董 文,潘建平,陽振宇,夏 鑫,張定凱,向淇文,曹建虎,廖振環(huán)

(重慶交通大學(xué)土木工程學(xué)院， 重慶 400074)

0 引言

我國是世界上地質(zhì)災(zāi)害最嚴(yán)重的國家之一，大量的地質(zhì)災(zāi)害致使交通中斷，耕地、基礎(chǔ)設(shè)施被毀，尤其是在我國的西南地區(qū)，特殊的地形地貌、區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造等因素使得該區(qū)成為我國地質(zhì)災(zāi)害最為活躍的發(fā)育區(qū)。因此，對于快速且準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險對提高災(zāi)害防治效果具有重要的現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)的調(diào)查方法，單靠調(diào)查人員實地調(diào)查，資料取得的速度慢，不能及時滿足決策的需要，而日趨成熟的遙感影像特別是高分辨率衛(wèi)星圖像在實時收集各類資源信息方面有著強(qiáng)大的、不可替代的功能和優(yōu)勢，同時又能客觀、真實、動態(tài)和快速地反映地質(zhì)環(huán)境和地質(zhì)災(zāi)害信息的特點(diǎn)，結(jié)合GPS和GIS方法，人們可以無接觸、快速、全面、準(zhǔn)確地掌握遠(yuǎn)距離的各種地形、地物情況以及查明地質(zhì)災(zāi)害分布現(xiàn)狀[1]，提高了地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查成果的精度和質(zhì)量，因此，遙感技術(shù)已成為地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查與監(jiān)測新的方法和手段。

我國以往開展的地質(zhì)災(zāi)害遙感調(diào)查采用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)多以國外數(shù)據(jù)為主，例如2003年新疆巴楚—伽師地震后，王曉青等[2]利用航空遙感影像，以及不同時相的震前、震后SPOT5圖像，首次成功地實現(xiàn)了在地震應(yīng)急階段獲取震害遙感影像并進(jìn)行了地震災(zāi)害評估；王瑞國等[2]以 WorldView-2數(shù)據(jù)為依據(jù)，建立遙感解譯標(biāo)志，將解譯結(jié)果與野外驗證相結(jié)合、人機(jī)交互解譯與計算機(jī)自動信息提取相結(jié)合的方法，圈定了烏東煤礦由采礦活動引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)及其集中發(fā)育區(qū)，為相關(guān)部門進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害防治決策提供了依據(jù)。

但國外數(shù)據(jù)成本高且受數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)覆蓋能力等方面的制約，在實際地質(zhì)災(zāi)害的調(diào)查中時效性往往相對滯后[4-5]，對于災(zāi)害的監(jiān)測達(dá)不到實時性的要求。近年來，我國自主研發(fā)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量高、價格低廉、數(shù)據(jù)覆蓋能力強(qiáng)且數(shù)據(jù)更新快[6-7]，越來越受到廣大研究者的青睞。但在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測的應(yīng)用方面，采用國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行災(zāi)害體的調(diào)查研究工作較少。

因此本文采用國產(chǎn)高分二號數(shù)據(jù)，以重慶市三峽庫岸長江干流庫岸(萬州段)為研究區(qū)，通過對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、配準(zhǔn)、鑲嵌等一系列處理，然后將野外實測數(shù)據(jù)與影像底圖進(jìn)行疊加，綜合分析災(zāi)害體的影像特征、形成的地質(zhì)環(huán)境條件及分布規(guī)律，其結(jié)果為國產(chǎn)衛(wèi)星在地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查以及應(yīng)用推廣提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和應(yīng)用示范。

1 研究區(qū)域概況

萬州區(qū)位于重慶市東北部，屬于三峽庫區(qū)腹心地帶，總面積約3 457 km2。地處川東盆地長江河谷帶，區(qū)內(nèi)地貌受控于地質(zhì)構(gòu)造格局，背斜成山，向斜成谷，山脈總的走向與區(qū)域構(gòu)造線吻合[8]。由于研究區(qū)河流縱橫、地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜等因素的影響，最終造成該區(qū)成為地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的地區(qū)之一。

1.1 地形地貌及地質(zhì)構(gòu)造

萬州區(qū)地處長江河谷帶，長江在區(qū)內(nèi)的進(jìn)口海拔標(biāo)高118 m，出口海拔標(biāo)高106 m。該區(qū)總體屬于構(gòu)造-侵蝕、剝蝕低山丘陵地貌，區(qū)內(nèi)地貌明顯受控于地質(zhì)構(gòu)造格局，背斜成山，向斜成谷，山脈總的走向與區(qū)域構(gòu)造線吻合，沿NNE向展布。受巖性及水系的控制，本區(qū)具多樣化的地貌景觀。

