付潤梅，劉 珺，郝曉陽，楊文府

（1.太原理工大學(xué)安全與應(yīng)急管理工程學(xué)院，山西 晉中 030600；2.太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，山西 太原 030000；3.山西省煤炭地質(zhì)物探測繪院有限公司，山西 晉中030600）

地質(zhì)災(zāi)害是指自然因素引發(fā)的危害人民生命財產(chǎn)安全的山體崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷、地裂縫、地面沉降等與地質(zhì)作用有關(guān)的災(zāi)害[1-2]。地質(zhì)災(zāi)害對人類生命安全和生活造成了嚴(yán)重的危害。20世紀(jì)90年代以來，中國的地質(zhì)災(zāi)害平均每年造成約1 000人死亡，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)200多億元[3]。調(diào)查并準(zhǔn)確識別地質(zhì)災(zāi)害對于防災(zāi)減災(zāi)、保障生命財產(chǎn)安全具有重要意義。

傳統(tǒng)的地質(zhì)災(zāi)害遙感監(jiān)測是以野外采樣點為基礎(chǔ)，采用目視解譯的方法識別地質(zhì)災(zāi)害，是一種直接解讀法。這種方法可以實現(xiàn)地災(zāi)的精準(zhǔn)識別，但耗時耗力，效率低下[4-5]，無法實時監(jiān)測災(zāi)害信息，同時解譯精度易受人工經(jīng)驗制約[6-7]。

加權(quán)信息量法[8-12]是以信息量法[13-15]和層次分析法[16-17]為基礎(chǔ)，在充分了解地災(zāi)影響因素的前提下，選擇并考慮各因素對地災(zāi)發(fā)生影響程度的差異，以加權(quán)信息量值作為地災(zāi)識別的指標(biāo)，劃定不同等級的孕災(zāi)地質(zhì)條件分區(qū)，從而實現(xiàn)地災(zāi)的識別，是一種間接解讀方法。

基于加權(quán)信息量法得出的解讀標(biāo)志為目視解譯提供了地質(zhì)條件分區(qū)，彌補了目視解譯效率低下的不足，提高了目視解譯的精度。將二者結(jié)合應(yīng)用，能夠有效識別出地質(zhì)災(zāi)害隱患[18]，提高災(zāi)害識別精度[19]。

研究以沁縣為例，基于高分二號（GF-2）遙感影像，依據(jù)地災(zāi)發(fā)生的地質(zhì)條件特征，充分考慮誘導(dǎo)災(zāi)害發(fā)生及影響災(zāi)害等級的地形地貌、植被等因素，選定影響因子，利用層次分析法確定各因子權(quán)重，然后采用信息量法進(jìn)行提取疊加災(zāi)點位置信息，信息量乘以權(quán)重值[20]得到間接解讀標(biāo)志（孕災(zāi)地質(zhì)條件分區(qū)）。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合各類地質(zhì)災(zāi)害的位置、色調(diào)、形態(tài)、紋理以及地貌特征進(jìn)行目視解譯，構(gòu)建間接解讀+直接解讀相結(jié)合的地質(zhì)災(zāi)害快速早期識別模型，以期為災(zāi)前防控和預(yù)警提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

沁縣（112°28′E—112°54′E，36°36′N—36°59′N）位于中國山西省長治市的西北部，處于太行山與太岳山兩大山脈之間，總面積1 319.9 km2。境內(nèi)西部為侵蝕山區(qū)，東部為黃土丘陵地帶，具有產(chǎn)生滑坡、崩塌變形活動的條件。全區(qū)屬溫帶半干旱大陸性氣候，夏季高溫炎熱，雨量集中，間有暴雨，是地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)期。全縣內(nèi)地層傾向以南東、北東、東南為主，緩傾，傾角5°～10°。調(diào)查區(qū)總體為單斜構(gòu)造，局部見小褶皺。區(qū)內(nèi)的地質(zhì)構(gòu)造類型主要為斷裂，巖層走向南部多為北西—東西向，傾角6°～10°，局部稍陡；北部走向多為北西—北北西向，局部北北東或東西向，傾向北，傾角一般5°～7°。沁縣交通比較發(fā)達(dá)，有太焦鐵路，國家（G208）、?。⊿322）、市（縣）各級公路。境內(nèi)水資源豐富，主要河流有漳河、庶紀(jì)河、段柳河、徐陽河、迎春河、圪蘆河、白玉河、涅水河等8條，有大小支流126條。地表覆蓋層薄，植被恢復(fù)較差，巖土體裸露現(xiàn)象較多，附著能力差，在雨水的沖刷下，水土流失現(xiàn)象明顯，導(dǎo)致易發(fā)生坡體崩塌和滑坡等地質(zhì)災(zāi)害。

