機(jī)載LiDAR技術(shù)在緩傾地層滑坡及其拉裂槽識(shí)別中的應(yīng)用

賀鵬， 顏瑜嚴(yán)， 文艷， 馬志剛， 焦其松， 郭兆成， 莫悠

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院，北京 100083； 2.中國(guó)自然資源航空物探遙感中心，北京 100083； 3.四川省國(guó)土空間生態(tài)修復(fù)與地質(zhì)災(zāi)害防治研究院，成都 610081； 4.國(guó)家自然災(zāi)害防治研究院，北京 100085)

0 引言

緩傾地層滑坡又稱平推式或平移式滑坡，是我國(guó)三峽庫(kù)區(qū)、四川盆地及周邊地區(qū)普遍存在的一類特殊滑坡類型[1-3]。此類滑坡最早由張倬元等[4]正式提出，指發(fā)育于近水平或緩傾坡內(nèi)的砂、泥巖互層狀地層中的滑坡，巖層傾角多在10°以內(nèi)。已有勘查資料表明，緩傾地層滑坡的滑帶土內(nèi)摩擦角一般遠(yuǎn)大于滑動(dòng)面傾角，按傳統(tǒng)極限平衡理論，應(yīng)較難發(fā)生滑動(dòng)，但在西南地區(qū)，較大規(guī)模的緩傾地層滑坡卻時(shí)有發(fā)生。這一問(wèn)題引發(fā)國(guó)內(nèi)外研究人員廣泛關(guān)注，近年來(lái)，陸續(xù)有學(xué)者從不同視角對(duì)其主要特征、形成條件、致災(zāi)機(jī)理、誘發(fā)因素與變形破壞過(guò)程等展開(kāi)研究[1-3,5-10]，取得了一系列顯著成果，并在主要誘發(fā)條件為降雨、滑坡后緣普遍存在拉裂槽等方面達(dá)成基本共識(shí)。然而，相較于理論發(fā)展，該類災(zāi)害識(shí)別手段目前較單一，以人工地面巡、排查為主，效率低下[11]。

得益于近年來(lái)遙感技術(shù)的發(fā)展，特別是我國(guó)國(guó)產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)量不斷增多，地面分辨率持續(xù)提升，歷史存檔遙感數(shù)據(jù)愈加豐富，光學(xué)衛(wèi)星遙感技術(shù)已成為識(shí)別地質(zhì)災(zāi)害最有效的手段之一[12]，在四川茂縣疊溪鎮(zhèn)新磨村滑坡等重大地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急處置工作中發(fā)揮了顯著作用[13]。但就緩傾地層滑坡而言，由于受西南地區(qū)環(huán)境地質(zhì)條件所限，災(zāi)害源區(qū)往往植被茂密、地形復(fù)雜，加之緩傾地層滑坡類型特殊，常規(guī)滑坡災(zāi)害遙感識(shí)別標(biāo)志的建立，特別是植被下拉裂槽的有效判識(shí)尤為困難。而在當(dāng)前降水加劇、極端氣候事件頻發(fā)的背景下[14]，可預(yù)見(jiàn)未來(lái)由集中降水誘發(fā)緩傾地層滑坡劇滑，進(jìn)而造成突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害事件將持續(xù)出現(xiàn)，基于光學(xué)遙感的傳統(tǒng)技術(shù)手段已難完全滿足當(dāng)前西南山區(qū)防災(zāi)減災(zāi)的迫切需求。