區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造上，萬州區(qū)位于新華夏一級構(gòu)造四川沉降褶皺帶之川東褶皺帶北東緣。主要為方斗山背斜、鐵峰山背斜、假角山等高背斜以及萬縣復(fù)向斜(包括萬縣向斜、黃柏溪向斜、新場背斜和故陵向斜)組成，構(gòu)造線總體由NNE向轉(zhuǎn)至近東西向，在其七曜山背斜西側(cè)斜接復(fù)合。

1.2 氣象水文條件

萬州區(qū)屬亞熱帶東南濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，氣候溫暖濕潤，雨量充沛，雨熱同步，多伏旱，多秋雨，少霜雪。區(qū)內(nèi)多年平均降水量為1 191.3 mm，降雨集中為夏秋兩季，其中4～9月占全年降雨的90%。

萬州境內(nèi)河流縱橫，河流、溪澗切割深，落差大，高低懸殊，呈枝狀分布，均屬長江水系。區(qū)內(nèi)地下水的分布、埋藏、運(yùn)移受巖性構(gòu)造、地貌和水文網(wǎng)的切割程度影響較大。按地下水的含水介質(zhì)，將區(qū)內(nèi)地下水劃分為四大類，即第四系松散土體孔隙水、碎屑巖裂隙水、碳酸鹽巖巖溶水、基巖裂隙水，其中區(qū)內(nèi)地下水主要為第四系松散土體孔隙水和基巖裂隙水。

1.3 地層巖性

萬州城區(qū)地層主要為侏羅系中統(tǒng)上沙溪廟組(J2s)、上統(tǒng)遂寧組(J3s)，巖性未紫紅色黏土巖和灰綠色長石石英巖互層。上覆第四系(Q)人工堆積、沖洪積、殘坡積、崩坡積和滑坡堆積等，其中以滑坡堆積、崩坡積為主，沖洪積分布較少，上部覆蓋層厚度在0～50 m區(qū)間不等[9]。

本文主要調(diào)查區(qū)域位于萬州段長江沿線兩岸，調(diào)查面積約628.8 km2。本次遙感調(diào)查地質(zhì)災(zāi)害體共計445處(其中增補(bǔ)解譯災(zāi)害體47處)，調(diào)查工作充分發(fā)揮遙感技術(shù)的獨(dú)特優(yōu)勢，同時結(jié)合GIS等技術(shù)，通過資料收集、遙感圖像預(yù)處理、野外調(diào)查等工作，有針對性地開展本次遙感調(diào)查工作。本次工作采用的圖像處理軟件為ENVI、PHOTOSHOP，地理信息系統(tǒng)處理軟件采用了ArcGIS。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)源

研究區(qū)采用從地理國情監(jiān)測云平臺獲取的高分二號衛(wèi)星PMS相機(jī)全色(PAN)和多光譜(MSS)產(chǎn)品圖像，全色影像的空間分辨率為1 m；多光譜影像空間分辨率為3.24 m，共4個波段，分別為藍(lán)波段、綠波段、紅波段、近紅外波段，采集時間為2016年9月2日。研究區(qū)共有五景高分二號數(shù)據(jù)，用以高分辨率影像底圖的制作[10]。影像底圖能夠清楚反映地質(zhì)災(zāi)害的形狀、色調(diào)、紋理結(jié)構(gòu)，可以在影像上直接判讀圈定疑似地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的區(qū)域[11]。研究區(qū)數(shù)據(jù)具體情況見表1。

參考數(shù)據(jù)為野外實測CAD數(shù)據(jù)，主要是已經(jīng)發(fā)生的滑坡、危巖崩塌等地質(zhì)災(zāi)害的范圍。

表1 研究區(qū)數(shù)據(jù)情況Table 1 Data of GF2 satellite in study area

2.2 數(shù)據(jù)處理

本文開展高易發(fā)區(qū)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測，在ENVI和ArcGIS等軟件平臺下，以衛(wèi)星遙感技術(shù)為主要手段[12]，數(shù)據(jù)分析處理流程包括影像融合、影像配準(zhǔn)、影像裁剪、影像鑲嵌、勻色等，制作衛(wèi)星遙感影像圖和地質(zhì)災(zāi)害遙感專題圖處理流程如圖1所示。

