基于综合遥感识别的地质灾害新“三查”体系示范研究及应用--以湖南省沅麻盆地“红层”区为例.pdf

陕西地质 GEOLOGY OF SHAANXI第 41 卷 第 1 期2023 年 6 月Vol.41 No.1June，2023105基于综合遥感识别的地质灾害新“三查”体系示范研究及应用以湖南省沅麻盆地“红层”区为例陈雅娜1，李明波1（1.湖南省自然资源事务中心，湖南 长沙 410007）摘要：利用 InSAR、LiDAR、光学影像等多源遥感数据及技术手段在沅麻盆地“红层区”验证地质灾害新“三查”体系的适用性，探索建立基于综合遥感手段识别南方山地丘陵区地质灾害隐患的技术方法体系，为地质灾害隐患精准识别、精准防控提供基础数据和技术支撑。关键词：地质灾害；遥感识别；新三查体系；湖南；沅麻盆地中图分类号：P237 文献标志码：A 文章编号：1001-6996（2023）01-0105-06湖南省山地丘陵区面积占比 70%以上，地质条件复杂，构造活动频繁，突发性地质灾害点多面广、防范难度大，是我国地质灾害最严重、受威胁人口最多的省份之一【5】。随着社会经济快速发展，近年来湖南省内仍不断有造成人员伤亡的地质灾害事件发生，呈现出隐蔽性强、突发性高、破坏力大等特点，同时这些突发性地质灾害 80%以上并不在已发现的在册隐患范围内，这对地质灾害防治工作提出了全新的挑战。如何能够更早的辨识和研判潜在的、隐蔽的重大地质灾害隐患，成为地质灾害防治领域的工作重点和难点【1】【6】，国内专家学者从不同方向进行了深入研究和探索，特别是许强教授提出的基于天空地一体化的普查、详查、核查新“三查”体系，为当前的技术难点提出了很好的解决方法【3】【4】【7】【9】【10】。新“三查”体系即利用高分辨率光学遥感和合成孔径雷达干涉测量技术实现区域地面高异常变形区的宏观普查，随后利用机载激光雷达和无人机摄影测量实现地质灾害风险区段和重大地质灾害隐患的详查，最后采用地面调查、监测等手段，实现地质灾害隐患的核实确认【8】【11】。为探索一套适用于南方低山丘陵区地质灾害综合遥感识别技术体系，湖南省自2020年起在沅麻盆地“红层”区开展了新“三查”体系示范研究及应用，对浅层松散边坡型地质灾害隐患的变形破坏机制、稳定性研究和监测预报进行研究，为识别、判断和评估潜在的、隐蔽性强的重大地质灾害隐患及其链式地质灾害提供重要的基础数据和技术支撑。1.工作区概况工作区位于湖南省西部，雪峰山与武陵山脉之间，沅麻盆地中南部，是云贵高原向江南丘陵的过渡地带。区内属亚热带季风气候区，降雨时空分布不均，多年平均降雨量 1200 mm 1400mm，是湖南省年平均降雨量中值区，暴雨次高频中心（据湖南省气象局 1980年 2017 年数据统计）。区内以侵蚀剥蚀中低山、丘陵地貌为主，地形总体呈筲箕状，西、南、北三面较高，中部较低，朝东倾斜开口，坡体切割强烈，“V”型沟谷发育，主要山脉走向与构造线方向基本一致，呈北东方向伸展（图 1）。同时，工作区地处华南地层区，以白垩系碎屑岩出露最广，岩性主要为紫红色砂岩、砂砾岩、粉砂质泥岩，是我国南方著名的“红层”地区。2.疑似地质灾害隐患“普查”为开展工作区内宏观变形分析工作，利用中分辨率 Sentinel-1B 影像数据共 94 景和高分辨率 ALOS PALSAR 影像数据共 9 景，采用小基线集方法（SBAS-InSAR）对工作区进行长时序监测，以期更好地削弱由于时空基线过长而导致的时空失相干，最大限度地利用现有 SAR 数据进行高精度地表形变反演，更适合工作区地表多植被覆盖地区的时序形变监测。处理流程如图 2 所示：作者简介：陈雅娜，女，51 岁，工程师，主要从事地质灾害防治工作。106陈雅娜等：基于综合遥感识别的地质灾害新“三查”体系示范研究及应用以湖南省沅麻盆地“红层”区为例图 1 工作区地貌图Figure 1.Geomorphology of the working area图 2 SBAS-InSAR 处理基本流程Figure 2.A basic flow of SBAS-InSAR processingSAR影像集小基线集时空基线阈值差分干涉相干系数图集差分干涉图高相干点选取相位解缠线性形变速率建模与估计线性形变高程残差相位残余相位时空滤波非线性形变估计时序形变+通过提取两种数据监测结果均能发现形变区（设定一定的形变阈值），其后在形变区内相同位置取单点，分析单点时序变形特征，最终认为两种监测结果下都能发现的区域，且形变特征相似的可能是潜在隐患点（图 4）。通过数据处理分析，在工作区内共识别疑似形变图斑 59 处。3.地质灾害隐患“详查”准确识别地质灾害体并确定其具体分布范围和体积是科学评估地质灾害隐患点危险性与危害性的重要前提2。无人机 LiDAR 和倾斜摄影技术生成的高精度实景三维模型、LiDAR 点云数据、DEM 和DOM 及其衍生特征参数可用于对地质灾害隐患点进行定性和定量分析，并通过二维高分辨率影像、三维精细化模型综合研判，能够实现地质灾害隐患边界圈定12。