機(jī)載激光雷達(dá)(light detection and ranging, LiDAR)作為一種利用激光對(duì)地表三維坐標(biāo)信息進(jìn)行采集的新型遙感技術(shù)，將激光測(cè)距、衛(wèi)星定位和慣性測(cè)量等進(jìn)行有效集成[15]，不但能夠提供高分辨率、高精度的地形地貌影像，同時(shí)通過(guò)多次回波技術(shù)穿透地面植被，利用濾波算法有效去除地表植被，獲取真實(shí)地面的高程數(shù)據(jù)信息[16]。目前該技術(shù)已在地形測(cè)繪、三維城市建模、環(huán)境監(jiān)測(cè)、地球科學(xué)及行星科學(xué)等諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[17-18]，在活動(dòng)斷裂[19]、古地震[20]及地質(zhì)災(zāi)害[21-22]等地學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也取得了顯著成效，但對(duì)緩傾地層滑坡這一特殊地質(zhì)災(zāi)害類型及其拉裂槽識(shí)別的應(yīng)用還相對(duì)較少。

本文以四川省北部緩傾地層滑坡多發(fā)的通江縣春在鎮(zhèn)南部為研究示范區(qū)，基于機(jī)載LiDAR獲取的高分辨率數(shù)字高程模型(high-resolution digital elevation model，HRDEM)，選取典型示例開(kāi)展應(yīng)用分析，論述機(jī)載LiDAR與地形可視化技術(shù)在高植被地區(qū)緩傾地層滑坡及其拉裂槽識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用，并實(shí)地驗(yàn)證相關(guān)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于四川省北部通江縣境內(nèi)，地處大通江以東春在鎮(zhèn)南部周邊(圖1)。該區(qū)為典型侵蝕剝蝕低山地貌，屬亞熱帶秦巴區(qū)濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)，大陸性季風(fēng)氣候顯著，雨量充沛，水系發(fā)達(dá)。研究區(qū)大地構(gòu)造位置處大巴山歹字型構(gòu)造中段南側(cè)，區(qū)內(nèi)構(gòu)造線展布以NW-SE向?yàn)橹?，斷裂不發(fā)育，新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)不活躍。研究區(qū)地表除第四系松散堆積層外，主要出露白堊系(K)紫紅色砂質(zhì)泥巖夾薄層泥質(zhì)粉砂巖，白堊系下統(tǒng)(K1)灰黃色鈣質(zhì)細(xì)砂巖與棕紅色砂質(zhì)泥巖層等。

圖1 研究區(qū)位置及遙感影像Fig.1 Study area location and remote sensing image

研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)，以降雨誘發(fā)的中小型土質(zhì)滑坡最為常見(jiàn)，具蠕變慢滑特征，斜坡變形特征明顯。以往調(diào)查顯示[23]，區(qū)內(nèi)滑坡以牽引式為主，其中較為典型的水井巷、小羅坪、毓貴山和雷家河等滑坡均表現(xiàn)為地層產(chǎn)狀緩傾、砂泥巖互層、分塊式解體明顯、階梯狀陡坎及張性裂隙帶發(fā)育等，具有緩傾地層滑坡的顯著特征。

2 數(shù)據(jù)獲取與處理

2.1 數(shù)據(jù)獲取

結(jié)合研究區(qū)地形復(fù)雜、天氣多變和植被茂密等特征，本次采用長(zhǎng)航時(shí)多旋翼無(wú)人機(jī)搭載長(zhǎng)測(cè)程激光雷達(dá)進(jìn)行仿地飛行的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以實(shí)現(xiàn)最佳飛行窗口期內(nèi)的可變高飛行，確保高精度真實(shí)地形的準(zhǔn)確獲取。

本研究機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)采集于2021年6月5—8日，其中，以飛馬D20無(wú)人機(jī)作為飛行平臺(tái)，采用Riegl公司生產(chǎn)的DV-LiDAR20模塊。該套系統(tǒng)具備雙差分天線，配置毫米波雷達(dá)200 m測(cè)距，可良好適應(yīng)復(fù)雜地形區(qū)飛行作業(yè)需求。LiDAR傳感器測(cè)距達(dá)1 350 m，高程精度為1.5 cm，內(nèi)置飛馬自研GNSS/IMU(inertial measurement unlt)慣導(dǎo)系統(tǒng)，配合同軸掛載的4 200萬(wàn)像素光學(xué)相機(jī)，結(jié)合無(wú)人機(jī)軌跡組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)解算算法、數(shù)據(jù)融合及平差算法，可提供高精度激光點(diǎn)云及航空影像數(shù)據(jù)。為確保數(shù)據(jù)精度，在春在鎮(zhèn)飛行區(qū)南部架設(shè)1處地面基站，以隨時(shí)干預(yù)和控制無(wú)人機(jī)的飛行平臺(tái)和任務(wù)載荷。