圖1 地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯專題圖制作流程圖Fig.1 Flow chart of remote sensing interpretation of geological hazards

(1)影像融合

對研究區(qū)的高分二號全色數(shù)據(jù)與多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行融合實驗，融合的目的是獲取比任何單一數(shù)據(jù)更精確、更豐富的具有新的空間、波譜、時間特征的合成影像。實驗區(qū)數(shù)據(jù)采用Envi軟件NNDiffuse Pan Sharpening算法進(jìn)行融合效果很好，可以減少信息的損失率[13]，能夠較好的保持影像的紋理和光譜信息，滿足地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)信息提取的要求。

(2)影像校正

研究區(qū)五景影像兩兩具有一定的重疊區(qū)域，由于幾何校正誤差的原因，重疊區(qū)域的相同地物不能重疊，這對后續(xù)圖像鑲嵌等工作會帶來很大的影響。因此本文采用相鄰影像的重疊區(qū)自動生成匹配點(diǎn)，同時選擇相應(yīng)的計算模型進(jìn)行精確配準(zhǔn)，從而實現(xiàn)在少量的人工干預(yù)情況下快速且準(zhǔn)確的影像間的自動校正。

(3)影像裁剪

由于研究區(qū)實驗影像數(shù)據(jù)量較大，直接進(jìn)行影像處理耗時較長，因此，在進(jìn)行后續(xù)分析前，需要對影像進(jìn)行裁剪。裁剪的標(biāo)準(zhǔn)：一是包含調(diào)查區(qū)域，二是裁剪邊緣光滑，無鋸齒。

(4)影像鑲嵌

圖像鑲嵌的技術(shù)問題之一是如何將多幅影像從幾何上拼接起來，通常是對影像進(jìn)行幾何校正，這一步在步驟2影像校正已經(jīng)解決。技術(shù)問題之二是消除幾何拼接以后的影像因灰度差異而出現(xiàn)的接邊線。

研究區(qū)共有五景高分二號影像，需要將五景影像拼接成一個大范圍、無縫的影像底圖才能滿足需要。該過程主要包括鑲嵌圖像接邊線的模糊處理、簡單勻色等處理。圖像接邊線消除的方法有基于小波變換的接邊線消除方法和基于重疊圖像的接邊線消除方法。前者理論嚴(yán)密，但實現(xiàn)比較困難，處理過程對計算機(jī)的要求很高，后者算法簡單，實驗結(jié)果基本可以滿足需要。因此在實驗中選擇基于重疊圖像的接邊線消除方法。

(5)勻色優(yōu)化

因拼接后的影像亮度、色調(diào)分布不均勻，為了得到美觀的遙感影像底圖，在PHOTOSHOP平臺的支持下，對拼接后的影像接邊線區(qū)域進(jìn)行勻色處理，研究數(shù)據(jù)采用8個像素值的羽化距離進(jìn)行羽化的影像效果最好。

(6)影像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)以能夠清晰反映地物類型細(xì)節(jié)和地物邊界，色調(diào)豐富不失真為原則，采用自然彩色圖像波段組合以及百分百截斷或標(biāo)準(zhǔn)差拉伸算法。

(7)地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯底圖

研究區(qū)的高分二號遙感影像經(jīng)過影像融合、影像校正、影像裁剪、影像鑲嵌等一系列數(shù)據(jù)處理流程，生成一幅色調(diào)均勻、地物紋理清楚、完整的高空間分辨率的衛(wèi)星遙感影像解譯底圖，將影像底圖與前期野外調(diào)查CAD數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)疊加顯示，根據(jù)地物光譜特征和空間特征，分別建立各類地質(zhì)災(zāi)害的遙感影像的解譯標(biāo)志以及相應(yīng)的地貌類型、地質(zhì)構(gòu)造、水文地質(zhì)現(xiàn)象和森林植被類型等區(qū)域地質(zhì)條件因子。

3 地質(zhì)災(zāi)害遙感特征

3.1 遙感標(biāo)志的建立

建立遙感解譯標(biāo)志是解譯工作的關(guān)鍵之一。遙感圖像解譯標(biāo)志是指能幫助識別目標(biāo)物及其性質(zhì)和相互關(guān)系的影像特征，如形狀、大小、色調(diào)、陰影等。解譯標(biāo)志包括直接解譯標(biāo)志和間接解譯標(biāo)志，直接解譯標(biāo)志，如形狀、大小、色調(diào)等；而間接解譯標(biāo)志反映的則是一種內(nèi)在關(guān)系，以此來推斷某一地物屬性或自然現(xiàn)象，如地貌、水系、植物等。

