1、 “高分二号”卫星在黄土地质灾害解译中的应用研究 张幼莹 余江宽 步凡 高丽琰 中国国土资源航空物探遥感中心 中国地质大学(北京) 摘 要： 黄土高原地区地质灾害多发频发, 危害严重, 应用亚米级的高分二号 (GF-2) 卫星影像数据, 提取地质灾害信息, 并对室内解译结果进行了野外查证。本文提出了以 GF-2 卫星数据为主要信息源, 进行地质灾害解译的技术方案;并以宁夏南部黄土高原区为例, 验证了该方法的适用性, 为规模化地开展基于国产高分系列卫星的黄土高原地区地质灾害遥感解译提供了可行的技术方案;通过 GF-2 卫星影像与常用的国内外卫星数据用于地质灾害信息判释的对比研究, 认为GF-2
2、卫星影像对于地质灾害信息的识别能够满足地质灾害遥感解译的要求, GF-2 卫星影像的应用具有较高的性价比和显著的经济社会效益。关键词： 遥感影像; GF-2; 地质灾害; 遥感解译; 黄土高原; 作者简介：张幼莹 (1962-) , 女, 辽宁铁岭人, 教授级高级工程师, 学士, 主要从事遥感与 GIS 等方面的研究和应用工作。收稿日期：2017-05-23基金：中国地质调查局“国产卫星数据质量改进与地质矿产综合应用示范”项目 (121201203000160007) 资助Application of GF-2Satellite to Geological Hazard Interpretat
3、ion in Loess PlateauZHANG You-ying YU Jiang-kuan BU Fan GAO Li-yan China Aero Geophisical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources; China University of Geosciences ( Beijing) ; Abstract： The geological hazards in the loess plateau are frequent and serious. Using the submitter GF-2 sat
4、ellite images, We derive geological hazard information and conducted field verification. The author proposed a technical method of the geological disaster interpretation, taking the GF-2 satellite data as the main information source. In the loess region of Southern Ningxia as an example, Verify the
5、applicability of the method, To provide feasible technical scheme for large-scale development of the remote sensing interpretation of geological hazards based on the domestic high score satellite on loess plateau. It has certain popularization and application value. A comparative study on the applic
6、ation of GF-2 satellite images and the commonly used domestic and foreign satellite data in the interpretation of geological hazard information, In the aspect of the identification of geological hazard information, the GF-2 satellite images can meet the requirements of remote sensing interpretation
