基于遙感技術的地質災害解譯研究
——以中國通化市地質災害遙感解譯為例

張強

中國建筑材料工業地質勘查中心吉林總隊，中國 吉林 長春 130000

1 引言

遙感技術的興起和發展拓寬了公眾的視野[1-3]，具有宏觀、綜合、多尺度的特點[4]。已成為地質研究和地質調查的必要手段，特別是在礦產勘查、地質環境調查與評價、地質災害監測等方面。論文以中國吉林省臨江市為例，借助多光譜、高分辨率遙感影像數據，結合地質災害其他相關數據進行遙感解譯。遙感影像、1∶5萬地形圖、1∶10萬地質災害調查圖等多源數據融合。通過計算機自動識別和人機交互解釋，對地質災害類型、邊界、規模和形態特征進行解釋，提取必要的地質災害信息，分析地質災害的成因和發展規律。

2 研究區域概況

本次地質災害遙感解譯區域為通化市區（包括二道江區和東昌區），面積761km2。通化市區地處中國吉林省東南部長白山地，地質環境質量較差，人類社會經濟活動強烈，對地質環境影響較大，加之雨季降水集中，常出現大到暴雨及連續降雨，因此區內長期以來，泥石流、崩塌、滑坡等地質災害時有發生。

3 數據源

3.1 數據收集

收集工作區遙感影像、地形圖等數據。根據調查目的和研究對象，選取高分1號遙感衛星數據，全色分辨率為2m，多光譜分辨率為8m。結合遙感地質災害的特點，減少云、雪、植被等對地質體的影響。選擇當年春季Landsat8全波段遙感影像1景，全色分辨率15m，多光譜分辨率為30m，條帶號（Path）為117，行編號（Row）為31，云量0.04%。收集工作區地質災害防治規劃圖、地貌圖、地質圖等數據。

3.2 數據處理

遙感圖像處理分為多光譜合成與幾何校正兩個步驟，根據不同地物選擇合適的三個波段進行組合，形成30m分辨率的多光譜圖像，而后根據地面控制進行幾何校正。Landsat8遙感影像須在合成30m分辨率的多光譜圖像后再與15m分辨率的全色數據相融合，最終形成經幾何校正及地理配準的15m分辨率的多光譜圖像。圖像幾何校正采用多項式擬合法，幾何校正均方差不大于1個像元。再進行裁切和融合，得到處理后的Landsat8遙感影像。高分辨率遙感數據處理是將單波段數據分別合成8m分辨率的多光譜圖像，再與2m分辨率的pan圖像融合形成2m分辨率的多光譜圖像。用地形圖校正多光譜融合圖像。幾何校正采用多項式擬合方法，幾何校正的均方誤差不大于6像元，然后進行鑲嵌和裁切，得到處理后的高分辨率遙感影像。本研究還從1∶5萬地形圖中提取高程點和等高線數據，應用ARCGIS中3D Analyst Tools（3D分析工具），創建TIN（不規則三角網），再將TIN轉換成Raster，生成工作區DEM。以DEM為基本地形數據，應用ARCGIS中Spatial Analyst Tools（空間分析工具）中Surface（表面分析），生成坡度圖、坡向圖等數據，主要為崩塌、滑坡、不穩定斜坡提取提供數據支持；應用Spatial Analyst Tools（空間分析工具）中Hydrology（水文分析）進行水文分析，主要為泥石流提取提供數據支持。

3.3 解釋方法

根據工作區的地質環境特征和遙感影像特征，建立解譯標志。在遙感解譯中，常用色調深度、色調均勻性和邊界清晰度來描述照片的色調特征。通常需要通過顏色、陰影、水系、紋理特征、植被、位置等來解釋目標特征。

3.3.1 崩塌

崩塌地質災害多分布在溝谷、道路、河流等巖性堅硬、節理發育的陡峭邊坡地段，陡坡周圍堆積成巖堆或到石堆，總體影像粗糙，微地貌起伏不平，如地表有植被覆蓋往往呈叢狀；崩塌體后緣發育有帶狀分布的陡峭山崖或絕壁，在遙感影像上陽坡為淺色調區塊、陰坡呈濃重的陰影區帶；崩塌體呈淺色調不規則板塊影像，且常常成群、成帶出現。崩塌在崩落過程受重力控制，與坡度和坡向都存在密切關系，其地學遙感解釋機理主要為光譜特征、地形特征、形狀特征及邊緣特征。基于本次的崩塌地質災害遙感解譯的主要本底值選取植被指數、土壤亮度指數、地形指標等。