在充分收集和熟悉工作區(qū)地質(zhì)資料的基礎(chǔ)上，通過野外實地踏勘，根據(jù)地物波譜特征和空間特征，分別建立相應(yīng)的地貌類型、地質(zhì)構(gòu)造、巖體類型、水文地質(zhì)現(xiàn)象和森林植被類型等區(qū)域環(huán)境地質(zhì)條件因子以及各類地質(zhì)災(zāi)害的遙感解譯標(biāo)志。

3.2 遙感解譯標(biāo)志

不同災(zāi)害體具有不同的地形要素，由于受遙感分辨率和地形要素規(guī)模的限制，不同分辨率的遙感數(shù)據(jù)可解譯的災(zāi)害體的地形要素具有差異。本研究從項目研究目標(biāo)和所選擇遙感數(shù)據(jù)特征出發(fā)，確定了地質(zhì)災(zāi)害體遙感解譯主要內(nèi)容。

根據(jù)地物的波譜特征和空間特征，并結(jié)合工作區(qū)地質(zhì)資料和野外地災(zāi)點(diǎn)調(diào)查的前期數(shù)據(jù)，研究分析地質(zhì)災(zāi)害體內(nèi)部結(jié)構(gòu)，建立地質(zhì)災(zāi)害體在高分二號影像圖上的解譯標(biāo)志。地質(zhì)災(zāi)害總體上具有沿長江及其支流水系呈條帶狀分布、沿斜坡高程呈垂直分帶分布、依附地區(qū)背斜兩翼順向坡地區(qū)及城市建設(shè)區(qū)集中分布的特點(diǎn)。

(1)滑坡

影像上呈灰白色，滑坡面多呈簸箕形、橢圓弧形、漏斗形等平面形態(tài)，滑體破碎，滑坡前緣土石松軟，有部分碎石土、碎塊石或土夾碎石，紋理較為粗糙。同時在解譯中應(yīng)該注意滑區(qū)的斷裂構(gòu)造、地貌特征、水文等條件。滑坡主要分布在長江及其支流、褶皺翼部。

與普通滑坡相比，庫岸滑坡最突出的特點(diǎn)就是受水的作用影響較大。

(2)崩塌

影像上白色、灰白色，崩塌壁呈不規(guī)則狀，堆積物結(jié)構(gòu)粗糙。崩塌常發(fā)生在上部為中厚層狀巖體下部為較軟巖體內(nèi)，坡體坡角大于45°且高差較大，或坡體成孤立山嘴，或凹形陡坡地段，尤其是深切割的峽谷區(qū)，各江河的陡峻邊岸。陡坡周圍易堆積成巖堆或倒石堆。就研究區(qū)而言，崩塌主要發(fā)生在褶皺軸部。

依據(jù)高分二號影像，僅以崩塌為例進(jìn)行詳細(xì)說明。

通過對前期崩塌在影像上的特征表現(xiàn)的分析，在崩塌的遙感解譯中不僅僅是對崩塌堆積體的識別，還應(yīng)該從崩塌危巖體的崩塌模式、成因機(jī)制、成災(zāi)特征甚至穩(wěn)定性等方面進(jìn)行研究，多方面的考慮有助于建立崩塌早期識別標(biāo)志和穩(wěn)定性判別標(biāo)準(zhǔn)。因此在實際實施中，對于崩塌地質(zhì)災(zāi)害的解譯主要考慮從崩塌區(qū)域著手，直接解譯指標(biāo)參照表2。

表2 地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯指標(biāo)Table 2 The indicators of geological hazard remote sensing interpretation

間接解譯指標(biāo)從3個方面進(jìn)行分析，第一，地形地貌方面，斜坡地形的高差和坡度，坡體坡腳大于45°；第二，地層巖性與巖體結(jié)構(gòu)特性，崩塌體多發(fā)生于上部為中厚層狀巖體下部為較軟巖體內(nèi)；第三，地表覆蓋類型，如地表植被的生長狀況，例如植被的根劈作用使危巖體失穩(wěn)發(fā)生災(zāi)害。間接解譯指標(biāo)數(shù)據(jù)主要是結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，數(shù)字地質(zhì)圖資料等進(jìn)行提取分析。

