國(guó)外基于遙感的滑坡災(zāi)害研究方法進(jìn)展

呂　鵬, ?！×? 張　煒, 李逸川, 李萬(wàn)倫

(1.中國(guó)地質(zhì)圖書館，北京100083； 2.中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地學(xué)文獻(xiàn)中心，北京100083； 3.華東有色地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)院，江蘇南京210007)

國(guó)外基于遙感的滑坡災(zāi)害研究方法進(jìn)展

呂鵬1,2, 牛琳3, 張煒1,2, 李逸川1,2, 李萬(wàn)倫1,2

(1.中國(guó)地質(zhì)圖書館，北京100083； 2.中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地學(xué)文獻(xiàn)中心，北京100083； 3.華東有色地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)院，江蘇南京210007)

摘要：滑坡是世界上最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一，遙感技術(shù)可用于滑坡的識(shí)別、填圖、監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)。與實(shí)地調(diào)查方法相比，遙感可以快速獲取大區(qū)域數(shù)據(jù)，減少野外工作量和成本。因此，它能更經(jīng)濟(jì)地了解較大范圍的滑坡分布，評(píng)估滑坡災(zāi)情。目前，國(guó)外在滑坡調(diào)查中使用遙感技術(shù)的新進(jìn)展主要有：利用合成孔徑雷達(dá)、高空間分辨率的便攜式無(wú)人機(jī)、多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)、面向?qū)ο蟮膱D像處理方法等。通過(guò)對(duì)這些新方法及其實(shí)例介紹，分析這些滑坡調(diào)查新方法的進(jìn)展以及未來(lái)發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：滑坡；遙感；識(shí)別；填圖；敏感性；監(jiān)測(cè)；國(guó)外

中圖分類號(hào)：P694；X87

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1674-3636(2015)03-0495-06

收稿日期：2015-06-12；編輯：陸李萍

基金項(xiàng)目：中國(guó)地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目“國(guó)外地質(zhì)文獻(xiàn)資料集成服務(wù)與分析研究(1212011220914)”

作者簡(jiǎn)介：呂鵬(1979—)，男，高級(jí)工程師，博士，主要從事地質(zhì)文獻(xiàn)情報(bào)研究工作，E-mail：lvpeng@cgl.org.cn

0引言

滑坡是世界上最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一，滑坡災(zāi)害造成的人員傷亡以及經(jīng)濟(jì)和環(huán)境破壞日益嚴(yán)重。過(guò)去幾十年，利用遙感進(jìn)行滑坡識(shí)別、編錄、敏感性和危險(xiǎn)性分區(qū)技術(shù)的發(fā)展，使其成為改善土地利用規(guī)劃、防治災(zāi)害、減少人員傷亡的有效和經(jīng)濟(jì)的技術(shù)手段。特別是計(jì)算機(jī)和衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展為分析、評(píng)估和確定滑坡的形成條件及其特征提供了重要信息。一般情況下，遙感技術(shù)，如航片解譯、立體圖像分析、干涉測(cè)量研究和激光探測(cè)及測(cè)距系統(tǒng)(LiDAR)可用于滑坡的識(shí)別、監(jiān)測(cè)和分類。在評(píng)估邊坡不穩(wěn)定性的常規(guī)方法中使用遙感系統(tǒng)，可以快速便捷地獲取、更新大區(qū)域數(shù)據(jù)，減少野外工作和成本(Aksoy et al，2012)。

對(duì)已發(fā)生的滑坡災(zāi)害或滑坡敏感性填圖研究通常使用傳統(tǒng)的航空照片。20世紀(jì)90年代后期，立體航空照片的解譯是測(cè)繪和監(jiān)測(cè)滑坡特征和觸發(fā)因子最常見的遙感工具。過(guò)去十幾年，研究人員對(duì)在滑坡評(píng)價(jià)中使用衛(wèi)星圖像的興趣越來(lái)越大。這歸因于SPOT-5 HRG、ASTER、WorldView-Ⅱ、QuickBird、IKONOS等衛(wèi)星傳感器的空間分辨率和立體分辨能力的提升，可以獲取與航空照片的地形圖像分辨率相近的二維和三維圖像，并具有測(cè)繪覆蓋面積大的優(yōu)勢(shì)。雖然航空拍攝的照片能夠準(zhǔn)確識(shí)別滑坡的細(xì)節(jié)特征，但難以及時(shí)獲取世界范圍內(nèi)眾多滑坡易發(fā)地區(qū)的照片，且往往需要進(jìn)行耗時(shí)的目視分析。相反，衛(wèi)星圖像已經(jīng)逐步成為替代數(shù)據(jù)源，因?yàn)樗谠u(píng)估較大滑坡受災(zāi)地區(qū)時(shí)更經(jīng)濟(jì)，特別是針對(duì)土地覆蓋的動(dòng)態(tài)變化，同時(shí)對(duì)滑坡發(fā)生時(shí)的天氣背景要求不高。