7、of geological disasters. It is significant economic and social benefits.Keyword： remote sensing image; GF-2 satellite; geological hazard; remote sensing interpretation; the loess plateau; Received： 2017-05-230 引言宁夏南部地区属于黄土高原区, 包括泾源、隆德、彭阳、西吉、同心、海原和原州 7 个县 (区) , 总面积 22 646km。其大部分为干旱、半干旱区, 地表沟壑纵横, 黄土堆积
8、厚度大, 结构疏松, 水土流失严重, 生态环境脆弱。宁夏地质灾害多发生在南部, 呈现突发、群发和多发态势, 类型以滑坡、崩塌、泥石流为主1-2, 严重威胁当地人民的生命财产安全, 阻碍地区经济发展, 人民生活相对贫困。因此, 开展宁夏南部黄土高原区地质灾害调查, 有助于防灾减灾, 对加快当地经济发展、提高人民生活水平多有助益。随着遥感技术的发展, 利用遥感影像进行地质灾害调查已经摸索出一套较为合理有效的技术方法。在历时数十年的中国地质大调查工作中, 调查人员采用Spot-5 和 ETM 卫星数据, 利用计算机数字图像处理技术, 生成了工作区遥感影像解译底图, 通过机助和目视解译相结合的方法,
9、结合野外地面调查, 查明了工作区地质灾害的分布和规模3。近年来国产高分卫星数据的成功发射为地质灾害遥感调查提供了质优价廉且有很好时效性的数据源, 利用资源二号 02C 星数据, 通过对芦山地震区震前、震后高分辨率影像对比解译, 为地震灾区灾后重建规划、场地选址、灾害防治等提供了科学依据, 减轻或避免了山地灾害可能带来的二次人员伤亡与财产损失4。在中印边境地区利用 GF-1 卫星数据进行地质灾害调查, 查明了中印边境楚鲁松杰村一带的地质灾害发育规律5。2012 年开始依托地质大调查项目, 在全国范围内建立突发性地质灾害本底数据库6-7, 包括多时相的遥感正射影像数据、地质背景信息、历史灾害点和地
10、质灾害隐患点等信息, 以备地质灾害应急调查、灾害防治和灾后重建之需。2014 年 8 月 19 日发射的“高分二号” (GF-2) 卫星是中国首颗亚米级的高分卫星, 实现了高空间分辨率、多光谱综合光学遥感数据获取, 同时还具有高辐射精度、高定位精度、长寿命、多角度测摆等特点8。GF-2 卫星星下点像元分辨率为全色 0.8 m、多光谱 3.2 m, 幅宽 45 km。多光谱 4 个谱段分别为:蓝光 0.450.52m, 绿光 0.520.59m, 红光 0.630.69m, 近红外 0.770.89m。由于数据获取便捷、成本低, 有利于开展地质灾害的调查与监测。本文提出以 GF-2 国产卫星影像
11、为数据源, 设计黄土区的地质灾害 (崩塌、滑坡、泥石流) 遥感解译的解决方案, 包括 GF-2 数据处理;建立地质灾害信息的遥感解译标志;机助与目视解译相结合的灾害信息提取;野外查证。并以宁夏南部黄土高原地区为例, 验证方案的适用性和可行性。1 GF-2 数据处理与地质灾害信息提取1.1 GF-2 数据获取与处理宁夏南部地区属于温湿半干旱大陆性季风气候, 植被覆盖四季都有差异, 时相尽量选择初冬和春天的, 这个时间植被稀少, 地表地物地貌裸露, 没有积雪覆盖。本次获取的 GF-2 卫星影像为 2015 下半年和 2016 上半年的数据, 共 203 景, 地理范围:东经 1051910658,
12、 北纬 35143704。GF-2 卫星影像的数据处理经过了正射纠正、几何配准与数据融合、色调调整、影像镶嵌和裁切分幅等过程, 具体的流程如图 1 所示。1.2 地质灾害信息提取地质灾害信息内容主要包括历史灾害点的性质、位置、面积等。宁夏南部黄土高原区地质灾害点的灾害主要为崩塌、滑坡、泥石流。利用 GF-2 遥感正射影像开展地质灾害点的解译, 主要流程是以 Arc GIS 软件为平台, 分析研究工作区相关技术资料, 进行图像处理, 建立地质灾害遥感解译标志, 室内完成解译, 将初步成果进行野外查证, 对室内解译成果进行修正后, 形成最终成果。工作流程如图 2 所示。1.2.1 典型地质灾害的影