2.2 數(shù)據(jù)處理

機(jī)載LiDAR獲取數(shù)據(jù)需進(jìn)行必要的處理才可獲得HRDEM和數(shù)字正射影像圖(digital orthophoto maps, DOM)等信息。一般而言，應(yīng)包含數(shù)據(jù)解算與系統(tǒng)誤差檢校、航帶拼接、激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類以及HRDEM和DOM產(chǎn)品生成等步驟。

就本研究而言，對(duì)識(shí)別緩傾地層滑坡及其拉裂槽最為有效的是去除植被高度影響的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，因而激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類結(jié)果的質(zhì)量將直接影響最終識(shí)別效果。本文采用MicroStation平臺(tái)Terrasolid軟件系列中的TerraScan模塊，基于宏命令實(shí)現(xiàn)地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)的自動(dòng)分離，并對(duì)未分離的低植被點(diǎn)及混淆丟失的地面點(diǎn)進(jìn)行人工修正。處理后點(diǎn)云密度約為15 pts/m2，水平及垂直分辨率分別約為0.24 m和0.20 m，最大高差為179.99 m(表1)。

表1 點(diǎn)云參數(shù)對(duì)比Tab.1 Comparison of point cloud parameters

在此基礎(chǔ)上，利用ArcGIS 10.8軟件創(chuàng)建las數(shù)據(jù)集，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為HRDEM，分辨率為0.5 m，用于拉裂槽的識(shí)別。并基于Pix4D mapper軟件生成對(duì)應(yīng)DOM，分辨率為0.1 m，以輔助識(shí)別緩傾地層滑坡(圖2)。

(a) 激光點(diǎn)云 (b) HRDEM (c) DOM圖2 機(jī)載LiDAR激光點(diǎn)云及產(chǎn)品Fig.2 LiDAR data products and topographic derivatives

3 緩傾地層滑坡及其拉裂槽識(shí)別應(yīng)用

為便于論述，本文選取研究區(qū)內(nèi)糯鼓寨村南部一處新識(shí)別緩傾地層滑坡隱患(中心坐標(biāo)： E107°17.112′，N31°51.843′，見(jiàn)圖1)作為典型應(yīng)用研究示例，基于機(jī)載LiDAR技術(shù)獲取的精細(xì)地形信息，綜合HRDEM和DOM 2類數(shù)據(jù)構(gòu)建遙感判識(shí)標(biāo)志，結(jié)合天空視域因子(sky-view factor，SVF)和山體陰影等HRDEM數(shù)據(jù)可視化方法實(shí)現(xiàn)緩傾地層滑坡邊界及拉裂槽位置的準(zhǔn)確識(shí)別，在此基礎(chǔ)上借助三維可視化數(shù)據(jù)分析手段，完成拉裂槽信息的有效提取。

3.1 緩傾地層滑坡綜合遙感判識(shí)標(biāo)志

張濤等[24]通過(guò)對(duì)川東緩傾地層滑坡典型案例的調(diào)查研究，總結(jié)提出此類滑坡變形演化階段的劃分理論及對(duì)應(yīng)識(shí)別特征，具體包括： 初期啟動(dòng)階段斜坡坡面表現(xiàn)出平直狀或階梯狀特征，斜坡前部或側(cè)邊具備的陡坎臨空面或深溝； 中期階段斜坡圈椅狀地貌特征明顯，整體地形呈縱向的陡緩相間，發(fā)育沖溝與槽谷脊低洼地段組合形成一定的“槽脊相間”地貌特征，后壁具陡坎，后緣可見(jiàn)寬大拉裂槽，中部多見(jiàn)反坡臺(tái)地，前緣向河谷凸出或被河流深切等； 后期階段由于劇滑后受長(zhǎng)期地質(zhì)應(yīng)力作用或人類工程活動(dòng)改造，因此古(老)緩傾地層滑坡一般無(wú)明顯識(shí)別特征，難被察覺(jué)。