近年來(lái)，國(guó)外在邊坡穩(wěn)定性調(diào)查中使用的各種遙感技術(shù)和分析方法取得了一些新進(jìn)展，如利用合成孔徑雷達(dá)(SAR)數(shù)據(jù)對(duì)地表形變的監(jiān)測(cè)(Ventura et al，2011)、利用高空間分辨率的便攜式無(wú)人機(jī)對(duì)滑坡進(jìn)行填圖(Niethammer et al，2012)、利用多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)對(duì)滑坡進(jìn)行研究(Yang et al，2010)、面向?qū)ο蟮膱D像處理方法應(yīng)用于滑坡識(shí)別和分類(Aksoy et al，2012)等。通過(guò)對(duì)這些可行的新方法進(jìn)行分析，總結(jié)這些方法的優(yōu)勢(shì)和在使用過(guò)程中值得注意的問(wèn)題以及未來(lái)的發(fā)展方向。

1滑坡識(shí)別與分類

使用遙感傳感器數(shù)據(jù)，可以通過(guò)分類后比較法(Post-classification)和分類前比較法(Pre-classification)來(lái)識(shí)別和繪制滑坡。前者已經(jīng)頗為流行，它涉及到單個(gè)或多個(gè)時(shí)相圖像的手動(dòng)解譯或自動(dòng)分類。在一個(gè)面積比較大的范圍內(nèi)進(jìn)行數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的處理時(shí)，自動(dòng)分類優(yōu)于手工解譯。目前已經(jīng)開發(fā)出不同的圖像處理和模式識(shí)別策略，使用監(jiān)督、非監(jiān)督或混合分類器對(duì)滑坡進(jìn)行識(shí)別和分類。這些自動(dòng)分類器顯示出不同程度的成功率。分類后檢測(cè)法的主要缺陷是很難將相似光譜的土地覆蓋排除出去，如人類居住地、道路、河床或休耕土地。另外，分類后比較法需要使用大量的地面真實(shí)數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)，如數(shù)字高程模型和水流網(wǎng)絡(luò)，以達(dá)到令人滿意的結(jié)果(Yang et al，2010)。

基于對(duì)象的圖像分析(OBIA)及其擴(kuò)展方法(如基于地理對(duì)象的圖像分析)是常用的滑坡分類方法。這類方法是由知識(shí)驅(qū)動(dòng)的，即可以通過(guò)專家知識(shí)整合對(duì)象的光譜、形態(tài)和環(huán)境識(shí)別特征(Aksoy et al，2012)。它允許用戶針對(duì)分析對(duì)象應(yīng)用局部差異策略，使光譜信息(色調(diào)、顏色)和空間排列(大小、形狀、質(zhì)地、圖案和與鄰近物體的關(guān)系)的分析過(guò)程更接近人們對(duì)航拍照片目視解譯信息的方式。與傳統(tǒng)的基于像素的分類方法不同，OBIA對(duì)對(duì)象進(jìn)行處理，除了光譜信息，這些對(duì)象還包含形狀、大小、相鄰關(guān)系、紋理特征。Aksoy等(2012)提出了一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基于對(duì)象的圖像分析和模糊邏輯方法的半自動(dòng)分類系統(tǒng)，并應(yīng)用于土耳其西部黑海地區(qū)選定的滑坡易發(fā)區(qū)。具體步驟包括：利用研究區(qū)Landsat ETM+衛(wèi)星圖像進(jìn)行多尺度分割處理。通過(guò)分割過(guò)程建立了由5 235個(gè)圖像對(duì)象組成的模型。分析過(guò)程中共使用70個(gè)滑坡點(diǎn)和10個(gè)輸入?yún)?shù)(包括歸一化植被指數(shù)、坡度、曲率、亮度、藍(lán)波段中值、偏度系數(shù)，形狀指數(shù)，長(zhǎng)寬比，灰度共生矩陣，紅外波段均差)。隸屬函數(shù)通過(guò)5種模糊運(yùn)算(即和、或、算術(shù)平均、幾何平均和代數(shù)積)對(duì)研究區(qū)進(jìn)行分類。最后用700個(gè)模型沒有使用的圖像對(duì)象對(duì)該模型的性能進(jìn)行了評(píng)估。通過(guò)結(jié)果對(duì)比，“模糊和”運(yùn)算的分類結(jié)果優(yōu)于其他模糊運(yùn)算(Aksoy et al，2012)。