3.3.2 滑坡

滑坡是一定自然條件下的斜坡，由于河流沖刷、人工切坡、地下水活動或地震等因素的影響，使部分土體或巖體在重力作用下，沿一定的軟弱面或帶，整體、緩慢、間歇性、以水平位移為主的變形現象。本次滑坡遙感解譯主要選取植被指數、土壤亮度指數、順坡性指數和坡度作為背景值。在滑坡解釋中引入了邊緣檢測和紋理特征提取。背景值提取滑坡的滑坡遙感信息，在實際工作中，為了探索一種信息提取方法，通過大量的實驗，根據滑坡特征，決策樹建模，提取信息，然后監測和Canny算子提取邊緣圖像融合處理，從而達到提取風險點的目的。

3.3.3 泥石流

首先，泥石流信息的遙感背景值計算是將主成分變換得到的植被指數、土壤亮度指數和遙感第一主成分圖像進行綜合計算，得到新的第一主成分圖像。在此過程中，增大了泥石流與周圍地物光譜值的差異，便于閾值選擇算法準確有效地提取泥石流候選區域。一步集成操作獲得第一主成分圖像、多峰直方圖閾值的新使用泥石流自動提取閾值選擇算法，基于閾值的提取滑坡候選區域，在這一過程中需要使用形態學濾波的部分實行封閉運行新的灰度圖像不是純像元進行處理。

其次，利用DEM數據進行平滑處理，去除“短分支”和離散點，并對數據進行形態學封閉操作，得到連續性良好的山谷中心線。利用形態學濾波擴展算法對獲得的具有一定核心大小的連續谷中心線進行擴展運算，得到谷范圍。

最后，基于泥石流候選區域二值圖像和溝道范圍二值圖像，進行圖像匹配處理，得到疑似泥石流柵格圖像點，并對其進行矢量化，然后根據泥石流的形成條件和泥石流的空間特征，對泥石流矢量圖像斑塊的面積、坡度和坡度適宜性進行篩選，最終得到泥石流矢量圖像斑塊。

3.3.4 不穩定斜坡

一般在比較陡峭的斜坡上，基巖裸露，植被稀疏，有發生崩塌、滑坡等地質災害的可能，在遙感影像上呈淺色調，一般在假彩色影像上呈灰白或白色，周圍植被發育區呈粉紅色或者大紅色，不穩定斜坡解譯標志與崩塌有類似之處，崩塌為已發地質災害，有倒石堆。不穩定斜坡是有可能發生地質災害如崩塌、滑坡等，與坡度和坡向都存在密切關系。

4 結論和討論

4.1 解釋結果與驗證

通化市區主要的地質災害類型為崩塌，主要分布在該區域的東北和西南部，這些區域人類活較為劇烈，分布一定數量的采礦用地及人工建筑。地質災害多發生在山腳下、植被稀疏地帶。通過統計：崩塌32處，發生面積為39.56hm2；泥石流5處，發生面積為3.34hm2；滑坡3處，發生面積為2.67hm2，不穩定斜坡31處，面積為21.65hm2。災害總面積達67.22hm2。解譯地質災害點71個，野外驗證63個，野外驗證率達88.73%，解譯正確率為79.37%。

4.2 解釋評價分析

采用多光譜、高分辨率遙感影像等多源數據結合的方式，根據地質災害特征采取有針對性的方法能夠有效地提取地質災害點。經現場驗證，解釋精度達到技術規范要求。地質災害發生主要受自然因素、人為因素兩方面因素影響，人為因素主要是人類的生產生活活動，包括修建道路、開挖隧道、開采礦山等，自然因素主要是地貌、巖性等地質環境條件，以及日曬、降雨等。崩塌主要發生在道路旁，泥石流主要發生在受雨水沖刷有一定坡降的溝谷區域。本次遙感解譯精度能夠指導地質災害調查工作開展，但是由于遙感影像成像內外因素影響，存在“同物異譜，異物同譜”現象，同時受個人影像判讀經驗影響，造成一些解譯點判斷不準確。總體來看，解譯精度能夠滿足技術規范要求，達到解譯工作目的，發揮了在地質災害調查與區劃工作中的作用。