基于上述緩傾地層滑坡初期及中期階段的識(shí)別特征，對(duì)照HRDEM生成山體陰影圖和DOM 2類數(shù)據(jù)中所包含的色調(diào)、形態(tài)、紋理和陰影等信息，尤其是植被覆蓋下的微地形變化及線性特征，構(gòu)建用于人機(jī)交互解譯緩傾地層滑坡的直接或間接標(biāo)志(圖3)，以實(shí)現(xiàn)此類型地質(zhì)災(zāi)害的準(zhǔn)確識(shí)別。

從DOM數(shù)據(jù)(圖3(b))中可知該滑坡總體地形較緩，為山谷平壩地貌，形態(tài)特征較明顯，呈近橢圓形態(tài)，后緣稍有隆起，兩側(cè)側(cè)壁跡象顯著，前緣略顯下沉，但由于林木茂密，用于識(shí)別緩傾地層滑坡的諸多重要識(shí)別標(biāo)志均被遮擋，難以進(jìn)一步判定其類型。而借助機(jī)載LiDAR技術(shù)獲取的HRDEM則可以有效去除植被高度對(duì)地面高程測(cè)量的影響，其衍生出的山體陰影圖(圖3(a))可顯著反映滑坡微地貌特征，包括滑坡體后緣的圈椅狀地貌、拉裂槽、階梯狀地貌，中部的局部反坡臺(tái)地及槽脊相間地貌，側(cè)緣的臨空陡坎和深溝，前緣的陡坎等均可進(jìn)行有效識(shí)別。綜合山體陰影圖及DOM的判識(shí)結(jié)果，初步判斷該滑坡為一處于中期槽谷緩慢擴(kuò)張階段的緩傾地層滑坡。

(a) 山體陰影圖 (b) DOM圖3 緩傾地層滑坡綜合遙感識(shí)別標(biāo)志Fig.3 Flat landslide morphological characteristics in hillshade and DOM

3.2 緩傾地層滑坡邊界判識(shí)方法

為克服地質(zhì)災(zāi)害綜合遙感識(shí)別過(guò)程中的邊界判定多解性問(wèn)題，前人基于DEM系列派生產(chǎn)品，就滑坡邊界判識(shí)應(yīng)用方面開(kāi)展了諸多研究[11-12,16-21]，包括山體陰影圖、坡度圖、地表粗糙度圖和地形正開(kāi)度圖等在內(nèi)的多種DEM可視化分析方法均可在一定程度上提升識(shí)別準(zhǔn)確率，其中又以山體陰影圖的應(yīng)用最為普遍。近年來(lái)，隨著DEM數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展，SVF這一用于描述三維空間形態(tài)的新型DEM可視化分析手段，已被引入并應(yīng)用于高植被覆蓋山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害識(shí)別領(lǐng)域。郭晨等[22]通過(guò)機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)對(duì)復(fù)雜山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的識(shí)別研究，證明SVF數(shù)據(jù)較常規(guī)山體陰影圖等方法能更為清晰地反映滑坡整體邊界特征，可顯著提高地質(zhì)災(zāi)害判識(shí)的準(zhǔn)確率，對(duì)復(fù)雜地形植被覆蓋區(qū)的滑坡識(shí)別具備明顯優(yōu)勢(shì)。