2滑坡填圖與編錄

滑坡編錄圖顯示滑坡的位置和范圍以及區(qū)域內(nèi)可辨別的痕跡，也可顯示由單一滑坡觸發(fā)因子，例如地震、降雨和雪的快速消融引起的邊坡失穩(wěn)?；戮庝泴?duì)于記錄滑坡災(zāi)害的范圍、開展地貌和侵蝕研究以及為滑坡敏感性模型的建立奠定基礎(chǔ)和進(jìn)行驗(yàn)證都很重要(Mondini et al，2011)。

從20世紀(jì)70年代末的第一代Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)起，衛(wèi)星圖像就開始用于滑坡的填圖。同一地區(qū)一系列存檔衛(wèi)星圖像在進(jìn)行滑坡活動(dòng)的回顧性分析時(shí)特別有用，而且衛(wèi)星圖像全天候覆蓋的優(yōu)勢(shì)適合進(jìn)行區(qū)域性滑坡分布研究。最近，隨著遙感技術(shù)的創(chuàng)新，新一代航天傳感器具有更高的空間分辨率和敏捷成像能力。從這些最新的傳感器獲得的數(shù)據(jù)，如高分辨率衛(wèi)星圖像、雷達(dá)成像或航空LiDAR點(diǎn)云，適合進(jìn)行滑坡填圖(Yang et al，2010)。

2.1　森林覆蓋區(qū)

在人煙稀少或無(wú)植被地區(qū)，可以使用各種滑坡填圖技術(shù)，例如使用單個(gè)或多時(shí)相航拍照片、高空間分辨率的衛(wèi)星圖像或星載合成孔徑雷達(dá)圖像來(lái)完成。但是在森林地區(qū)，這些技術(shù)無(wú)法有效地識(shí)別滑坡。在封閉森林冠層中，對(duì)滑坡的形態(tài)特征進(jìn)行目視解譯也受到限制(Razak et al，2011)。森林地形中對(duì)復(fù)雜滑坡進(jìn)行填圖需要適當(dāng)質(zhì)量的、保留了進(jìn)行滑坡分類所需的細(xì)微識(shí)別特征，如主要和次要陡坎、裂縫和位移結(jié)構(gòu)(流動(dòng)性和剛性的)的數(shù)字地形模型(DTM)。

機(jī)載激光掃描(ALS)方法適用于研究茂密植被覆蓋區(qū)的滑坡活動(dòng)。ALS具有穿透森林冠層的能力。ALS獨(dú)立于太陽(yáng)入射角，使它在森林地形中獲取高分辨率DTM優(yōu)于基于圖像的攝影技術(shù)(Razak et al，2011)。Razak等利用甚高密度(點(diǎn)密度140點(diǎn)/m2)的ALS數(shù)據(jù)，獲得了法國(guó)南部阿爾卑斯山Barcelonnette地區(qū)森林地形中的滑坡填圖所需的高品質(zhì)DTM，同時(shí)定量評(píng)估了保存的滑坡形態(tài)特征，并定性評(píng)估了ALS生成的DTM的可視化效果。結(jié)果表明，進(jìn)行滑坡填圖時(shí)大于6點(diǎn)/m2的ALS數(shù)據(jù)點(diǎn)密度就適合于滑坡形態(tài)特征的詳細(xì)分析(Razak et al，2011)。

