GoogleEarth影像在公路工程地質調繪中的幾個應用

樊建利

（貴州省交通規劃勘察設計研究院股份有限公司成都分公司）

摘要：色達縣擬建公路位于高原地貌區，公路地質調繪工作在夏末初秋開展，氣溫較高。本文介紹了通過Google Earth影像圖進行的只有在冬季才能開展的地質調繪工作，如積雪、涎流冰、季節性凍土，同時介紹了在泥石流調查中的運用。

關鍵詞：高原地貌 ； 氣溫 ； 影像圖； 積雪 ；涎流冰 ；季節性凍土 ； 泥石流

前言：色達縣位于甘孜州東北部，擬建公路位于色達縣境內，路線長度約100km。工程位于青藏高原東南緣、川西丘狀高原區，海拔最高約4360m，最低約3750m。區內氣候屬大陸季風高原型，受地形控制，氣溫垂直變化大，具寒冷、溫涼的高原氣候，年均溫-0.1℃，一月均溫-11.3℃，七月均溫9.8℃，長冬無夏。

特殊的地理氣候特征為公路工程地質調繪帶來較多困難，主要表現在：高原區海拔高、氣溫低，路線范圍內發育積雪、涎流冰及季節性凍土等不良地質及特殊巖土，公路工程地質調繪在夏末初秋開展，氣溫相對較高，無法直接調查到低溫形成的不良地質及特殊巖土，同時工期緊，時間短，無法在合適季節開展相關工作；區內海拔高、路線長，地形地貌變化大，僅根據工作手圖準確定位較慢；區內泥石流等大型不良地質范圍較大，在高原缺氧的環境中進行詳細調查費時費力，工作難度大，效果差。

針對以上困難，Google Earth影像在本次公路工程地質調繪過程中得到了良好應用。

一、Google Earth簡介及本次地質調繪中的使用方法

Google Earth來源于Keyhole（鑰匙孔）公司自家原有的旗艦軟件，Keyhole軟件允許網絡用戶瀏覽通過衛星及飛機拍攝的地理圖像，這正是Google Earth的前身。Google Earth主要通過訪問Keyhole的航天和衛星圖片擴展數據庫來實現地理圖像瀏覽、查找等多項功能。

Google Earth上的全球地貌影像有效分辨率多為100m，通常30m，針對大城市、著名風景區、建筑物區域會提供分辨率為1m和0.5m左右的高精度影像。我國有高精度影像的地區很多，幾乎所有大城市都有。

Google Earth具有快捷的瀏覽功能及清晰的影像，在多方領域得到良好運用，如旅游、農林、石油勘探、工程地質等。由于其運用廣泛，目前開發出多款應用軟件，這些軟件可運行于電腦、手機、平板電腦等多種終端。

本次公路地質調繪主要通過電腦及手機等終端進行應用。即將設計好的公路中線圖（CAD版）通過軟件生成與Google Earth影像對應的KML文件并導入手機，用手機終端的Google Earth軟件打開，公路中線直接顯示在Google Earth影像圖上，在現場利用Google Earth軟件的定位功能，直接讀出所在位置的里程樁號，方便調查手圖定位，特別在周圍參照物較少的地方，更為方便。

二、在積雪調查中的應用

調查期間氣溫較高，未見降雪及積雪現象，區內積雪無法確定具體位置。而根據Google Earth影像圖可較準確確定積雪位置。

Google Earth可以瀏覽不同年份及不同月份的影像資料，從影像資料可以清楚發現積雪分布的位置，根據影像圖中加載的路線中線，準確確定積雪分布的里程樁號、范圍。影像圖很好的解決了夏季無法調查積雪的困難。

三、在涎流冰調查中的應用

涎流冰主要是地下水或地表水在相對高位出露或滲漏，水量不大但持續時間較長，冬季氣溫降低，出露水逐漸凝結形成倒掛的冰錐或冰柱產生涎流冰。若涎流冰量大，則逐漸涌向公路路面，影響交通。

涎流冰的形成主要需兩個條件，即長時間細小水流及長時間低溫。在氣溫較高的季節無法直觀調查到涎流冰的存在。通過Google Earth影像圖則可以直觀判斷。

涎流冰在Google Earth冬季影像圖上呈一白色斑點，斑點大小根據涎流冰產生規模不同而各有差異。在Google Earth影像圖上確定涎流冰位置以后，再根據現場調查的水出點特征則可基本判定涎流冰產生位置及規模等。由于部分出水點在冬季不一定有持續的水流，即不一定能形成涎流冰，若不結合Google Earth影像圖，則非常容易形成誤判。

四、在季節性凍土調查中的應用

季節性凍土同樣是由于持續低溫形成的一種特殊性巖土，在冬季凍結凍脹，春夏季融化沉陷，導致公路路基路面產生翻漿破壞。產生季節性凍土的條件主要有：較為豐富的地表水或埋深較淺的地下水；土體多為細粒土（粘性土、粉土、粉砂、細砂等）或細粒土含量較大，易產生毛細現象；持續低溫。以上三個條件缺一不可。

夏秋季節不具備持續低溫的條件，無法直接判斷季節性凍土，僅能通過地下水、地表水及土體特征大致判斷，缺點在于：冬季水量、水位變少、變深，可能不產生季節性凍土，容易導致誤判。通過Google Earth影像圖則可進行一定的彌補。

Google Earth冬季影像圖中水量豐富的土體顏色較深，反之較淺，根據深色土體分布位置并結合現場調查的地表水、地下水及土體物質組成等特征則可初步判斷季節性凍土的分布位置及范圍等，從而提高判斷準確度。

五、在泥石流調查中的應用

Google Earth影像圖在泥石流調查中的運用非常普遍，本次公路地質調繪主要進行以下方面應用：

圈定范圍。泥石流分布范圍一般較大，Google Earth影像圖可清楚的反映出泥石流的形成區、流通區及堆積區的范圍，利用Google Earth軟件中的測量工具可直接量出泥石流以上區域的面積大小，包括匯水面積，同時還可根據流通區長度及高程高差計算出流通區縱坡比降。

圈定發育區松散堆積層范圍。松散堆積層是形成泥石流的主要物質來源，Google Earth影像圖較清晰的反映出松散堆積層的分布位置及范圍，結合現場調查可基本估算出其儲量。

推斷發育狀態。Google Earth影像圖包含多張不同年份的影像圖，通過不同年份的影像資料可推斷出泥石流的發育狀態。如，不同年份的影像泥石流堆積規模在不斷擴大，說明泥石流處于發育發展期，同時還可推斷出其發展規模大小；若堆積規模不斷減小，這表明泥石流處于衰退期或相對穩定期。

六、應用中需注意的一些問題

Google Earth影像圖在公路地質調繪中有其多方面的優越性，給調查工作帶來不少的便利。但需注意一些問題。

不可以Google Earth影像圖為主要手段而忽略該有的地質調繪工作。Google Earth影像圖畢竟精度不夠，有些地方甚至沒有清晰的影像資料，若僅通過影像資料而不進行實地調查將存在很大的風險，甚至錯誤。Google Earth影像圖只能作為一種輔助性手段。

Google Earth影像圖坐標系統與我國的坐標系統具有一定的差異，調繪過程中應以調繪手圖或實地測量數據為準，不可直接將影像圖中的高程等數據進行使用，否則將出現嚴重錯誤。

Google Earth影像圖屬于全球性資料，不可將敏感地區照片等資料上傳到影像圖上，應加強保密意識。