高分三號衛星在洪澇和滑坡災害應急監測中的應用

馬建威 孫亞勇 陳德清 黃詩峰 李小濤 崔倩 雍熙

(1中國水利水電科學研究院,北京 100038)(2水利部信息中心,北京 100053)

高分三號衛星在洪澇和滑坡災害應急監測中的應用

馬建威1孫亞勇1陳德清2黃詩峰1李小濤1崔倩2雍熙2

(1中國水利水電科學研究院,北京 100038)(2水利部信息中心,北京 100053)

在介紹合成孔徑雷達(SAR)在洪澇和滑坡災害監測中應用方法的基礎上,采用高分三號(GF-3)衛星SAR數據對2017年吉林永吉“7·13”特大洪水災害和四川茂縣的“6·24”特大山體滑坡災害開展應急監測。監測結果顯示:洪水淹沒區主要集中在吉林市境內的溫德河和鰲龍河附近,永吉縣境內和吉林市市轄區淹沒面積(均不包含城市淹沒區)分別為19．82 km2和8．70 km2;滑坡體長度為2620 m,最大滑坡寬度為1135 m,滑坡體面積為1．76 km2,與無人機航拍影像的監測結果基本一致。應用結果表明,GF-3衛星具有較好的災害應急監測能力,能夠為中國的防災減災領域提供有力的數據支撐和信息服務。

高分三號衛星;合成孔徑雷達數據;應急監測;洪澇災害;滑坡災害

1 引言

高分三號(GF-3)衛星在2016年8月10日成功發射,是我國首顆分辨率達到1 m的C波段多極化合成孔徑雷達(SAR)成像衛星[1],具備聚束、全極化條帶、波成像等12種成像模式。在不同成像模式下,其空間分辨率從1 m到500 m,幅寬則從10 km到650 km。經過5個多月的在軌運行測試后,GF-3衛星于2017年1月23日正式投入使用,目前已經廣泛應用于防災減災領域。

本文在系統介紹基于SAR數據的洪澇和滑坡災害監測理論方法的基礎上,應用GF-3衛星SAR數據對2017年發生在四川茂縣的“6·24”特大山體滑坡災害和吉林永吉“7·13”特大洪水災害開展應急監測,對GF-3衛星的應急監測能力進行驗證,可為GF-3衛星在自然災害監測中進一步應用提供參考。

2 基于SAR數據的洪澇和滑坡災害監測理論方法研究

由于我國自然災害種類多樣,不同類型自然災害對衛星遙感器的要求不盡相同。可見光、近紅外、短波紅外至熱紅外譜段,對各類災害的探測均有一定的應用能力和潛力,光譜、紋理和結構信息豐富,空間分辨率較高,在災害監測中具有較大優勢,但是,災害往往伴隨著云雨天氣,使光學遙感器的應用受到了限制。微波遙感器,尤其是SAR,可以對自然災害進行全天候、全天時的監測,隨著其空間分辨率的不斷提高,已經成為自然災害監測中極其重要的手段。不同自然災害形成機制不同,應用SAR數據的監測理論方法也有差別,本文重點介紹其在洪澇和滑坡災害監測中的理論方法。

2．1 洪澇災害監測理論方法研究

我國東、中部地區位于東亞季風氣候區,受太平洋和印度洋季風的影響,冬春季雨量稀少,氣候干旱,而夏秋季又濕熱多雨,洪澇災害頻繁,對人民的生命財產和國民經濟建設構成嚴重威脅,影響社會、經濟的穩定和發展[2]。洪澇發生時,洪澇淹沒范圍和水淹深度信息的高效準確提取,是危險性評價、人員安全轉移等救災決策的重要依據。通過獲取洪水發生時的水體范圍,結合災前的水體范圍,即可得到洪水淹沒范圍,結合高精度數字高程模型(DEM),可以進一步得到水淹深度。