2.2　無(wú)人機(jī)

近年來(lái)，在測(cè)繪和遙感研究中越來(lái)越普遍應(yīng)用無(wú)人機(jī)系統(tǒng)。20世紀(jì)70年代末，固定翼遙控飛機(jī)被用于無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量實(shí)驗(yàn)。Eisenbeiss等使用自主控制的無(wú)人直升機(jī)制作了第一個(gè)高分辨率數(shù)字地形模型(Niethammer et al，2012)。目前，有各種類型的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)，例如機(jī)動(dòng)滑翔傘、飛艇、風(fēng)箏和氣球。然而，這些系統(tǒng)容易受大風(fēng)的影響而無(wú)法使用，或比較難以應(yīng)用在多山地形中。小型高品質(zhì)數(shù)碼相機(jī)的出現(xiàn)使得無(wú)線電控制的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)成為實(shí)惠又實(shí)用的遙感平臺(tái)，但同時(shí)也存在一些挑戰(zhàn)，例如為了利用標(biāo)準(zhǔn)的航空攝影測(cè)量處理軟件，無(wú)人機(jī)照片需要通過(guò)優(yōu)化的分區(qū)對(duì)齊(Optimal Block Configuration Alignment)方法獲得，并使用光學(xué)畸變最小的內(nèi)部穩(wěn)定攝像系統(tǒng)。以前，解決這些問(wèn)題需要使用固定鏡頭的單反相機(jī)、昂貴的自動(dòng)駕駛無(wú)人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)和專用攝影測(cè)量軟件包。2006年，相對(duì)穩(wěn)定的四旋翼直升機(jī)系統(tǒng)成為開放源碼的公共項(xiàng)目，這些系統(tǒng)適合應(yīng)用于高山地形，且與商業(yè)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)相比成本低得多。

Niethammer等(2012)通過(guò)一架無(wú)線控制的小型四旋翼無(wú)人機(jī)獲取了法國(guó)Super-Sauze滑坡的圖像，用來(lái)產(chǎn)生整個(gè)滑坡的高分辨率正射鑲嵌圖像和幾個(gè)區(qū)域的DTM。四旋翼系統(tǒng)與傳統(tǒng)的直升機(jī)相比更穩(wěn)定，飛行中的振動(dòng)小，機(jī)械組成上的優(yōu)勢(shì)是不需要大的變螺距轉(zhuǎn)子單元(圖1)。該無(wú)人機(jī)通過(guò)慣性測(cè)量單元(IMU)來(lái)保持穩(wěn)定，包括3個(gè)加速度傳感器、3個(gè)陀螺儀、2個(gè)3軸羅盤和1個(gè)壓力傳感器，使用容量為5.0 Ah的鋰聚合物電池，飛行耐力(無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的盤旋時(shí)間)達(dá)到12 min。無(wú)人機(jī)總體開發(fā)時(shí)間為1人年左右。圖像采集使用了支持手動(dòng)相機(jī)設(shè)置的重量輕、成本低的小型數(shù)碼相機(jī)(PRAKTICA Luxmedia 8213)。飛行中將感光度、變焦和光圈設(shè)置為固定值，曝光時(shí)間為1/800 s。由于沒有使用自動(dòng)駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)控制圖像采集，所以所有照片采用自動(dòng)圖像序列模式獲得，每3 s獲得1幅圖像，以確保全覆蓋。該無(wú)人機(jī)需要由高度熟練的飛行員進(jìn)行操作，控制范圍并限制在幾百米范圍。該研究說(shuō)明無(wú)人機(jī)系統(tǒng)可以成為滑坡填圖的常規(guī)數(shù)據(jù)來(lái)源。

圖1　用于遙感的四旋翼無(wú)人機(jī)系統(tǒng)(據(jù)Niethammer et al，2012)Fig.1　The four rotor UAV system for remote sensing(after Niethammer et al, 2012)