2 研究數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理

2.1.1 遙感影像數(shù)據(jù)及處理

分別獲取了沁縣2020-06-15 GF-2衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)共9景，分 別 為E112.4_N36.5、E112.5_N36.7、E112.5_N36.9、E112.6_N37.1、E112.7_N36.5、E112.7_N36.7、E112.8_N36.8、E112.8_N37.0、E113.0_N36.7。對獲取的影像進(jìn)行正射校正、幾何配準(zhǔn)、圖像融合、圖像鑲嵌、圖像裁剪和圖像增強等預(yù)處理，得到研究區(qū)影像。

從地理空間數(shù)據(jù)云（https://www.gscloud.cn/）下載2020-06-07陸地資源衛(wèi)星landsat8數(shù)據(jù)，將其與GF-2進(jìn)行配準(zhǔn)后，裁剪得到沁縣影像數(shù)據(jù)，用于計算地質(zhì)災(zāi)害影響因子——植被指數(shù)。

2.1.2 地形圖數(shù)據(jù)及處理

基于2020年1∶50 000的地形圖數(shù)據(jù)提取DEM，然后利用ArcGIS軟件從DEM數(shù)據(jù)中提取出坡度、坡型，計算得到起伏度。同時，從地形圖數(shù)據(jù)中提取得到居民地、交通道路、地貌類型和斷層等間接解讀因子。

2.1.3 地形構(gòu)造數(shù)據(jù)及水文氣象數(shù)據(jù)

從獲取的地質(zhì)構(gòu)造數(shù)據(jù)中提取出斷層以及巖組分區(qū)，對巖組分區(qū)進(jìn)行拓?fù)錂z查，拓?fù)湟?guī)則選擇不能有重疊、不能有間隙，將拓?fù)浜笕コ丿B，補充間隙后的巖組分區(qū)作為地層巖性因子。從水文氣象數(shù)據(jù)中獲取基礎(chǔ)河流水系數(shù)據(jù)，將河流水系數(shù)據(jù)中主要河流水系進(jìn)行提取得到河流因子。

2.2 研究方法

在基于遙感、地形圖、地質(zhì)構(gòu)造數(shù)據(jù)和水文氣象數(shù)據(jù)提取孕災(zāi)因子的基礎(chǔ)上，首先，利用層次分析法確定各因子權(quán)重，然后，在Arcgis10.7中采用信息量法提取樣本點位置信息，最后利用加權(quán)信息量法加權(quán)疊加每個因子不同區(qū)間的信息量，間斷點法將研究區(qū)分為高、中、低3個孕災(zāi)條件區(qū)；最后，結(jié)合災(zāi)害點的位置、色調(diào)形態(tài)、紋理以及地貌形態(tài)等特征進(jìn)行目視解譯，實現(xiàn)研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害精確識別。技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 災(zāi)害識別技術(shù)路線圖

2.2.1 加權(quán)信息量法

研究先利用層次分析法計算出各影響因素間的權(quán)重值Wi，然后采用信息量法計算各評價指標(biāo)所占信息量值，在GIS中加權(quán)疊加得到孕災(zāi)條件分區(qū)。具體做法如下。2.2.1.1層次分析法計算權(quán)重

建立階梯層次模型：采用目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層3層結(jié)構(gòu)建立沁縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價層析模型。目標(biāo)層為解譯重要度分區(qū)，準(zhǔn)則層分為控制因素和人類工程活動，方案層因素包括巖土體類型、斷層、高程、坡度、地貌類型、坡型、河流、植被、居民地、道路。

按照比例標(biāo)度表的標(biāo)準(zhǔn)，采用專家打分的方法，兩兩比較確定因素間的重要性比值，構(gòu)建重要度判斷矩陣。計算各判斷矩陣的最大特征根（λmax）和特征向量，并進(jìn)行一致性檢驗。計算歸一化后的權(quán)重，如表1所示。由于各地孕災(zāi)條件不同，各孕災(zāi)因子需結(jié)合實地地形和地質(zhì)條件進(jìn)行調(diào)整。研究對沁縣已發(fā)生災(zāi)害進(jìn)行了野外實地勘察，最終確定了各孕災(zāi)因子的權(quán)重。2.2.1.2孕災(zāi)重要度分區(qū)計算