根據SAR圖像的散射特性可知,雷達后向散射強度由SAR系統參數(波長、極化方式、斜視角)、地物形狀、復介電常數與粗糙度決定。對于特定的SAR系統,雷達參數是特定的,地表目標的雷達回波強度主要受復介電常數和粗糙度的影響。陸地表面為粗糙表面,為漫反射,產生大量后向散射,后向散射強,圖像呈灰色和灰白色;水體表面粗糙度相對微波波段屬于光滑表面,為鏡面反射,只產生少量后向散射,后向散射強度弱,圖像成暗色或黑色,兩者形成鮮明的對比。當圖像中水體面積較大時,對圖像進行灰度直方圖統計,會出現明顯的雙峰現象,水體提取過程實際上是圖像分割的“二值化”過程,基于SAR數據的灰度圖或紋理圖的閾值分割法,把圖像信息劃分為水體和非水體兩類。其閾值的判定主要有經驗法、雙峰法,以及以最大類間方差法為代表的數理統計法,但其難點是不同雷達數據中水體的后向散射系數差異較大,很難確定一個統一的閾值[3]。文獻[4]中基于最大類間方差法,自動確定閾值,基于先進合成孔徑雷達(ASAR)數據提取了洞庭湖地區2007年枯水期和洪水期的水體范圍。在山區,山體陰影容易被誤分為水體,所以需要DEM輔助數據去除陰影,從而準確提取水體范圍。文獻[5]中基于DEM進行SAR圖像模擬,從而將山體陰影從水體提取的結果中剔除,提高了水體提取的精度。另外,雷達受噪聲影響嚴重,基于像元的水體提取容易出現“椒鹽”現象,提取的圖斑過于破碎,后期整理工作量較大,且使用單一閾值,對細小水體提取效果往往不佳。而基于面向對象分割的水體提取算法可以對SAR影像進行多尺度分割,充分考慮地物的散射、形狀和紋理等特征,將整個圖像分成眾多的“同質均一”的斑塊,可以有效避免 “椒鹽現象”,提取的結果更加具有完整性,且對細小水體的提取更加有效。文獻[6]中提出一種結合紋理與極化分解的面向對象極化SAR水體提取方法,能保證提取結果的完整性的同時,提高提取的精度。

2．2 滑坡災害監測理論方法研究

滑坡作為一種常見多發的地質災害,是在一定自然條件下斜坡巖土體在重力作用下穩定性受到破壞,沿軟弱面或軟弱帶發生整體的變形過程與現象[7]。我國滑坡多發地區集中分布在高原、山地,主要有黃土高原、云貴高原、橫斷山脈、秦嶺等地。及時、準確了解滑坡體的演變過程、形變空間分布及滑坡災害的特征信息,實現滑坡崩塌的分析、預報和治理,能為減災部門的防災、減災和救災提供可靠的科學依據。

針對滑坡監測,雷達遙感主要利用微波的相位、振幅和極化信息。根據利用的不同微波信息,滑坡體的雷達遙感監測方法可分為差分干涉測量法[8]、基于振幅的變化檢測法[9]和散射特征法[9-10]3種類型。差分干涉雷達測量技術主要利用同一地物的多時期或同時期多個軌道的雷達復圖像,計算多個干涉相位圖,獲取滑坡的形變量,從而實現滑坡體的形變分布、演變監測和災害預測?；谡穹淖兓瘷z測法主要基于滑坡災中和災前兩期的雷達后向散射系數圖,檢測地表后向散射強度的變化,識別滑坡體,獲取滑坡體形態、分布和范圍信息。散射特征法利用災中一景雷達復圖像或后向散射系數圖,根據不同地物的不同極化散射特征,識別滑坡體,獲取滑坡體形態、分布和范圍信息。雷達差分干涉測量利用連續覆蓋的多期滑坡災前和災中雷達復數圖像,監測滑坡的連續形變信息,對分析滑坡形變分布及發展規律非常有效,但是對于突變型滑坡,形變量可能超出差分干涉測量的形變監測梯度,致使差分干涉雷達測量無法有效監測滑坡體形變信息?；谡穹淖兓瘷z測法要求獲取滑坡災中和災前的2期雷達后向散射系數圖,同時災前的雷達圖像和災中雷達圖像的相干性要較好,但在實際應用時有時無法滿足以上要求,使得該方法在應用時受到一定限制。

我國滑坡災害多發生在植被覆蓋率高的高原和山區,滑坡災害通常會造成地表植被的大面積破壞,從而導致地表粗糙度和復介電常數的變化,在雷達圖像上表現出與周圍植被覆蓋區域明顯不同的后向散射強度,使SAR圖像易于識別滑坡體后壁和前緣等幾何形態特征。在應用SAR數據進行滑坡災害監測時,針對單景SAR圖像的基于散射特征法包括以下4種。

1)同極化交叉極化比值法

同極化的雷達后向散射數據主要體現地表的表面散射,交叉極化的雷達后向散射數據可表征因植被的體散射等引起的雷達去極化現象。通過不同極化方式的雷達后向散射系數比值處理,突出強度比值過大或過小區域,以實現滑坡范圍提取。同極化交叉極化比ρ的計算公式如下。