2.3　半自動(dòng)填圖

在基于像素和面向?qū)ο蟮姆椒▉?lái)識(shí)別和繪制滑坡的過(guò)程中，高分辨率(HR)和甚高分辨率(VHR)光學(xué)圖像比較常用，這需要能夠獲得受災(zāi)地區(qū)滑坡發(fā)生前后的圖像。僅依靠經(jīng)驗(yàn)豐富的地貌學(xué)家通過(guò)目視解譯來(lái)發(fā)現(xiàn)單個(gè)滑坡和滑坡群，難以提高大范圍滑坡填圖的效率。另一方面，目前各類滑坡的自動(dòng)識(shí)別方法在準(zhǔn)確性上還需要進(jìn)一步提高，而半自動(dòng)滑坡填圖方法能夠達(dá)到二者的平衡。

Mondini等(2011)利用滑坡前后的VHR全色和HR多光譜衛(wèi)星圖像來(lái)發(fā)現(xiàn)降雨誘發(fā)的滑坡，并用于編制精確的滑坡事件編錄圖。首先，獲取事前和事后研究區(qū)內(nèi)的QuickBird衛(wèi)星圖像，并通過(guò)解譯事后獲得的航拍照片來(lái)確定滑坡位置和類型。然后，創(chuàng)建一套地形分類模型，該模型根據(jù)每個(gè)像素包含(或不包含)新的降雨誘發(fā)的滑坡的概率，對(duì)每個(gè)像元(像素)進(jìn)行分類。最后，建立了包含下列5個(gè)步驟的模型驗(yàn)證方法。

(1) 對(duì)事前和事后的圖像進(jìn)行全色增強(qiáng)融合、正射糾正、配準(zhǔn)、大氣擾動(dòng)糾正。

(2) 選擇描述滑坡引起的事前和事后的圖像之間變化的變量。

(3) 在訓(xùn)練區(qū)對(duì)3個(gè)使用不同多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)的分類模型進(jìn)行校準(zhǔn)。

(4) 使用相同的1組獨(dú)立變量和相同的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)驗(yàn)證區(qū)應(yīng)用校準(zhǔn)后的模型。

(5) 完成訓(xùn)練和驗(yàn)證區(qū)的聯(lián)合地形分類模型。

該方法可以方便、快速、準(zhǔn)確地制作覆蓋大面積的滑坡編錄。

3滑坡敏感性評(píng)價(jià)

滑坡敏感性分析是對(duì)一個(gè)地區(qū)孕災(zāi)稟賦的評(píng)價(jià)，在缺少時(shí)間序列觀測(cè)資料地區(qū)，敏感性分析往往比危險(xiǎn)性分析更具科學(xué)性，因而得到了廣泛的應(yīng)用。目前，災(zāi)害的敏感性評(píng)價(jià)方法大體分為3類：經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?、概率模型與物理模型。在滑坡敏感性分析過(guò)程中，一般只需要環(huán)境影響因子，如坡度、坡向、數(shù)字高程模型(DEM)、巖性等，利用遙感數(shù)據(jù)能夠快速地直接或間接獲得這些數(shù)據(jù)。

3.1　Terra ASTER

Terra ASTER數(shù)據(jù)(L3A DEM及其衍生產(chǎn)品)的DEM是目前公認(rèn)的在區(qū)域尺度和無(wú)法獲取詳細(xì)地質(zhì)巖性和地形圖的地區(qū)進(jìn)行滑坡敏感性填圖價(jià)格便宜的衛(wèi)星數(shù)據(jù)類型之一(Santini et al，2009)。Nefeslioglu等(2012)利用ASTER對(duì)土耳其黑海地區(qū)西部的Kelemen集水區(qū)進(jìn)行了滑坡敏感性填圖，該研究基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用衛(wèi)星傳感器獲得的光譜信息、從Terra ASTER L3A DEM獲得的地形數(shù)據(jù)集以及用作參考的HGK DEM，生成Kelemen集水區(qū)的滑坡敏感性評(píng)價(jià)圖。分析過(guò)程分為下列2個(gè)評(píng)價(jià)階段。

(1) 對(duì)比從Terra ASTER L3A數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的地形數(shù)據(jù)獲取DEM之間的差異，并討論了它們的第一級(jí)和第二級(jí)派生數(shù)據(jù)：歸一化植被指數(shù)、土地利用、高度、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、沉積物運(yùn)輸能力指數(shù)、河流功率指數(shù)、地形濕潤(rùn)指數(shù)。

