在遙感影像上的平面形態(tài)為狹長形,亮色調(diào),兩側(cè)沖溝發(fā)育,整個滑坡處于一溝槽中,后壁下部有一大型滑坡洼地,上部地形起伏較大,有耕地或梯田,并且巨型塊石分布其中,下部有耕地或住宅,在遙感圖像上較為明顯。中下部最窄,中部兩側(cè)沖溝發(fā)育,界線也較為突出。滑坡堆積體上部和下部為碎石土,主要成分為千枚巖、灰?guī)r、板巖風化殘積物及風積黃土,夾雜有巨大的灰?guī)r塊石,中部以碎塊石為主,雜亂堆積,無層次。

圖5 鎖兒頭滑坡遙感解譯結(jié)果Fig.5 Result of remote sensing interpretation for Suoertou landslide

3.6 舟曲縣龍江新村滑坡識別

在已建立的遙感滑坡識別的典型解譯標志的基礎(chǔ)上,結(jié)合龍江新村滑坡的地形、巖性、水文等歷史數(shù)據(jù),確定龍江新村滑坡的大體分布,利用ENVI軟件在研究區(qū)的遙感圖像上裁剪出解譯區(qū),并利用已建立的滑坡識別技術(shù)得出龍江新村滑坡識別特征參數(shù)(如表3)和解譯結(jié)果(如圖6)。

圖6 龍江新村滑坡遙感解譯結(jié)果Fig.6 Result of remote sensing interpretation for Longjiangxincun landslide

龍江新村滑坡為黃土滑坡,位于舟曲縣城南白龍江右岸,處于坪定—化馬大斷裂帶的南側(cè),地理坐標為E104° 22′06″,N33°46′54″。龍江新村滑坡坡體較陡,坡度在40°左右,滑坡發(fā)生后形成一長舌狀溝槽地,堆積體上部有小型傾斜平臺和鼓丘分布,表面起伏不平,具有典型重力侵蝕地貌特征?；滦纬珊?黃土和殘積土構(gòu)成滑坡堆積物的主要成分。滑坡體中有較豐富的地下水,補給源一方面來自基巖裂隙水,另一方面為灌溉入滲,通過滑坡堆積物向白龍江方向以地下徑流方式排泄,含水層為第四系松散堆積物。

表2 鎖兒頭滑坡識別特征參數(shù)Table 2 Interpretation parameters for Suoertou landslide

表3 龍江新村滑坡識別特征參數(shù)Table 3 Interpretation parameters for Longjiangxincun landslide

4 結(jié) 語

利用Quick Bird影像數(shù)據(jù),通過前期遙感影像的預(yù)處理,并附以地形地貌信息、地質(zhì)構(gòu)造、巖性植被、水文條件等歷史災(zāi)害數(shù)據(jù),在遙感影像上滑坡特征不明顯的情況下,在無法獲取滑坡前的遙感影像的前提下,主要運用傳統(tǒng)的目視解譯方法,結(jié)合野外實證確立了適用于本研究區(qū)的滑坡識別解譯標志,從而比較精細準確地識別了舟曲縣中3個危害較大的大型滑坡(群),圈定了其災(zāi)害范圍,判明了滑坡的基本特征和性質(zhì)。

滑坡解譯精度的提高任重而道遠。遙感解譯的精度很大程度上取決于遙感解譯人員目視解譯水平,而目視解譯水平除了與解譯人員的知識背景有關(guān)外,與解譯經(jīng)驗的積累也很有關(guān)系,其對解譯結(jié)果的準確性影響明顯。在缺乏經(jīng)驗的情況下,只能通過多次野外實地勘察,與遙感影像進行反復(fù)對比分析,不斷修正建立的滑坡識別解譯標志以提高滑坡識別的精度。

應(yīng)用遙感技術(shù)研究滑坡具有重要的現(xiàn)實意義,與傳統(tǒng)的野外調(diào)查方法相比,遙感技術(shù)體現(xiàn)了宏觀性好、現(xiàn)勢性強、成本低的優(yōu)勢。目前滑坡遙感解譯自動化程度較低,遙感解譯仍以目視解譯為主,存在較大的主觀性。因此,如何結(jié)合滑坡的影像特點,發(fā)展滑坡自動或半自動解譯方法是我們后續(xù)將要研究的內(nèi)容。

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(編輯:陳紹選)

Recognition of Typical Old Landslide Based on Quick Bird Image

ZHANG Ya-li,MA Jin-zhu,ZHANG Peng,GU Chun-jie
(Key Laboratory of Western China's Environmental Systems of Ministry of Education, Lanzhou University,Lanzhou 730000,China)

In order to analyze the spatial distribution and characteristics of typical old landslides in the south of Gansu province,a typical large landslide called Xieliupo landslide in Zhouqu county of Gansu province was selected as an example.Rational interpretation marks such as landslide mass,back wall of landslide,trailing edge of landslide,fissure,gulch,step and drumlin were established by making use of Quick Bird high resolution remote sensing images in association with geological data and measured data obtained from field survey.On the basis of this, the location,boundary,scale and other basic characteristics of Xieliupo landslide was confirmed.We extracted surface conditions of the landslide and compared them with in-situ investigation conditions.Results show that,the position of Xieliupo landslide is correct in the initiatory interpretation result,and the proposed typical interpretation signs for landslide recognition has been proved to be basically right.The method and experiences from Xieliupo landslide were applied to the recognition of other two landslides,namely Suoertou landslide and Longjiangxincun landslide.This research provides theoretical basis for the subsequent research of landslides prevention,treatment and prediction in the study area.In the same time,the proposed method of high resolution landslide recognition established for the study area has been proved to be feasible in practical projects.

landslide；Quick Bird Image；remote sensing；multi-spectral；interpretation sign

P642.2

A

1001-5485(2015)11-0130-06

10.11988/ckyyb.20140413

2014-05-19；

-2014-07-03

國家科技支撐計劃項目(2011BAK12B05)

張雅莉(1987-),女,山西朔州人,碩士研究生,主要從事水文過程與環(huán)境遙感方面的研究,(電話)13313493645(電子信箱)zhangyali12@lzu.edu.cn。