SVF數(shù)據(jù)作為一種對(duì)地表形態(tài)開(kāi)闊度的定量描述，主要通過(guò)漫反射的方法有效解決單一光源照射下的陰影問(wèn)題，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地表形態(tài)及微地貌特征的增強(qiáng)顯示。本文利用SAGA GIS軟件平臺(tái)下Terrain Analysis工具集內(nèi)的Sky View Factor工具，計(jì)算得到目標(biāo)滑坡范圍區(qū)的SVF數(shù)據(jù)(圖4(a))。在SVF數(shù)據(jù)中(圖4(a))，緩傾地層滑坡的后壁輪廓極為清晰，受流水侵蝕作用影響形成的右側(cè)壁沖溝線性地貌特征顯著，左側(cè)壁局部線性特征及地形凹凸細(xì)小差異明顯，滑坡前緣邊界清楚，較山體陰影圖(圖4(b))優(yōu)勢(shì)顯著。此外，SVF數(shù)據(jù)對(duì)滑坡體內(nèi)局部微地貌特征的展示效果較好，通過(guò)對(duì)后緣至前緣不同部位微小地形變化信息的增強(qiáng)顯示，可將該滑坡進(jìn)一步劃分為后緣隆起區(qū)、中部階梯狀緩傾區(qū)及前緣陡坎區(qū)。滑坡邊界識(shí)別結(jié)果及各亞區(qū)位置見(jiàn)圖4(b)。

(a) SVF (b) 山體陰影圖圖4 SVF可視化方法對(duì)緩傾地層滑坡邊界的識(shí)別及結(jié)果Fig.4 Identification of flat landslide boundary by SVF visualization method and its results

3.3 緩傾地層滑坡拉裂槽識(shí)別方法

緩傾地層滑坡拉裂槽常見(jiàn)于災(zāi)害形成初期及中期的短距離拉槽啟動(dòng)階段，主要由構(gòu)造作用或卸荷作用下造成的基巖節(jié)理裂隙結(jié)構(gòu)面破壞，經(jīng)后期充水拉張、拉槽擴(kuò)張后形成，屬于緩傾地層滑坡主要識(shí)別標(biāo)志之一。

一般而言，受地表發(fā)育植被所限，利用常規(guī)遙感影像色調(diào)、紋理的差異，較難有效識(shí)別拉裂槽的地形突變特征。機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)則可較好規(guī)避上述問(wèn)題，特別是HRDEM派生的系列山體陰影圖在拉裂槽識(shí)別方面效果尤為顯著。山體陰影圖通過(guò)模擬不同光照角度，以突出渲染和增強(qiáng)拉裂槽的微地貌特征。因此，其具備反映拉裂槽地形突變位置立體形態(tài)的能力。但需要指出的是，受滑坡體傾向與光照方位角間關(guān)系的影響，入射方位角參數(shù)的選取設(shè)置，將直接影響所構(gòu)建山體陰影圖的最終識(shí)別效果。

基于ArcGIS 10.8平臺(tái)3D Analyst模塊下Hillshade工具構(gòu)建系列山體陰影圖(圖5)，光源方位角以0°為起始角度，45°為間隔，依次形成不同光源下的地貌渲染柵格圖像(圖5(a)—(h))。由圖5可知，拉裂槽總體走向261°，與其走向方向一致或相反的光源較難反映出滑坡左側(cè)后緣拉裂槽特征，在圖5(c)及圖5(g)中幾乎無(wú)法識(shí)別； 與走向垂直的2類光源(圖5(a)和(e))對(duì)拉裂槽線性特征的表現(xiàn)能力則明顯較強(qiáng)，而其中又以左側(cè)壁外側(cè)光源(圖5(e))對(duì)拉裂槽邊界顯示效果最為理想； 與滑坡體傾向斜交光源(圖5(b)，(d)，(f)，(h))則在一定程度上可反映出拉裂槽的局部地貌特征。因此，在識(shí)別緩傾地層滑坡拉裂槽時(shí)，應(yīng)優(yōu)先選取拉裂槽走向方向外側(cè)垂向光源構(gòu)建山體陰影圖進(jìn)行識(shí)別，并結(jié)合與走向斜交光源下的系列渲染結(jié)果輔以判識(shí)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)拉裂槽位置的準(zhǔn)確判斷。