(2) 利用從衛(wèi)星傳感器獲取的光譜信息以及從2個(gè)數(shù)據(jù)源獲取的DEM和地形屬性產(chǎn)生不同的敏感性評(píng)價(jià)圖。根據(jù)比較評(píng)價(jià)的結(jié)果，Terra ASTER L3A的DEM與傳統(tǒng)的地形數(shù)據(jù)之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，使用2個(gè)數(shù)據(jù)源所產(chǎn)生的滑坡敏感性地圖的最終模型性能、預(yù)測(cè)能力與空間性能統(tǒng)計(jì)的相關(guān)性非常高。

3.2　AMSR-E

衛(wèi)星遙感技術(shù)可以提供區(qū)域和全球范圍土壤水分的空間集成信息，遙感的土壤濕度數(shù)據(jù)可以提供開展滑坡預(yù)測(cè)必需的邊坡環(huán)境的新方法。目前，已經(jīng)有各種主動(dòng)微波傳感器(如氣象業(yè)務(wù)衛(wèi)星計(jì)劃(METOP)、高級(jí)散射測(cè)定計(jì)(ASCAT))和被動(dòng)微波傳感器(如高級(jí)微波掃描輻射計(jì)(AMSR-E)、熱帶降雨測(cè)量任務(wù)(TRMM))被用來(lái)測(cè)量不同的時(shí)間和空間分辨率的土壤水分，但大部分衛(wèi)星的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)是粗分辨率的。然而，正在進(jìn)行中的主動(dòng)和被動(dòng)的土壤水分測(cè)量任務(wù)(SMAP)可以提供更高分辨率的土壤水分產(chǎn)品(Ray et al，2010)。

Ray等(2010)建立了一個(gè)需要土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的基于物理的邊坡穩(wěn)定性動(dòng)態(tài)模型，并以美國(guó)加利福尼亞州Cleveland Corral滑坡區(qū)為研究對(duì)象，將采用高級(jí)微波掃描輻射計(jì)(AMSR-E)獲得的表層土壤水分制作的滑坡敏感圖與使用可變滲透能力模型(VIC-3L)獲得的土壤水分制作的滑坡敏感圖進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)盡管AMSR-E土壤水分的估計(jì)受到雪蓋層的影響，但是尺度降級(jí)的AMSR-E的表層土壤水分與VIC-3L模型土壤水分之間具有明顯的相關(guān)性。AMSR-E土壤水分平均值(0.17 cm3/cm3)和標(biāo)準(zhǔn)差(0.02 cm3/cm3)非常接近VIC-3L模型估計(jì)的土壤水分的平均值(0.21 cm3/cm3)和標(biāo)準(zhǔn)差(0.09 cm3/cm3)，且繪制的滑坡易發(fā)地區(qū)的位置和范圍與定性結(jié)果十分相似。

4滑坡過(guò)程監(jiān)測(cè)

變形測(cè)量在滑坡研究中非常重要，大地測(cè)量技術(shù)是獲得亞厘米級(jí)精度信息的常用方法。如果空間或時(shí)間上的數(shù)據(jù)密度高，這些基于點(diǎn)的測(cè)量非常耗時(shí)。然而，使用DEM進(jìn)行3D地面重建，是對(duì)滑坡和其來(lái)源邊坡的形態(tài)分析的有力工具(Aksoy et al，2012)。在滑坡研究中，使用高分辨率DTM可以發(fā)現(xiàn)和分析與滑動(dòng)活動(dòng)有關(guān)的地貌的空間分布，如裂縫、陡坎和褶皺。為了監(jiān)測(cè)滑坡活動(dòng)所帶來(lái)的危險(xiǎn)，并認(rèn)識(shí)相關(guān)過(guò)程，需要進(jìn)行空間和時(shí)間測(cè)量，如位移速率和范圍、地表形貌的變化。有多種遙感技術(shù)能夠解決這些問(wèn)題，如差分InSAR可以用于精細(xì)的位移分析，全色QuickBird衛(wèi)星圖像可以提供0.61 m的地面分辨率和3～4天的數(shù)據(jù)采集重復(fù)間隔，使用機(jī)載LiDAR的研究正快速增長(zhǎng)(Ventura et al，2011)。LiDAR點(diǎn)云的質(zhì)量主要是受表面粗糙度和反射率、測(cè)量入射角和觀察范圍的影響。利用點(diǎn)云可以得到亞米級(jí)的高分辨率DTM，且即使在植被覆蓋環(huán)境下，仍可確定地表形貌。航拍照片可以提供重要的地表紋理數(shù)據(jù)，但攝影測(cè)量獲得的DTM通常比基于機(jī)載LiDAR的DTM準(zhǔn)確性和精確性要差，且無(wú)法重建茂密植被覆蓋的地形。傳統(tǒng)機(jī)載和星載遙感技術(shù)，適用于數(shù)平方千米地區(qū)的滑坡識(shí)別。多時(shí)相、高分辨率的DTM對(duì)監(jiān)測(cè)滑坡的演化過(guò)程有優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提高了監(jiān)測(cè)效果。