表1 基于層次分析法的孕災(zāi)因子權(quán)重

將利用層次分析法得到的權(quán)重與基于信息量法得到的信息量利用公式（1）進(jìn)行加權(quán)疊加，計算總信息量值，按自然間斷點法，將全縣分為高、中、低3個等級，得到孕災(zāi)重要度分區(qū)。

式（1）中：Wi為各因子權(quán)重；Ii為因素組合x1，x2，…，xn對地災(zāi)發(fā)生所提供的信息量。

式（2）中：Ni為因子劃分每個區(qū)間內(nèi)災(zāi)害點的個數(shù)；N為所有災(zāi)害點的個數(shù)；Si為因子劃分每個區(qū)間的面積和；S為研究區(qū)的總面積。

通過加權(quán)信息量法得到間接解讀標(biāo)志，確定進(jìn)行人機交互解譯的重要度區(qū)界，縮小地質(zhì)災(zāi)害目視解譯范圍，并提高解譯效率。

2.2.2 目視解譯法

將孕災(zāi)地質(zhì)條件分區(qū)結(jié)果與GF-2影像疊加，通過目視判讀不同等級孕災(zāi)區(qū)各災(zāi)害的位置、色調(diào)、形態(tài)、紋理以及地貌形態(tài)等特征，實現(xiàn)全區(qū)地質(zhì)災(zāi)害（隱患）點的精準(zhǔn)識別。地質(zhì)災(zāi)害遙感影像圖如圖2所示。

圖2 地質(zhì)災(zāi)害遙感影像圖

2.2.2.1 滑坡標(biāo)志

位置特征：剝蝕堆積黃土丘陵區(qū)，坡度一般在20°左右，為順向坡，人類工程活動較為活躍的區(qū)域，道路兩旁100 m范圍內(nèi)，坡腳開挖區(qū)域。

色調(diào)形態(tài)特征：滑坡主要由滑坡后壁、側(cè)壁、滑坡體組成。滑坡體在遙感圖像上多呈舌形、橢圓形、簸箕形等形狀。后壁有弧形陡坎出現(xiàn)，滑坡體相對兩側(cè)巖土體向下滑動，可造成地層產(chǎn)狀等標(biāo)志物的錯移。從遙感影像上分析，由于巖土體明顯出露，使得研究區(qū)滑坡體在影像上清晰可見，其色調(diào)多呈土黃色、灰黑色，如圖2（a）所示。

紋理特征：滑坡體地形破碎，使得其表面紋理雜亂，與周圍地物形成鮮明對比。且坡體表面凹凸不平，土體密實，紋理粗糙，有明顯的后壁和側(cè)壁，后緣有臺坎或裂縫等橫向紋路，以及明顯臺坎或階梯狀紋路。

地貌形態(tài)特征：區(qū)域內(nèi)滑坡后壁及兩側(cè)邊界都比較清晰，但因其穩(wěn)定性較差，滑坡后壁還有蠕滑情況發(fā)生，導(dǎo)致植被覆蓋率較低。表面的巖土體完整性較差，坡體前緣有居民點、道路或松散堆積物，后緣通常為耕地，可見到房屋開裂甚至倒塌，耕地受到擾動等跡象。

2.2.2.2 崩塌標(biāo)志

位置特征：剝蝕堆積黃土丘陵區(qū)，坡度在20°～50°之間的區(qū)域。居民地附近，道路兩旁100 m范圍內(nèi)，坡腳開挖區(qū)域。

色調(diào)形態(tài)特征：研究區(qū)域內(nèi)發(fā)育的崩塌在影像上的色調(diào)與周圍地物相近，大多以灰色和灰黑色為主，位于陰坡的崩塌體因受到太陽光照角度的影響，在影像上呈現(xiàn)濃重的陰影區(qū)，呈現(xiàn)黑色。但崩塌在影像上通常呈舌形、半圓形、扇形、長條形等形狀，與周圍地物有明顯差異，如圖2（b）所示。

紋理特征：由于崩落體大小不等、零亂無序，使得崩塌體表面凹凸不平，紋理較為粗糙，崩落體往往毀壞坡上植被，造成植被覆蓋程度低。

地貌形態(tài)特征：崩塌常表現(xiàn)為連續(xù)的地貌形態(tài)突然被破壞，由于崩落體沒有固定的滑動面，輪廓線清晰，但其周界往往不規(guī)則、不圓滑，形狀各異。坡腳堆積區(qū)多為大小不一的碎石塊，呈現(xiàn)錐形分布特征。