3.3 災(zāi)害解譯結(jié)果統(tǒng)計

本次解譯共圈出地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)共計47處(其中庫岸18處，滑坡6處，危巖崩塌23處)，具體的災(zāi)害類型需要結(jié)合地形地貌、水文以及野外實測結(jié)果等進(jìn)行綜合判斷。遙感影像新增解譯結(jié)果在野外實測中大部分得到了驗證。新增地質(zhì)災(zāi)害分布圖如圖2所示。

圖2 地質(zhì)災(zāi)害遙感新增解譯分布圖Fig.2 The new Geological disaster of remote sensing interpretation

但仍存在誤判現(xiàn)象，其原因主要是影像自身精度。在利用高分二號影像進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測的過程中，影像對于大型的災(zāi)害效果明顯，但對于小型的災(zāi)害很難進(jìn)行識別，因影像的分辨率相對較低，災(zāi)害體的內(nèi)部特征以及邊緣信息在影像上反映能力較弱，因此容易被其背景信息吞噬。其次人類的非規(guī)范活動也造成部分誤判。

4 地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯專題圖的制作

地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯專題圖的制作主要包括2個方面。

其一是地質(zhì)災(zāi)害符號的制作。

因ArcGIS符號庫中符號種類有限，因此研究區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害符號(例如滑坡)采用基于ArcGIS原有的符號進(jìn)行設(shè)計[13-14]，重點(diǎn)體現(xiàn)滑坡實體的滑動方向。地災(zāi)符號的制作主要是通過簡單的點(diǎn)狀符號以及線狀符號拼合完成。

其二，圖幅整飾與輸出。

應(yīng)用設(shè)計的地質(zhì)災(zāi)害符號，放置圖名、圖例、比例尺、指北針等輔助要素，導(dǎo)出地質(zhì)災(zāi)害遙感專題圖。地質(zhì)災(zāi)害遙感專題圖見圖3。

圖3 萬州庫岸地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯圖Fig.3 Remote sensing interpretation map of geological disasters in Wanzhou District

5 結(jié)束語

(1)本次以萬州區(qū)為例，采用高分辨率的全色及多光譜數(shù)據(jù)，對影像進(jìn)行一系列處理，其中包括影像融合、影像配準(zhǔn)、影像鑲嵌等，制作一張完整的符合解譯條件的高分辨率影像底圖，在前期踏勘和分析已有資料的基礎(chǔ)上建立遙感解譯標(biāo)志，隨后進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害增補(bǔ)解譯，在地面調(diào)查工程中對遙感解譯結(jié)果進(jìn)行野外驗證，本次遙感調(diào)查地質(zhì)災(zāi)害體總共445個(其中前期CAD數(shù)據(jù)地質(zhì)災(zāi)害體269個，二期治理地質(zhì)災(zāi)害體78個，增補(bǔ)解譯47個)，增補(bǔ)解譯的災(zāi)害體在野外調(diào)查中大部分得到了證實。基于前期CAD數(shù)據(jù)、二期治理以及新增解譯災(zāi)害體數(shù)據(jù)資料進(jìn)行萬州庫岸地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯專題圖的制作。

(2)增補(bǔ)解譯災(zāi)害體的野外驗證結(jié)果表明遙感影像能夠反映地質(zhì)災(zāi)害的形狀、紋理等特征，表明國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星影像經(jīng)過預(yù)處理后可以服務(wù)于地質(zhì)災(zāi)害遙感調(diào)查工作，已經(jīng)達(dá)到國外同等分辨率國外衛(wèi)星數(shù)據(jù)的水平，且在同等分辨率下，國外衛(wèi)星數(shù)據(jù)價格偏高，數(shù)據(jù)獲取以及數(shù)據(jù)覆蓋能力方面存在不足，這樣很難達(dá)到災(zāi)害監(jiān)測的實時性要求。因此采用國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查是極為必要的，同時本文研究結(jié)果為國產(chǎn)衛(wèi)星在地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查以及應(yīng)用推廣提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和應(yīng)用示范。

(3)在以后的地質(zhì)災(zāi)害的遙感解譯工作的實施中，利用遙感技術(shù)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害的調(diào)查可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)地面調(diào)查的不足，在一定程度上指導(dǎo)了地面工作的部署，但在研究中仍存在災(zāi)害體的誤判現(xiàn)象，因此在后期工作中還需結(jié)合其他數(shù)據(jù)資料進(jìn)行綜合分析，這樣更能保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。