韓健楠 孫增慧

（1陜西省土地工程建設(shè)集團有限責(zé)任公司 陜西西安 710075 2陜西地建土地工程技術(shù)研究院有限責(zé)任公司 陜西西安 710075 3國土資源部退化及未利用土地整治重點實驗室 陜西西安 710075 4陜西省土地整治工程技術(shù)研究中心 陜西西安 710075）

引言

滑坡作為最危險的自然災(zāi)害之一，一般被定義為巖土體或其他人工材料在重力作用下的失穩(wěn)破壞。全球范圍內(nèi)由于滑坡導(dǎo)致的人員傷亡和財產(chǎn)損失數(shù)量巨大，我國作為受滑坡災(zāi)害影響最為嚴(yán)重的國家之一，滑坡問題已在學(xué)界被廣泛關(guān)注。對于滑坡這類自然災(zāi)害而言，傳統(tǒng)上，由于其發(fā)生往往具有不可預(yù)見性，加之空間分布較為分散，因此難以系統(tǒng)性地進行識別。近些年遙感技術(shù)高速發(fā)展，各類衛(wèi)星遙感影像變得越來越便于取得，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)開始被應(yīng)用于滑坡的識別中，并取得一些成果。本文對此進行綜述，針對應(yīng)用于滑坡識別的衛(wèi)星遙感技術(shù)及其特點的進行了歸納總結(jié)，并對未來的研究發(fā)展趨勢進行了展望。

1 衛(wèi)星遙感

衛(wèi)星遙感作為一門新興的對地觀測手段，始于二十世紀(jì)末，是當(dāng)時的“對地觀測系統(tǒng)EOS”計劃的主體[1]。近些年來，遙感技術(shù)迅速進步，遙感影像空間分辨率正在逐漸提高。1999年IKONOS衛(wèi)星的發(fā)射，標(biāo)志著遙感影像分辨率首次完成了米級的突破。隨著之后如QuickBird、Pleiades等衛(wèi)星的相繼發(fā)布，衛(wèi)星遙感全面進入了一個高分辨率時代。這一進程加強了衛(wèi)星遙感對地面物體能識別能力，加速了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在各個行業(yè)應(yīng)用中的普及。

2 滑坡識別

傳統(tǒng)的滑坡識別主要依賴于地面的調(diào)查數(shù)據(jù)，往往費時費力，且容易造成統(tǒng)計遺漏。而衛(wèi)星遙感由于其覆蓋面廣，相較傳統(tǒng)的地面調(diào)查法具有低成本、高效率的優(yōu)勢。并且基于衛(wèi)星遙感的識別能提供地面調(diào)查數(shù)據(jù)無法完全提供的光譜數(shù)據(jù)，有利于對滑坡的進一步分析，因此在近些年來被廣泛應(yīng)用[2,3]。

目前對于滑坡的識別主要有兩方面的數(shù)據(jù)輸入，一是光學(xué)影像（optical image）數(shù)據(jù)、二是合成孔徑雷達（SAR）數(shù)據(jù)。

2.1 光學(xué)影像

利用光學(xué)影像數(shù)據(jù)對滑坡體識別按照識別方式可以分為手動和自動兩種。手動識別是指通過光學(xué)影像，依據(jù)專家評價法，對影像中的滑坡點進行視覺解譯。而自動解譯是指利用特定的圖像分類算法對圖像中的地物進行自動分類，從而識別滑坡體的位置與展布。傳統(tǒng)的自動解譯算法（如支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）一般是基于影像中單個像元的光譜信息[4]，2000年后基于對象的圖像識別算法（object-based image analysis,OBIA）出現(xiàn)，并開始逐漸應(yīng)用于滑坡識別[5]。一些研究表明，相比傳統(tǒng)基于單個像元的圖像識別算法，基于對象的識別算法能有效提高識別準(zhǔn)確率[6,7]。

2.2 合成孔徑雷達

衛(wèi)星雷達是指衛(wèi)星上搭載的一種對地發(fā)射電磁波并接受地面反射的一種主動遙感裝置。合成孔徑雷達發(fā)明于上世紀(jì)50年代，其利用多普勒效應(yīng)對傳統(tǒng)雷達進行了改進，從而提升了圖像的分辨率。合成孔徑雷達具有穿透性強，不受云層覆蓋條件影響的優(yōu)點，但由于電磁波與地面介質(zhì)交互的復(fù)雜性，其解譯結(jié)果并不如傳統(tǒng)的光學(xué)影像直觀。但隨著差分干涉雷達技術(shù)的普及，大大提高了合成孔徑雷達在滑坡識別上的能力，因此近些年是滑坡研究的熱點問題[8]。

結(jié)語

由于衛(wèi)星遙感技術(shù)的飛速發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)來源變得越發(fā)的多樣化，其對滑坡進行觀測與識別的手段也在不斷進步。一些新技術(shù)的引入如合成孔徑雷達，使得衛(wèi)星遙感的識別能力大幅提高?？傮w而言衛(wèi)星遙感對滑坡識別能力的進步源于兩個方面：首先是衛(wèi)星及所搭載傳感器本身的創(chuàng)新，諸如亞米級遙感影像的出現(xiàn)，合成孔徑雷達的應(yīng)用等技術(shù)創(chuàng)新無疑是滑坡識別領(lǐng)域的首要推動力；其次是圖像識別算法的創(chuàng)新，一些來源于計算機視覺、機器學(xué)習(xí)理論的新算法的出現(xiàn)使得圖像識別由傳統(tǒng)的人為識別發(fā)展至今天的基于像元與面向?qū)ο蟮淖詣踊虬胱詣幼R別，這一轉(zhuǎn)變意味著識別效率的提升。在未來的研究中，這兩方面仍將作為創(chuàng)新的重點，推動衛(wèi)星遙感對滑坡識別能力的進步。