(a) 光源方位角為0° (b) 光源方位角為45° (c) 光源方位角為90°

(d) 光源方位角為135° (e) 光源方位角為180° (f) 光源方位角為225°

(g) 光源方位角為270° (h) 光源方位角為315° (i) 拉裂槽識(shí)別結(jié)果圖5 滑坡拉裂槽系列山體陰影圖及識(shí)別結(jié)果Fig.5 Hillshade maps of flat landslide crack groove and its recognition results

3.4 基于三維形態(tài)的拉裂槽信息提取

利用ArcScence等可視化軟件，可對(duì)獲取的HRDEM及山體陰影圖做進(jìn)一步處理，實(shí)現(xiàn)滑體拉裂槽發(fā)育形態(tài)特征的精細(xì)刻畫。通過(guò)三維可視化數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建緩傾地層滑坡側(cè)緣拉裂槽的三維曲面(圖6)。其中，HRDEM三維形態(tài)較為直觀地展示了側(cè)緣拉裂槽發(fā)育的整體形態(tài)與起伏特征，而山體陰影三維形態(tài)則更為清晰地揭示出被植被掩蓋的拉裂槽發(fā)育規(guī)模及邊界微地貌特征。

通過(guò)三維形態(tài)圖可知，拉裂槽發(fā)育于圖6中86 m長(zhǎng)度處。其主體延伸長(zhǎng)度約150 m，平均寬度約5 m，邊緣距底部最大高差近20 m； 拉裂槽外側(cè)為滑坡后側(cè)緣邊界，地形較為平坦，內(nèi)側(cè)地形則陡緩不一，坡度約10°～35°，陡坎臨空面較發(fā)育，局部見(jiàn)次級(jí)垮塌后形成的緩坡臺(tái)地，并向滑體內(nèi)側(cè)凸出。結(jié)合滑坡體整體特征來(lái)看，該拉裂槽走向與主滑方向基本一致，說(shuō)明其發(fā)育與斜坡巖體中節(jié)理裂隙充水?dāng)U張、拉槽啟動(dòng)及擴(kuò)張等演化過(guò)程密切相關(guān)，據(jù)此初步推測(cè)此緩傾地層滑坡目前處于中期緩慢形變階段，若后期遇持續(xù)強(qiáng)降水，極可能發(fā)生劇滑，嚴(yán)重威脅滑坡體上部聚居農(nóng)戶、道路及小型水庫(kù)安全，屬高風(fēng)險(xiǎn)隱患。

(a) HRDEM三維形態(tài) (b) 山體陰影三維形態(tài)圖6 滑坡拉裂槽三維形態(tài)特征Fig.6 3D morphological characteristics of flat landslide

4 識(shí)別結(jié)果驗(yàn)證

從隱患體成災(zāi)物質(zhì)條件、結(jié)構(gòu)條件和有效臨空等空間條件看，該隱患所在斜坡坡度約24°、坡向275°，基巖產(chǎn)狀近水平，屬緩傾地層滑坡。斜坡后緣左側(cè)坡度較陡，局部基巖出露，陡壁長(zhǎng)約300 m，走向?yàn)镹E-SW向，為滑坡隱患左后側(cè)邊界； 右前側(cè)為深溝，整體走向257°； 中部呈多級(jí)緩坡平臺(tái)，坡度為5°～14°，局部為反坡臺(tái)地； 前緣受主沖溝深切割影響，具臨空條件。可見(jiàn)，該斜坡后緣較陡、右側(cè)深溝發(fā)育、左側(cè)陡坎發(fā)育、前緣臨空面好，地形地貌條件易于地下水入滲，進(jìn)而誘發(fā)滑坡，威脅聚集區(qū)居民、水庫(kù)及道路安全(受威脅對(duì)象位置如圖7所示)。