3 結(jié)果與分析

3.1 沁縣地質(zhì)災(zāi)害點識別結(jié)果

利用間接解讀+直接解讀的地質(zhì)災(zāi)害識別模式得到沁縣地質(zhì)災(zāi)害遙感識別結(jié)果，如圖3所示。

圖3 遙感解譯點空間分布圖

從圖3可知，全縣范圍內(nèi)識別出94處地質(zhì)災(zāi)害（隱患點）圖斑。經(jīng)過野外實地驗證發(fā)現(xiàn)，其中91處為地質(zhì)災(zāi)害（隱患）點，識別精度達(dá)到96.81%。其中，定昌鎮(zhèn)堯上村點、定昌鎮(zhèn)南石垢村點、定昌鎮(zhèn)坡頭村點、南里鄉(xiāng)中里村點以及新店鎮(zhèn)灣村點5處為正確識別，但已經(jīng)治理；段柳鄉(xiāng)長勝村點和新店鎮(zhèn)東城莊村點為已發(fā)生災(zāi)害點，承災(zāi)體均已搬遷避讓，僅具備地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生條件，不構(gòu)成災(zāi)害；次村鄉(xiāng)五龍頭村點、段柳鄉(xiāng)良樓溝村點和段柳鄉(xiāng)宋家溝村解譯點坡體較小，距承災(zāi)體有一定安全距離，暫時構(gòu)不成地質(zhì)災(zāi)害，但也被早期識別發(fā)現(xiàn)；其余84個點定為現(xiàn)存地質(zhì)災(zāi)害（隱患）點。識別結(jié)果驗證了加權(quán)信息量法+目視解譯識別模式的可靠性。

對識別結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，高孕災(zāi)風(fēng)險區(qū)面積為142.27 km2，占全縣面積的10.78%，分布在漳源鎮(zhèn)、定昌鎮(zhèn)、段柳鄉(xiāng)、松村鄉(xiāng)、郭村鎮(zhèn)、冊村鎮(zhèn)、新店鎮(zhèn)等地；中孕災(zāi)風(fēng)險區(qū)為555.08 km2，占全縣面積的42.05%，分布在沁縣的東北、東南以及西部，涉及到楊安鄉(xiāng)與新店鎮(zhèn)的南部，次村鄉(xiāng)的大部分以及牛寺鄉(xiāng)的東部等；低孕災(zāi)風(fēng)險區(qū)為622.78 km2，占全縣面積的47.17%，分布在牛寺鄉(xiāng)、南泉鄉(xiāng)和楊安鄉(xiāng)以及沁縣的西部。

識別出的地質(zhì)災(zāi)害點中有64個位于高孕災(zāi)條件區(qū)，占總數(shù)的70.33%，災(zāi)害點密度達(dá)到0.45個/km2。這些災(zāi)害點大多位于山間河谷區(qū)和褶皺侵蝕低中山區(qū)，部分分布于斷裂地質(zhì)構(gòu)造周邊地帶，巖性主要為軟土類，植被覆蓋度較低。有24個位于中孕災(zāi)條件區(qū)，占總數(shù)的26.37%，災(zāi)害點密度達(dá)到0.04個/km2。與高孕災(zāi)條件區(qū)相同，中孕災(zāi)條件區(qū)中的災(zāi)害點也位于山間河谷區(qū)和褶皺侵蝕低中山區(qū)，還有部分位于褶皺斷塊溶蝕侵蝕低中山區(qū)。中孕災(zāi)條件區(qū)的巖性主要為軟土類和較硬巖類；植被覆蓋度較高。全縣低孕災(zāi)條件區(qū)內(nèi)的災(zāi)害點相對較少，僅有3個。其發(fā)育特征為位于褶皺侵蝕低中山區(qū)和褶皺斷塊溶蝕侵蝕中山區(qū)，巖性主要為較硬巖類和軟弱巖類，植被覆蓋度較高。

整體來看，沁縣的地質(zhì)災(zāi)害點（隱患點）多在軟土、植被覆蓋度低的山間河谷區(qū)、褶皺侵蝕低中山區(qū)發(fā)育。

3.2 孕災(zāi)因子分析

為了進(jìn)一步分析沁縣地質(zhì)災(zāi)害孕災(zāi)因素，對91個地質(zhì)災(zāi)害（隱患）圖斑的C1～C10因子的每個分區(qū)特征進(jìn)行了細(xì)化和統(tǒng)計，如表2所示，并結(jié)合孕災(zāi)地質(zhì)條件進(jìn)行了分析。由于沁縣災(zāi)害類型多為崩塌，少數(shù)為滑坡，地質(zhì)災(zāi)害種類比較單一，所以本研究在討論孕災(zāi)因子的影響作用時不進(jìn)行分類討論。