为了进一步分析 LiDAR 技术的植被“穿透”能力，提取了工作区内部分区域的 LiDAR 点云数据，并生成了图 5(a)中红色框内的点云数据剖面图（图5(b)），可以看出 LiDAR 技术在植被稀疏地区到达地面的点云数据较多，而在植被高覆盖区到达地面的点107陈雅娜等：基于综合遥感识别的地质灾害新“三查”体系示范研究及应用以湖南省沅麻盆地“红层”区为例图 3(a)Sentinel-1A 长时序形变监测Figure 3(a).Deformation monitoring of centinel-1A long time sequence 图 3(c)点位 1 结果对比图Figure 3(C).Result comparison of point 1 图 3(b)ALOS-2 长时序形变监测Figure 3(b).Deformation monitoring of ALOS-2 long time sequence 图 3(d)点位 2 结果对比图Figure 3(d).Result comparison of point 2 图 4(a)基于 Sentinel-1 地表平均形变速率 Figure 4(a).Average surface deformation rate based on Sentinel-1图 4(b)基于 PALSAR-2 地表平均形变速率Figure 4(b).Average surface deformation rate based on PALSAR-2108陈雅娜等：基于综合遥感识别的地质灾害新“三查”体系示范研究及应用以湖南省沅麻盆地“红层”区为例图 5(a)LiDAR 点云数据Figure 5(a).Cloud data of point LiDAR图 5(b)点云剖面线Figure 5(b).Point cloud section line图 6 调查区正射影像（DOM）Figure 6.Orthophoto(dom)of the investigation area 图 7 调查区数字表面模型（DSM）Figure 7.Digital surface model(DSM)of the investigation area云数据相对较少。通过对原始点云和地面点云进行处理，获得工作区内解译数据，由此获得高分辨率正射影像（DOM）（地面分辨率为 0.1m）（图 6）、数字表面模型（DSM）（图 7）与数字高程模型（DEM）（图 8）（构网间距为 0.2m）和山体阴影图（Hillshade）（图 9）。从三维光学影像上看，该位置处植被覆盖度较高，基岩出露不明显，滑坡体后缘紧靠乡村公路，前缘为一冲沟。从三维数字高程模型上看，此处未曾发生过滑动变形，滑坡整体呈圈椅状，后缘发育陡坎，局部可见拉张裂缝（图 10）；右侧边界清晰，可见明显的因下错形成的痕迹；前缘鼓胀明显（图 11）。4.地质灾害隐患“核查”通过InSAR技术“普查”，机载LiDAR技术“详查”确定地质灾害隐患点位置，利用真实地表的 DEM 数据提取山体阴影、坡度、等值线和粗糙度等精细微地形地貌参数，分析地质灾害特征要素，实现准确圈定地质灾害体范围。经技术人员现场调查确认，该斜坡109陈雅娜等：基于综合遥感识别的地质灾害新“三查”体系示范研究及应用以湖南省沅麻盆地“红层”区为例长 270m，宽 220m，相对高差 83m，坡向 100，整体坡度约 25。下伏基岩为青白口系通塔湾组粉砂质板岩和白垩系东井组泥质粉砂岩，切向坡，斜坡单元内承灾人数共 16 户 50 人，财产 350 万元。目前斜图 8 调查区数字高程模型（DEM）Figure 8.Digital Elevation Model(DEM)of the investigation area图 9 山体阴影图Figure 9.Mountain shadow map图 10 HP01 滑坡数字高程模型Figure 10.Elevation digital model of landslide HP01图 11 HP02 滑坡前缘数字高程模型 Figure 11.Elevation digital model of the front edge of landslide HP02 图 12(a)斜坡地质灾害分布图Figure 12(a).A distribution map of slope geological hazard图 12(b)斜坡地质剖面图Figure 12(b).A geological profile of slope110陈雅娜等：基于综合遥感识别的地质灾害新“三查”体系示范研究及应用以湖南省沅麻盆地“红层”区为例参考文献1刘传正.关于地质灾害防治中两个问题的认识 J.中国地质灾害与防治学报，2015，26(3)：1-2.2刘宇平，梁虹，陈菲菲.高精度机载 LiDAR 在小江活动构造和地质灾害研究中的应用 J.