圖7 實(shí)地調(diào)查復(fù)核點(diǎn)位示意圖Fig.7 Location diagram of field survey points

據(jù)調(diào)查，該隱患后緣右側(cè)拉裂槽(圖7中A—B處)主體延伸長(zhǎng)度為164 m，深于大于22 m，最寬處達(dá)4.9 m，總體走向260°，與本次識(shí)別結(jié)果一致(圖8)。經(jīng)走訪，該拉裂槽出現(xiàn)時(shí)間為2010年7月，通過(guò)對(duì)其兩側(cè)追索，發(fā)現(xiàn)沿途地表多處斷續(xù)分布新生裂縫，可見(jiàn)滑坡隱患目前正處于蠕滑變形階段，隨時(shí)可能出現(xiàn)劇滑，隱患風(fēng)險(xiǎn)較高。在對(duì)滑坡體上房屋、道路等基建設(shè)施(圖7調(diào)查點(diǎn)C處)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，坡體中后部見(jiàn)有多處房屋墻體開(kāi)裂，地面裂縫、下錯(cuò)等現(xiàn)象較明顯，裂縫多為鼓張和拉張裂縫，寬約0.2～1 cm不等，下錯(cuò)約2 cm(圖9)。

(c) 調(diào)查點(diǎn)B處拉裂槽照片(d) 調(diào)查點(diǎn)B處向西部延伸裂縫照片圖8 糯鼓寨村滑坡拉裂槽實(shí)地調(diào)查照片F(xiàn)ig.8 Field photos of Nuoguzhai Village landslide crack groove

(a) 墻體開(kāi)裂 (b) 地面下錯(cuò)圖9 滑坡中部被破壞房屋及地面照片F(xiàn)ig.9 Photos of damaged houses and ground in the middle of landslide

滑坡體右側(cè)壁中部(圖7調(diào)查點(diǎn)D處)水泥臺(tái)階見(jiàn)延伸近30 m的拉裂縫，裂縫寬1～5 cm，錯(cuò)動(dòng)距離5～10 cm不等。坡面右側(cè)中下部(圖7調(diào)查點(diǎn)E處)水泥公路路面見(jiàn)多處開(kāi)裂下沉，裂縫寬0.5～3 cm，裂縫延伸長(zhǎng)20 m，呈弧形展布； 路邊農(nóng)田邊坡見(jiàn)格構(gòu)式水泥護(hù)坡，目前部分護(hù)坡隆起、擠壓變形，局部已斷裂(圖10)。此外，據(jù)當(dāng)?shù)鼐用穹从?，滑坡左?cè)壁中下部(圖7調(diào)查點(diǎn)F處)于2017年初新出現(xiàn)一處拉裂縫，每逢雨季變形較強(qiáng)烈，近年來(lái)有持續(xù)擴(kuò)張趨勢(shì)?，F(xiàn)場(chǎng)調(diào)查判斷該拉裂縫同為斜坡基巖節(jié)理裂隙充水?dāng)U張所致，其延伸長(zhǎng)度約500 m，裂縫走向235°，寬1～5 m不等，最大深度近2 m(圖11)。結(jié)合上述實(shí)地調(diào)查結(jié)果，可判斷該隱患確為處于中期緩慢形變階段的緩傾地層滑坡，其中后部極不穩(wěn)定，形變位移跡象明顯，如遇短時(shí)集中降雨等惡劣天氣，滲入滑坡體的地表水將造成地下水水位迅速抬升，孔隙水壓力驟增，進(jìn)而改變巖土體受力模式及平衡，斜坡穩(wěn)定性將大幅下降，極易發(fā)生整體滑動(dòng)，嚴(yán)重威脅該區(qū)域12戶約60人的生命安全。建議將該隱患納入群策群防體系，尤其對(duì)形變較強(qiáng)部位加強(qiáng)地表水排放措施及汛期排查，盡快開(kāi)展高精度、高頻次遙感更新識(shí)別與監(jiān)測(cè)，必要時(shí)實(shí)施移民搬遷。