式中:σ0pp和σ0pq分別為同極化和交叉極化的后向散射系數,linear形式;下標p、q極化分別為水平(H)極化或垂直(V)極化。

2)同極化的復相干系數法

同極化相干性表征HH極化方式和VV極化方式雷達復圖像之間相似性程度。復相關系數γ計算公式如下。

式中:〈·〉表示數據期望,m×n影像大小內的平均值,m,n為影像的行列數;＊表示復數的共軛;Spp和Sqq表示同極化的復后向散射系數,通過計算復相關系數γ的模即可進行滑坡體的提取。

3)Pauli基分解彩色合成法

散射矩陣S(Sinclair矩陣)計算公式如下。

式中:SHH,SVH,SHV,SVV為HH、VH、HV、VV極化方式的雷達復后向散射系數。

式中:Spq表示散射矩陣S的元素;為pq極化方式的雷達后向散射系數,Ipq和Qpq分別為pq極化方式的雷達復圖像實部和虛部,Apq為pq極化方式的雷達復圖像振幅。

Pauli向量k的計算公式如下。

利用式(5)中的SHH＋SVV、SHH－SVV、SVH的模進行彩色合成,即可進行滑坡區域的提取。

4)極化熵法

由極化散射的Pauli向量,可得3階相干矩陣T3,計算公式如下。

式中:λ1,λ2,λ3分別為T3矩陣的第1個特征值、第2個特征值和第3個特征值;U3為矩陣對角化的單位正交矩陣。

相干矩陣的對角化,可得相干矩陣的特征值,特征值的計算公式如下。

式中:pi為第i個散射概率,i＝1,2,3;λi為T3矩陣的第i個特征值。

極化熵H計算公式如下。

3 GF-3衛星的應用

3．1 GF-3衛星SAR數據預處理

由于獲取的GF-3衛星SAR數據為L1A級單視復圖像,在應用前需要進行數據預處理。預處理過程一般包括輻射定標、多視、斑點噪聲濾波、地理編碼、重采樣及地形校正等,最終獲取后向散射系數數據。

由GF-3衛星SAR L1A級數據獲取后向散射系數的定標公式[11]如下。

雷達后向散射系數的dB形式與linear形式轉換公式如下。

式中:σ0為后向散射系數,linear形式。

3．2 2017年7月吉林省永吉縣洪水監測

2017年7月13－14日,吉林省中部地區特別是吉林市出現強降雨,局部出現特大暴雨,永吉縣全縣平均降水量175．4 mm,最大降水量站點為口前鎮下達水庫309 mm、雙頂子小屯水庫300 mm。降雨導致吉林市境內溫德河發生超歷史實測記錄的特大洪水,13日22時,溫德河水位超過城防工程堤頂高程0．44 m,永吉縣城進水,當地出現洪澇災情。14日0時0分,口前水文站出現洪峰,流量3350 m3/s,比2010年流量3120 m3/s多230 m3/s,相應水位228．05 m,超堤頂2．05 m,比2010年水位高0．37 m。洪澇災害導致吉林市市轄區局部地區受災,永吉縣全域全方位受災,道路橋梁中斷,房屋倒塌,農作物受損嚴重,部分群眾被困。

GF-3衛星迅速啟動應急響應,于2017年7月14日5點31分獲取了一景永吉縣地區的標準模式的SAR數據(分辨率25 m)。對該景影像預處理后,基于面向對象分割的水體提取算法,對吉林市市轄區及永吉縣境內洪澇災情進行了應急遙感監測,由于SAR數據空間分辨率的限制,未對城市淹沒區進行提取。圖1為吉林市市轄區及永吉縣洪水淹沒區SAR遙感監測專題圖,監測結果顯示洪水淹沒區主要集中在吉林市境內的溫德河和鰲龍河附近,永吉縣境內淹沒面積(不包含城市淹沒區)為19．82 km2,吉林市市轄區淹沒面積(不包含城市淹沒區)為8．70 km2,其 中,豐 滿 區 為5．30 km2,船 營 區 為3．29 km2。監測結果及時提交給了水利相關部門,為準確了解淹沒范圍及救援工作提供了有力的數據支持。

