淺談遙感技術在泥石流災害防治體系建設中的應用

郭漩　付樂

摘 要：近年來由于人類對自然資源的不合理開發導致泥石流災害頻繁發生，給國家和人民的生命財產安全帶來了巨大威脅，因此泥石流災害防治體系的建設日漸重要。而遙感技術具有圖像視域廣、信息量大、直觀性強、可大面積重復觀測以及快速提供動態信息等優勢，并可通過多種判讀方法發掘信息，與GIS、GPS技術相結合，為泥石流災害的防治以及災后重建提供了更為便捷科學的途徑。

關鍵詞：遙感技術；泥石流災害；地理信息系統

Abstract： Recent years，the Debris Flow Disaster occurred frequently because of humans irrational exploitation of natural resources.It brings tremendous threat for the country and people's lives and property safety.So the construction of the prevention system for debris flow disaster is particularly important.Remote sensing technology has many advantages just like a broad horizon of picture， large amount of information，strongly intuitive，repeated observations of large areas，providing dynamic information quickly and so on.It also can explore information through a variety of interpretation methods and combined with GIS，GPS technology.So remote sensing technology has provided a more convenient and scientific way for the prevention of debris flow and the post - disaster reconstruction.

Keywords： Remote Sensing Technology， Debris Flow Disaster，GIS

1 引言

泥石流是暴雨、洪水將含有沙石且松軟的土質山體經飽和稀釋后形成的洪流，廣泛分布于世界各國一些具有特殊地形、地貌的地區，其危害程度比單一的崩塌、滑坡和洪水的危害更為廣泛和嚴重。

遙感技術是指應用探測儀器，不與探測目標相接觸，從遠處把目標的電磁波特性記錄下來，通過分析，揭示出物體的特征性質及其變化的綜合性探測技術。遙感信息具有時效性強且經濟便捷等優勢，使得將遙感技術與GIS、GPS技術結合起來應用于泥石流災害防治體系的建設成為可能。我們可以通過GPS進行實時定位，獲取遙感衛星傳輸的大面積區域的同步觀測數據，并根據需要進行重復性觀測，并將獲得的遙感信息數據進行處理與復合，利用GIS的空間分析功能對數據進行綜合分析與評價，最后獲得泥石流災害影響的具體范圍，及時做好預警工作及災后重建工作。

2 災前背景數據庫的建立

泥石流災前背景數據庫是泥石流災害預警預告、損失評估和救災的基礎，一般在災前進行建設與更新，對遙感數據的空間分辨率和光譜分辨率要求高。背景數據庫主要包括兩個方面：自然數據庫和社會經濟數據庫。其中在自然數據庫中泥石流溝的確定是較為復雜的一項數據，也是進行泥石流災害預測的一項重要數據。

背景數據庫中的自然數據主要包括地形圖、氣象條件、大氣環境、地表物質組成、地形地貌條件、坡度、土壤類型、河流網絡和湖泊的分布及其特性。自然數據庫強調的是數據的準確性和可靠性，因此對于遙感數據的空間分辨率和光譜分辨率要求高，而對于時間分辨率的要求相對災中的災情監測要低一些，同時也需要開展大范圍自然災害宏觀動態監測。較為常用的遙感數據有：美國氣象衛星NOAA-AVHRR數據，主要用于氣象條件的研究；法國的SPOT-HRV衛星，該數據的空間分辨率高達10米且具有立體觀測能力，可以用于具體的地面資料的采集與更新；此外還有目前正在成為遙感熱點的合成孔徑雷達數據和成像光譜儀數據，都可用于災前背景數據庫的建立。

此外遙感圖像還可以真實直觀地記錄泥石流地表現象，通過遙感數據可以很方便地調查泥石流溝的背景條件，包括：土層厚度、植被種類與蓋度、山體坡度和巖石破碎狀況等。通過直接目視解譯和類比法可以區分出泥石流溝的形成時間，近期泥石流溝谷色調多呈白色線狀，而早期的泥石流溝谷多呈灰暗的粗糙條帶狀或溝口處有扇狀堆積體。不同時期的遙感圖像能記錄各時期的泥石流活動及變化狀況。泥石流爆發突然猛烈，痕跡明顯，近期內拍攝的影像較為清晰，但相隔數年后所拍的航片、衛片，由于溝谷山體受長期風化剝蝕、植被覆蓋及人為改造的影像，其泥石流影像特征極為微弱甚至消失。有些溝谷可能在若干年后重復出現泥石流，對原泥石流體全部或部分覆蓋或摧毀，因此使用不同時期的遙感數據進行對比，可以分析出泥石流的一些活動特點，比如：了解泥石流發生時期，重現其特點及規模；掌握泥石流爆發前后的溝谷變化；掌握泥石流災害史并了解人類活動對泥石流形成的影響。

3 災中承災體的識別和信息提取

在泥石流災害發生過程中，我們不僅需要對受災區域進行大范圍的宏觀動態監測，同時還需要對災害承災體進行識別和信息提取，這是進行災害損失動態評估和安排救災減災方案的前提。災難承災體主要是指受災區域內的各種地物及其屬性，例如農田、工礦、居民地、道路以及人口狀況等。

如果災害背景數據庫中數據的現勢性好、內容齊備，從遙感數據中識別出受災范圍后，在GIS系統中進行多個數據層的空間疊加操作即可進行承災體的快速提取。而在災害數據庫建設不完善的情況下，直接對遙感數據進行分析是識別和提取洪承災體空間分布信息的有效途徑。我們一般采用最大似然法對遙感圖像進行分類以提取和識別承災體，但該方法在具體實施時需要各種承災體的練習樣本和先驗概率且認為數據符合正態分布的假設。為克服這一缺陷近年來發展了去多新的提取方法，如：人工神經網絡方法、證據推理方法、空間數據知識挖掘方法等。其中人工神經網絡方法可以解決線性問題和非線性問題的包容性，不要求數據符合正態分布的統計假設，是一種非參數方法，已被應用于災中承災體的快速識別和提取。該方法以遙感各波段數據作為神經網絡的輸入，應提取災難類型作為神經網絡的輸出，類型個數與輸出層的神經元個數一致，選擇樣本練習網絡結構以后，使用練習好的網絡來提取承災體的信息。

4 受災地區三維模擬的實現

通過將DEM高程數據和相應遙感數據在GIS三維平臺上進行疊加可建立受災區域的高程模型。基于面模型進行多層DEM構模，構建出的模型在三維平臺上可以進行路徑漫游、地形計算和地形分析等常規操作。其中地形計算包括：計算區域體積、計算兩點長度、計算地形表面積、計算填挖方、計算坡度坡向；地形分析包括：三維點信息、兩點通視分析、地形通視域分析、地形坡面分析和洪水淹沒分析。

通過三維模型，可以對受災區域的地形有一個直觀整體的認知，并且可以將災害演進過程在三維平臺上動態表示，輔助相關部門進行泥石流的災害預測和災后重建工作。但就目前來說，普遍應用的三維模型只是基于二維表面的DEM構模，所生成的高程模型嚴格意義上來說還不能稱之為三維，一般稱之為2.5維。

5 結束語

遙感技術在泥石流災害的災前預測、災中監控和災后重建中都具有很大的應用潛力，尤其是3S技術的結合可以快速準確地進行泥石流災害預測。而未來預測的改進取決于對泥石流災害及其機制更加確切的了解，災害的監測評價基于地球觀測系統的完善，必須使信息的獲取既迅速又準確。只有在以上兩個方面不斷地進行探索，才能更好地為防災減災救災提供決策支持。

參考文獻

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