地質災害隱患識別關鍵技術研究與應用
——以四川茂縣為例

陳思思 佘金星* 廖 露 陳笑峰

（四川測繪地理信息局測繪技術服務中心，四川 成都 610081）

1 概述

四川是全國地質災害最為發育的省份。近年來，盡管四川省實施的地質災害綜合防治體系建設工作取得了一定成效，地質災害損失逐年減少，但由于四川省特殊的地質構造條件，頻繁的地震活動，使得地表淺層遭受了大量破壞，松散物質大量發育，在氣候異常、降雨突發暴發下，地質災害風險將急劇增大。此外，四川省地形起伏大，山區丘陵廣布，植被生長茂密，地質災害分布廣、隱蔽性強，導致地質災害防治工作出現調查難、發現難、識別難、監測難等問題，傳統地質災害調查、排查手段已顯得力不從心。以2017 年“6·24”茂縣疊溪鎮新磨村滑坡為例，經調查，該滑坡源區地處大山中上部，人跡罕至，具有高位遠程、高植被覆蓋、高隱蔽性等特點。該事件引起了國內外地質災害學者的深度思考與研究，如何提前發現和有效識別出重大地質災害的潛在隱患并加以主動防控，成為了地質災害防治領域集中關注的重點和難點[1，2]。

機載激光雷達測量技術（簡稱“LiDAR”）具有可部分穿透植被直達地表的技術優勢，機載LiDAR 通過集成定姿定位系統和激光測距儀，可直接獲取目標區域三維表面坐標信息。機載LiDAR 遙感技術不僅能提供高分辨率、高精度的地形地貌數據，同時可通過多次回波技術穿透地面植被，有效獲取到真地表點云信息[3，4]。通過點云數據處理，剝離地表植被，再現真實地形地貌，可以得到高精度的真地表信息，進而可對地貌微小的臨災條件、異常地形等信息進行判識，為類似西南區域高位遠程、高植被覆蓋、高隱蔽性的地質災害隱患識別提供重要技術手段[3，5]。

2 研究區概況

茂縣地處龍門山斷裂帶，石大關弧形構造帶，區內受倒轉背斜影響，屬青藏高原東南邊緣，龍門山分區地層和馬爾康分區地層。茂縣人類工程活動強烈，受降雨、地震及切坡等不合理人類工程活動的影響，境內崩塌、滑坡、泥石流等地質災害呈現易發、突發等現象。地質災害對人民生命財產安全造成了較大的威脅和危害，并在一定程度上制約了縣域社會經濟發展，因此，急需開展地質災害隱患識別、災害調查與地質災害工程治理等工作，其工作區具體情況見圖1。

圖1 研究區范圍及區域斷層構造示意圖

3 數據與方法

3.1 點云數據獲取

本次工作采用小松鼠有人直升機（OEC145）掛載長距離激光測距儀，激光雷達系統采用國產小型機載激光雷達系統（SE-J1200B），為保證可以有效穿透植被，本次激光掃描頻率采用400KHz，小松鼠有人機采用變高飛行。同時，本次航攝還搭載了8000 萬像素的光學相機，可同步獲取可見光影像數據，影像主要用于后期搭建三維場景輔助解譯判識。結合測區環境及解譯需求，設計獲取的點云密度優于10/平方米，實際獲取為13.5 點/平方米；影像數據分辨率計劃優于0.2 米，實際獲取為0.05 米。其獲取的數據類型及參數如表1 所示。

表1 獲取數據的基本情況

3.2 數據處理

針對地質災害隱患識別，地面點云數據最為可靠，通過去除植被可直接看到裸露的地表，消除因植被覆蓋帶來的“隱蔽性”[2]。因此，機載LiDAR 點云數據的處理尤為重要。其數據處理主要包括多航帶、多架次之間的航帶平差、計算機自動植被剔除的參數選優、手動精細化分類的標準判識、微小地貌成災前兆信息取舍的尺度等，其關鍵流程如圖2 所示。

圖2 機載LiDAR 地質災害隱患識別數據處理關鍵技術流程圖

3.3 基于三維實景的地質災害遙感解譯

3.3.1 構建三維實景解譯場景

地質災害隱患的解譯在三維解譯平臺中開展，其主要工作方法是導入生成的高精度DEM和DOM數據，構建三維實景地質災害遙感解譯環境，開展立體式的質災害遙感解譯。三維實景模型兼顧了二維影像和三維地形的特點，較單純的影像能提供更多的信息，有助于地質災害、微小地貌的判識。以圖3（a）滑坡的三維實景模型為例，從模型地物表面形態上來看，疑似滑坡區域僅滑源區稍稍可見，其他形態特征均不明顯；從光譜信息來看，滑坡區域與環境的色彩一致，無法區分；從紋理特征上來看，也無法區分滑坡的邊界信息。但通過基于LiDAR 點云濾波處理后得到的如圖3（b）三維數字高程模型中，可發現滑源區的物質損失與堆積區的物質增加構成了滑坡最明顯的特征，在此基礎上，滑源區圈椅狀形態、堆積區邊界地形變化、滑源區表面光滑等均是該滑坡判識的典型標志，這是機載LiDAR 數據區別于傳統影像滑坡解譯的優勢所在。