3．3 2017年6月四川省茂縣滑坡災害監測

2017年6月24日5點39分,四川省阿壩藏族羌族自治州茂縣疊溪鎮新磨村富貴山山體頂部震裂山體突然滑動,高速撞擊下方坡體,并沿程鏟刮坡積塊石土層,碎裂解體并轉化為碎屑流,協同下部老滑坡堆積體,形成擴散型碎屑流引發高位順層巖質滑坡[12]。滑坡體處于岷江一級支流松坪溝左岸,直接摧毀新磨村,并堵塞松坪溝,導致10人死亡,3人受傷,73失蹤,造成巨大的人民生命財產損失。GF-3衛星迅速啟動應急響應,于2017年6月24至27日對茂縣地區開展了多次監測拍攝,其中2017年6月26日19時05分獲取了一景茂縣新磨村地區的全極化條帶模式1的SAR單視復圖像數據(空間分辨率為8 m)。利用該數據,采用同極化與交叉極化比值、同極化復相干系數、Pauli基分解彩色合成及極化熵等4種監測方法,對四川省阿壩藏族羌族自治州茂縣新磨村地區滑坡災害進行了應急監測。滑坡災害發生前,滑坡體及周圍地區被植被完全覆蓋;災害發生后,滑坡體地區高位垮塌,植被覆蓋摧毀,地表裸露出土壤、巖石碎屑物。與災前相比,災后的滑坡體區雷達散射特征改變,滑坡體的同極化與交叉極化比值減小、同極化復相干系數增大、極化熵變小和Pauli基分解彩色合成圖偏紫色,監測結果如圖2所示。從圖2中可以看出,4種方法均具有較好的滑坡監測能力,其中VV/VH比值圖和VV與HH復相干圖結果相對較好,滑坡體邊界清晰,便于滑坡體區域的快速提取。最后,結合VV/VH比值圖(圖2(a))和VV與HH復相干系數圖(圖2(b))進行滑坡體的范圍提取,提取結果如圖3所示。結果顯示:山體坡面高位垮塌,滑坡體長度為2620 m,最大滑坡寬度為1135 m,滑坡體面積為1．76 km2,造成新磨村被完全掩埋,房屋被徹底摧毀,部分河道堵塞岷江一級支流松坪溝,與基于無人機航拍影像的監測結果基本一致(無人機航拍數據,空間分辨率0．1 m,監測的滑坡體面積為1．62 km2,滑坡體長度約為2658 m,最大滑坡寬度為1200 m)[13]。監測結果及時提交給了水利相關部門,為救援工作提供了有力的數據支持。

4 結束語

GF-3衛星搭載的SAR為我國自然災害監測提供了有力的數據支持,當自然災害發生時可以迅速啟動應急響應,在最短的時間內獲取災區的SAR影像,通過雷達圖像解譯進行受災體的識別,從而為救災工作提供近實時、準確的信息,支持救災工作的科學、有序進行。利用GF-3衛星SAR數據,對2017年發生在我國吉林永吉“7·13”特大洪水災害和四川茂縣的“6·24”特大山體滑坡災害開展應急監測,結果表明:GF-3衛星SAR數據具有較好的洪澇和滑坡災害應急監測能力,且具有較高的監測精度,其中滑坡監測結果與基于無人機航拍影像的監測結果基本一致。后續將進一步地開展基于SAR的自然災害監測理論研究,深化GF-3衛星在防災減災領域中的應用,不斷提高我國應用GF-3衛星開展自然災害監測的水平。

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Applications of GF-3 Satellite in Flood and Landslide Disasters Emergency Monitoring

MA Jianwei1SUN Yayong1CHEN Deqing2HUANG Shifeng1LI Xiaotao1CUI Qian2YONG Xi2
(1 China Institute of Water Resources and Hydropower Research,Beijing 100038,China)
(2 Information Center of Ministry of Water Resources,Beijing 100053,China)

The theory and methods of landslide and flood disaster monitoring by using SAR are discussed．The Yongji county flood disaster in July 2017 and Maoxian county landslide in June 2017 are emergently monitored and assessed by using SAR data from GF-3 satellite．According to the analysis,flood inundation areas mainly centralizes in the vicinity of Wende river and Aolong river in Jilin city,with inundated area(excluding urban inundation area)of 19．82km2in Yongji county,and 8．70km2in Jilin municipal districts;the length,maximum width and area of the landslide are 2620m,1135m,and 1．76km2,respectively,which agrees well with the monitoring results by using UAV aerial images．The application results indicate that GF-3 satellite has the capability of emergency disaster monitoring and can provide strong support and information service for disaster prevention and reduction in China．

GF-3 satellite;SAR data;emergency monitoring;flood disaster;landslide disaster

2017-10-16;

2017-11-22

國家自然科學基金青年科學基金項目(41701431,41601401),國家重點研發計劃(2017YFC0405803)

馬建威,男,博士,工程師,從事地表參數微波遙感定量反演和自然災害遙感應急監測研究工作。Email:mjw147258369＠126．com。

TP75

A

10.3969/j.issn.1673-8748.2017.06.026

(編輯:夏光)