(a) 被錯(cuò)斷臺(tái)階局部 (b) 臺(tái)階延伸裂縫

(c) 公路路面下沉 (d) 擠壓變形水泥護(hù)坡圖10 滑坡右側(cè)壁中部被破壞設(shè)施照片F(xiàn)ig.10 Photos of damaged facilities in the middle of the right side of the landslide

(a) 拉裂縫照片1 (b) 拉裂縫照片2圖11 滑坡左側(cè)壁中下部拉裂縫照片F(xiàn)ig.11 Photos of tensile cracks at the middle and lower part of the left side of the landslide

5 結(jié)論

本文以四川東南部地區(qū)緩傾地層滑坡及其拉裂槽識(shí)別為主要應(yīng)用目標(biāo)，通過(guò)對(duì)研究區(qū)機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的獲取和處理，得到HRDEM數(shù)據(jù)及其派生的多種可視化產(chǎn)品，利用緩傾地層滑坡綜合遙感識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的滑坡隱患識(shí)別標(biāo)志構(gòu)建、邊界準(zhǔn)確判識(shí)、拉裂槽位置識(shí)別及信息提取，結(jié)合野外核查驗(yàn)證結(jié)果，從定性和定量2個(gè)方面證明了機(jī)載LiDAR技術(shù)對(duì)高植被區(qū)緩傾地層滑坡及其拉裂槽識(shí)別應(yīng)用的有效性，并得出以下結(jié)論及認(rèn)識(shí)：

1)利用機(jī)載LiDAR技術(shù)強(qiáng)植被穿透優(yōu)勢(shì)，獲取川東南地區(qū)緩傾地層滑坡真實(shí)地表數(shù)字高程模型，結(jié)合地表微地貌形態(tài)構(gòu)建災(zāi)害綜合遙感識(shí)別標(biāo)志，是實(shí)現(xiàn)緩傾地層滑坡早期識(shí)別的可靠方法。

2)基于SVF這一新型可視化分析手段，可清晰反映緩傾地層滑坡整體邊界范圍，增強(qiáng)顯示滑坡體內(nèi)不同部位微小地形的變化信息，有效降低由遙感判識(shí)多解性問(wèn)題所引起的地質(zhì)災(zāi)害邊界誤判、錯(cuò)判概率，實(shí)現(xiàn)滑坡體邊界及內(nèi)部亞區(qū)的精細(xì)劃分。

3)由機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)派生的系列山體陰影圖對(duì)拉裂槽識(shí)別具顯著優(yōu)勢(shì)，綜合考慮滑坡體傾向與不同光照角度的組合特征，合理構(gòu)建以拉裂槽外側(cè)垂直光源為主、斜交光源為輔的山體陰影渲染地形，可更為有效地識(shí)別和圈定拉裂槽發(fā)育位置。

4)通過(guò)三維可視化數(shù)據(jù)分析方法，構(gòu)建基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的三維曲面，可實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡體局部拉裂槽真實(shí)地形形態(tài)及微地貌變化特征的準(zhǔn)確表達(dá)，并用于拉裂槽范圍、拉張槽谷長(zhǎng)度、寬度及深度等多要素?cái)?shù)據(jù)的定量提取。

5)綜上，結(jié)合機(jī)載LiDAR技術(shù)與數(shù)據(jù)可視化分析方法可實(shí)現(xiàn)植被發(fā)育區(qū)緩傾地層滑坡及其拉裂槽的準(zhǔn)確識(shí)別，特別是對(duì)處于災(zāi)害發(fā)育啟動(dòng)階段和發(fā)育中期具備拉裂槽這一典型特征的緩傾地層滑坡早期識(shí)別尤為有效，是避免滑坡隱患在雨季突發(fā)劇滑、引發(fā)重大地質(zhì)災(zāi)害事故的有效途徑之一。本文相關(guān)技術(shù)方法對(duì)緩傾地層滑坡多發(fā)區(qū)的災(zāi)害隱患早期識(shí)別、監(jiān)測(cè)及防治應(yīng)用研究具一定的參考和借鑒價(jià)值。