圖3 滑坡災害遙感解譯標志

3.3.2 建立地質災害隱患識別解譯標志

地質災害隱患識別首先要建立解譯標志。本次研究主要建立了滑坡、崩塌、泥石流三種解譯標志。每種災害其對應的解譯標注不同。例如滑坡（圖4（a）、（b））在三維模型上滑坡的一般判識特征包括簸箕形、舌形等平面形態，較大規模的滑坡可見其滑坡壁、滑坡臺階、滑坡舌、封閉注地等地貌信息，除局部識別外，還應從大范圍的地貌形態進行判斷，如滑坡多在峽谷中的緩坡、分水嶺地段的陰坡、侵蝕基準面急劇變化的主、支溝交會地段及其源頭等處發育[4]。崩塌（圖4（c）（d））的一般特征與滑坡完全不同，一般崩塌上部地形陡立、坡表巖體破碎、粗糙不平、基巖多裸露、堆積呈現三角錐形、處于地形低處。不同發育時期的崩塌呈現出的特征不一，一般而言，從發育初期到發育成熟期，其崩塌壁顏色由淺變深（崩塌壁巖石色調本身較深除外）、植被生長由稀疏到茂盛、上部陡坡愈發明顯。同樣，我們建立了泥石流（圖4（e）、（f））建議標志，其典型的泥石流溝道特征明顯，地形上具有一定坡度，堆積體多呈扇形分布，發育溝口部位。因此，一般只要發現溝口有明顯的泥石流堆積扇，則可明確判別其為泥石流溝。但有些泥石流由于其堆積物被河水帶走，并未保留扇形地貌，對于此類泥石流溝，應對其流域內有關泥石流的其他因素（坡度、巖性、斷層、松散物質）進行進一步詳細判識，必要時進行實地核查。而基于LiDAR 的泥石流災害解譯，要綜合泥石流發育地形、堆積扇和溝道范圍內的不良地質體這三方面進行綜合判斷。

圖4 地質災害遙感解譯標志（依次為滑坡、崩塌、泥石流）

3.3.3 地質災害解譯與野外查證

根據建立的地質災害遙感解譯標志，結合測區地質災害防治區域已有水文、區域地質、地形地貌、自然地理、交通等數據，參照《地質災害遙感調查技術規定（DD2015-01）》，同時借鑒地質災害解譯經驗及專家知識，在Skyline 平臺上開展三維地質災害遙感解譯，形成初步解譯成果。

依據初步解譯成果，對室內解譯存在疑問的地質災害及孕災地質背景要素進行野外實地調查，確定地質災害的類型、邊界范圍、形態特征、規模大小和危害程度。野外查證時應首先選擇典型地段進行解譯標志及初步解譯成果驗證，在此基礎上進行整個工作區的查證；驗證時，首先確認是否為地質災害，然后再核定地質災害的邊界范圍、形態特征、規模大小、運動方式和危害程度等要素。

4 地質災害隱患識別結果

本次研究基于機載LiDAR 技術，經室內解譯與野外查證后，在茂縣70 平方公里范圍內解譯發現的地質災害隱患點共52 處，分別為滑坡16 處、崩塌30 處、不穩定斜坡4 處、泥石流2處。經查證分析，滑坡災害以大中型為主，多由地震所誘發，具有規模大、滑源區高、滑距遠、有河流堰塞歷史等特征；崩塌災害多為中小型，為自然因素誘發，多發生于高陡邊坡；泥石流災害均為大型低頻泥石流，物源分布較為集中。將解譯出的52 處地質災害隱患點與茂縣已知地災隱患點坐標進行空間位置關聯，對比發現新增地質災害隱患11 處，占比21.16%；此外，本次機載LiDAR 調查出的、經野外復核仍有明顯變形跡象且存在較大威脅的地質災害隱患點有4 處，應引起重視。

5 結論與討論

機載LiDAR 技術對于已發生形變位移的地質災害具有較好的探測識別能力。尤其是在高植被覆蓋區，通過獲取高密度點云數據，經植被剝離，可以清晰重現微小地形地貌，從而利于獲取成災前兆信息，在地質災害隱患早期識別方面具有一定優勢。機載LiDAR 數據獲取機動靈活，彌補了人跡罕至、高山峽谷區域地質災害調查識別的空白，可很好發現并圈定潛在地質災害的邊界、規模等信息，是地質災害調查技術的有力補充。

但是，機載LiDAR 地質災害遙感調查側重于對已發生災害形態及邊界的圈定，對于正在發生形變的災害隱患難以較好識別。因此，需綜合利用無人機、高精度遙感、LiDAR、InSAR 等技術，開展多學科交叉（工程地質、攝影測量與遙感等）融合，對地質災害開展多層次、多維度、持續性的立體觀測，才能最大程度識別地質災害隱患，有效破解地質災害隱患早期識別難題。