表2 （續(xù)）

分析表2可知，研究區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)生在坡度在0°～15°區(qū)內(nèi)，災(zāi)害點數(shù)占比達(dá)到93.40%。15°以上的占比較小，災(zāi)點密度比較低，起伏度在0～20 m之間的災(zāi)害點數(shù)占97.80%，20 m以上災(zāi)害點較少，災(zāi)點密度比較低。結(jié)合研究區(qū)土地利用狀況發(fā)現(xiàn)，坡度與起伏度高的區(qū)域位于沁縣西部，這些區(qū)域是人類工程活動比較少的山區(qū)，交通道路除了有一條東西橫穿的鐵路以外，基本沒有其他道路通過，因此不易誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害。

分析居民地和道路緩沖區(qū)發(fā)現(xiàn)，災(zāi)害點多集中于距離居民地緩沖區(qū)50 m內(nèi)和距離道路50 m內(nèi)，災(zāi)點密度分別達(dá)58.93個/100 km2和50.88個/100 km2；河流兩旁500 m內(nèi)災(zāi)點密度也較高，為23.44個/100 km2。分析坡型發(fā)現(xiàn)，直型坡是3種坡型中最具孕災(zāi)條件的，災(zāi)點數(shù)量遠(yuǎn)高于凹型坡和凸型坡，災(zāi)點密度為其他2種坡型之和，為8.34個/100 km2，說明區(qū)域以內(nèi)直型坡的孕災(zāi)條件最強。

地貌類型為堆積河谷區(qū)災(zāi)點密度最高，梁狀黃土丘陵區(qū)次之，兩個區(qū)間災(zāi)點數(shù)占比達(dá)72.5%。高孕災(zāi)條件區(qū)也基本分布在這兩個區(qū)內(nèi)，說明堆積河谷區(qū)和梁狀黃土丘陵區(qū)最容易孕育地質(zhì)災(zāi)害；地層巖性為黏性土單層土體以及砂卵石、中細(xì)砂、粉土多層土體的巖性區(qū)內(nèi)災(zāi)點密度也分別達(dá)到了10.85個/100 km2和10.59個/100 km2，兩個區(qū)災(zāi)點數(shù)占比為69.2%。高、中孕災(zāi)條件區(qū)也基本分布在這2種巖土體中，說明研究區(qū)內(nèi)黏性土單層土體和砂卵石、中細(xì)砂、粉土多層土體孕災(zāi)條件較強。

居民地的分布狀況、地層巖性、地貌類型、河流水系、交通道路、坡型、植被指數(shù)、起伏度以及坡度都對孕災(zāi)分區(qū)以及災(zāi)害點分布有較大影響，而斷層在本研究區(qū)影像較小。在距離斷層1 000 m以內(nèi)的災(zāi)點數(shù)僅占災(zāi)點總數(shù)的2.50%，這是由于研究區(qū)內(nèi)斷層較少且分布在沁縣的西部，人類工程活動較少，斷層附近基本達(dá)不到地質(zhì)災(zāi)害的形成條件。

4 結(jié)論

研究基于GF-2遙感影像，采用加權(quán)信息量法和目視解譯相結(jié)合的方法，構(gòu)建了間接解讀+直接解讀的地質(zhì)災(zāi)害識別模式，實現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害（隱患）點的精準(zhǔn)識別。通過研究，得到以下主要結(jié)論：①間接解讀+直接解讀的地質(zhì)災(zāi)害識別模式可以有效提高地質(zhì)災(zāi)害遙感識別精度，精度達(dá)到96.81%，其中高孕災(zāi)區(qū)為98.46%，中孕災(zāi)區(qū)為92.31%，低孕災(zāi)區(qū)為100%。②坡度、坡型、起伏度、居民地、公路、地貌、斷層、巖土體類型、河流及NDVI指標(biāo)是準(zhǔn)確解譯地質(zhì)災(zāi)害的重要因子。沁縣地質(zhì)災(zāi)害點（隱患點）多發(fā)生或孕育在軟土、植被覆蓋度低的山間河谷區(qū)、剝蝕侵蝕低中山區(qū)，以及人口密度和建筑物密度較高的地區(qū)發(fā)育。③沁縣高、中、低孕災(zāi)區(qū)災(zāi)害點分別有64個、24個和3個，占全縣面積的10.78%、42.05%和47.17%。