4.1　多時(shí)相LiDAR數(shù)據(jù)

Ventura等(2011)開展了對(duì)意大利Montaguto地區(qū)活動(dòng)滑坡的多時(shí)相LiDAR研究，分別于2006年5月、2009年7月、2010年4月和2010年6月使用LiDAR獲取了4個(gè)數(shù)字地形模型。對(duì)選定的形態(tài)參數(shù)(表面粗糙度、殘余地形表面)的解譯以及對(duì)這些參數(shù)的時(shí)空變化的統(tǒng)計(jì)分析對(duì)滑坡進(jìn)行了重建，實(shí)現(xiàn)了滑坡邊界監(jiān)測(cè)，并估計(jì)了隆起和沉降區(qū)中遷移和堆積物質(zhì)的體積、垂直和水平位移的平均速率。同時(shí)，該研究對(duì)不同時(shí)期影響滑坡的變形構(gòu)造(陡坎、裂縫、褶皺)也進(jìn)行了繪制，這些構(gòu)造是即將發(fā)生的不穩(wěn)定過(guò)程的前兆，或提供了移動(dòng)機(jī)制的信息。

4.2　高分辨率航拍照片

從空中拍攝的照片所得的數(shù)字高程模型，其分辨率和精度適合用于開展滑坡運(yùn)動(dòng)建模。它們與LiDAR數(shù)據(jù)相配合獲得的DEM質(zhì)量較好。航拍照片的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是存檔資料較多，許多國(guó)家可以獲得過(guò)去50年左右的資料，且處理成本相對(duì)較低。因此，航空攝影測(cè)量能夠用于準(zhǔn)確重建歷史上發(fā)生的滑坡，而且各種滑坡特征、基巖物質(zhì)、地貌和植被之間的關(guān)系通過(guò)立體觀察比從地面觀察更為明顯。

Proke?ová等(2010)利用歸檔的數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量圖像建立斯洛伐克中部新近紀(jì)火山活動(dòng)區(qū)L’ubietová滑坡的歷史地形，并對(duì)1969—1998年約30年的滑坡演變進(jìn)行重建。研究過(guò)程中使用數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作站，對(duì)1969年(比例尺1∶1.6萬(wàn))、1977年(比例尺1∶1.4萬(wàn))、1988年(比例尺1∶1.7萬(wàn))和1998年(比例尺1∶2.0萬(wàn))獲得的4套航拍照片進(jìn)行了處理，提取了高程數(shù)據(jù)。然后對(duì)生成的4個(gè)高分辨率數(shù)字高程模型進(jìn)行比較，通過(guò)前后2個(gè)DEM相減計(jì)算過(guò)去30年滑坡活動(dòng)的分布和時(shí)空變化。根據(jù)其研究結(jié)果，1977年的活化事件在消減和積累區(qū)的山頂部位造成的垂直位移高達(dá)5～7 m，大量物質(zhì)在此事件中重新分布。

5結(jié)論

遙感和空間分析工具在滑坡研究中應(yīng)用廣泛，如滑坡監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)、填圖、編錄和敏感性分析。在應(yīng)用過(guò)程中，針對(duì)研究對(duì)象的類型、大小確定所用的數(shù)據(jù)是關(guān)鍵工作。限制現(xiàn)有衛(wèi)星數(shù)據(jù)可用性的最重要因素是圖像的空間分辨率不足，而一些新部署的具有更高圖像精度的衛(wèi)星系統(tǒng)使遙感數(shù)據(jù)在滑坡調(diào)查中的使用不斷增加。