地质力学学报，2016，22(3)，747-759.3殷跃平，王文沛，张楠，等.强震区高位滑坡远程灾害特征研究-以四川茂县新磨滑坡为例J.中国地质，2017，44(5)：827-841.4许强，李为乐，董秀军，等.四川茂县叠溪镇新磨村滑坡特征与成因机制初步研究 J.岩石力学与工程学报，2017，36(11)：2612-2629.5李明波，陈平，陈植华.湖南省降雨型滑坡灾害发生的关键性因子研究J.东华理工大学学报：自然科学版，2018，41(1)：36-40.6葛大庆，戴可人，郭兆成，等.重大地质灾害隐患早期识别中综合遥感应用的思考与建议 J.武汉大学学报（信息科学版），2019，44(7)：949-956.7葛大庆，郭兆成.重大地质灾害隐患早期识别中综合遥感应用的思考 J.中国应急救援，2019(1)：10-14.8许强，董秀军，李为乐.基于天-空-地一体化的重大地质灾害隐患早期识别与监测预警 J.武汉大学学报(信息科学版)，2019，44(7)：957-966.9王立朝，温铭生，冯振，等.中国西藏金沙江白格滑坡灾害研究 J.中国地质灾害与防治学报，2019，30(1)：1-9.10戴可人，铁永波，许强，等.高山峡谷区滑坡灾害隐患InSAR早期识别-以雅砻江中段为例J.雷达学报，2020，9(3)：554-568.11许强.对地质灾害隐患早期识别相关问题的认识与思考 J.武汉大学学报（信息科学版），2020，45(11)：1651-1659.12董秀军，许强，佘金星，等.九寨沟核心景区多源遥感数据地质灾害解译初探 J.武汉大学学报（信息科学版），2020，45(3)：432-441.Demonstration And application of New three check system Based on Comprehensive Remote Sensing Recognition of Geological Hazards Taking the red layer area of Yuanma Basin of Hunan Province as an exampleChen Yana1 and Li Ming bo1(1.Hunan Natural Resources Affairs Center,Changsha,Hunan 410007)Abstract：The applicability of the new“Three check”system for geological hazards is verified in the“Red bed area”of Yuanma basin by using multi-source remote sensing data and technical means such as INSAR,LiDAR and optical images.This paper explores the establishment of a technical method system for identifying geological hazards in mountainous and hilly areas of South China based on integrated remote sensing,which provides basic data and technical support for accurate identification and control of geological hazards.Key words：geological hazards;remote sensing recognition;new three-check system;Hunan;Yuanma basin 坡整体处于缓变阶段，后缘发育拉张裂缝，右侧中后缘发育小型滑塌，斜坡宏观欠稳定，地质灾害中易发，野外风险定性评判为中风险（图 12）。根据该工作流程，对工作区 59 处疑似形变图斑进行了 LiDAR 遥感解译及现场核查，共有 35 处确定为地质灾害隐患，验证准确率为 59.3%。5.结果与讨论（1）多分辨率 InSAR 数据在“红层”区滑坡隐患识别中发挥了重要作用。通过高、中分辨率 InSAR数据对工作区内的地表形变进行宏观评价查找疑似图斑，为地质灾害隐患判识提供了精准靶区。（2）机载 LiDAR 技术能够有效识别植被覆盖下的地质灾害隐患。无人机 LiDAR 技术生成的高精度实景三维模型、LiDAR 点云数据、DEM 和 DOM 及其衍生特征参数可用于对地质灾害隐患点进行定性和定量分析，并通过二维高分辨率影像、三维精细化模型综合研判，能够实现地质灾害隐患边界圈定。（3）新“三查”体系可以很好的提高隐患判识精度，识别传统技术手段难以发现的地质灾害隐患，是目前条件下解决技术难题最为科学和经济的方式。