目前，國(guó)外基于遙感的滑坡研究包括下列4個(gè)重點(diǎn)方向。

(1) 研究傳統(tǒng)的航空和航天遙感數(shù)據(jù)在滑坡識(shí)別、填圖、特征描述和監(jiān)測(cè)過(guò)程中的優(yōu)勢(shì)和局限性。

(2) 進(jìn)一步開發(fā)創(chuàng)新性地球觀測(cè)和圖像分析技術(shù)，以提高與滑坡相關(guān)的地面形變的監(jiān)測(cè)效果。

(3) 研究航天觀測(cè)系統(tǒng)內(nèi)在的局限性和消除這些局限性的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

(4) 增強(qiáng)遙感技術(shù)在理解滑坡破壞多樣性(規(guī)模、成因和觸發(fā)因子、預(yù)警信號(hào)、機(jī)理、破壞后的演化)方面的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

AKSOY B, ERCANOGLU M.2012.Landslide identification and classification by object-based image analysis and fuzzy logic: An example from the Azdavay region (Kastamonu, Turkey)[J]. Computers & Geosciences， 38(1): 87-98.

MONDINI A C, GUZZETTI F, REICHENBACH P, et al. 2011. Semi-automatic recognition and mapping of rainfall induced shallow landslides using optical satellite images[J]. Remote Sensing of Environment， 115(7):1743-1757.

NIETHAMMER U, JAMES M R, ROTHMUND S, et al. 2012. UAV-based remote sensing of the Super-Sauze landslide: Evaluation and results[J]. Engineering Geology, 128(3): 2-11.

NEFESLIOGLU H A, SAN B T, GOKCEOGLU C, et al.2012. An assessment on the use of Terra ASTER L3A data in landslide susceptibility mapping[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 14(1): 40-60.

RAY R L, JACOBS J M, COSH M H. 2010. Landslide susceptibility mapping using downscaled AMSR-E soil moisture: A case study from Cleveland Corral, California, US[J]. Remote Sensing of Environment, 114(11): 2624-2636.

RAZAK K A, STRAATSMA M W, VAN WESTEN C J, et al. 2011. Airborne laser scanning of forested landslides characterization: Terrain model quality and visualization[J]. Geomorphology, 126(1): 186-200.

SANTINI M, GRIMALDI S, NARDI F, et al. 2009. Pre-processing algorithms and landslide modelling on remotely sensed DEMs[J]. Geomorphology, 113(1): 110-125.

VENTURA G, VILARDO G, TERRANOVA C. 2011. Tracking and evolution of complex active landslides by multi-temporal airborne LiDAR data: The Montaguto landslide (Southern Italy)[J]. Remote Sensing of Environment, 115(12): 3237-3248.

YANG XIAOJUN, CHEN LIDING. 2010. Using multi-temporal remote sensor imagery to detect earthquake-triggered landslides[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 12(6): 487-495.

Foreign research progress of landslide hazard analysis methods based on remote sensing

LV Peng1,2, NIU Lin3, ZHANG Wei1,2, LI Yi-chuan1,2, LI Wan-lun1,2

(1.National Geological Library of China, Beijing 100083, China; 2.Geoscience Documentation Center, China Geological Survey, Beijing 100083, China; 3.Eastern China Institution of Geological and Mineral Exploration for Non-ferrous Metals, Nanjing 210007, Jiangsu, China)

Abstract：Landslide is a kind of slope failure events with a greater impact on environment, and the remote sensing technology can be used for landslide identification, mapping, monitoring and evaluation. Compared with the direct field survey methods, remote sensing can obtain large-scale data quickly, and reduce filed efforts and cost. Therefore, it is more economical to use remote sensing to assess a large-scale landslide-affected area without good weather. Nowadays, there is much new progress of various remote sensing techniques and analysis methods for the foreign slope stability survey, such as synthetic aperture radar, portable UAV with high spatial resolution, multi-temporal remote sensing data, and object-oriented image processing method. This paper introduces these new methods of landslide studies and illustrates some instances, and further summarizes the progress and future direction.

Keywords：landslides; remote sensing; identification; mapping; sensitivity; monitoring; foreign