13、像特征研究区域遥感影像能够直接反映和表达地表信息的影像特征, 通过资料收集分析和野外实地勘查, 建立地物地貌的解译标志, 充分利用这些解译标志, 经过分析、推理, 在影像上识别地物地貌的分布状况和相互关系, 进一步判释确定目标物。图 1 GF-2 卫星数据处理流程图 Fig.1 Flow chart of GF-2 satellite data processing 下载原图图 2 遥感地质灾害解译流程图 Fig.2 Flow chart of remote sensing interpretation of geological-hazards 下载原图针对 GF-2 卫星影像, 本文通过对
14、典型地质灾害 (崩塌、滑坡、泥石流) 色调、纹理等影像特征 (如图 3 所示) 的分析, 建立了宁夏南部黄土高原区的地质灾害解译标志, 为整个研究区域的灾害点识别提供了参考和依据, 有利于快速、有效地进行遥感地质灾害解译。1) 滑坡滑坡的表现是局部地貌和整体地貌的不协调。在连续完整的地貌形态上表现为间断性、不连续性, 坡体的不顺直、不圆滑。GF-2 卫星影像上显示出滑坡明显的形态和边界, 例如滑坡一般由陡峭的滑坡壁和坡度较缓的滑坡体组成, 滑坡周界主要表现为弧形、圈椅形、不规则形等。在色调及色彩方面, 一般新滑坡色彩较浅, 土体植被覆盖较差, 滑坡体形态完整;老滑坡色彩较深, 植被覆盖好, 显
15、示有开垦的农田, 滑坡体形态不完整。滑坡在影像纹理上一般表现为连续条状, 滑坡位置纹理会突然错位或者中止, 堰塞湖一般呈深色, 容易识别, 用作滑坡的辅助解译标志 (如图 3 所示) 。图 3 典型地质灾害遥感影像特征 (滑坡、崩塌、泥石流) Fig.3 Remote sensing image features of typical geological hazards 下载原图2) 崩塌崩塌地质灾害多分布在沟谷、河流、铁路、公路等陡峭边坡地段, 崩塌体后缘发育有直线形或弧形陡峭山崖和绝壁, 在 GF-2 卫星影像上阳坡为浅色调区块, 阴坡为浓重的阴影区;崩塌体多沿陡壁连续分布, 有的壁脚形
16、成堆积群坡, 古崩塌体影像粗糙, 微地貌起伏不平, 现代崩塌体呈浅色调不规则斑块影像, 常成群成带出现 (如图 3 所示) 。3) 泥石流在连续完整的地貌形态上表现为不连续性。大型泥石流一般由物源区、流通区、堆积区三个部分组成。物源区位于流域的中上游, 流域多呈勺状、漏斗状、椭圆状;流通区, 沟谷宽窄曲直不一;堆积区呈扇形、长条形, 色调较浅, 自身没有植被发育, 堆积区的形态在影像上轮廓比较清晰, 是遥感调查识别泥石流的主要标志。中小型泥石流发育在斜坡上, 物源区和堆积区相贯连, 沟坡和山坡坡度几乎一致。一般泥石流遥感影像的色调与周围背景的影像色调相比较浅, 新发育的泥石流表面没有植被覆盖
17、(如图 3 所示) 。1.2.2 与常用卫星数据的对比分析利用 GF-2 卫星数据进行黄土区地质灾害信息提取, 与常用的卫星数据进行了对比, 分别是国产卫星 YG2、ZY3 以及进口亚米级数据 Pleiades-1、Quick Brid。1) GF-2 与 2.5 m 分辨率尺度的国产卫星影像数据比较图 4 (b) 所示的 YG2 卫星影像为 2.5 m 分辨率的黑牛沟村滑坡影像。如图 4 (a) 所示, 通过对黑牛沟村滑坡的对比显示, GF-2 卫星影像清楚地显示了滑坡的边缘、形态、堰塞湖等;而 YG2 影像虽然可以看出滑坡体的基本形态, 纹理也较清晰, 但边缘模糊, 由于滑坡体阻塞河道所形
18、成的堰塞湖基本上无法识别, 只能从地物地貌的相互关系来推理。图 5 (b) 所示的 ZY-3 卫星影像为 2.5 m 分辨率的朝阳村泥石流真彩色影像。总体上两种数据色调与纹理特征相差不多, 都可以判释出泥石流的存在和走向, 但 GF-2 影像如图 5 (a) 所示, 显示更为清晰, 与周边地物地貌的关系也更为明确。图 4 黑牛沟村滑坡 GF-2 影像与 YG2 影像对比 Fig.4 Contrast figure of Heiniugou village landslide on GF-2 image and YG-2 image 下载原图图 5 朝阳村泥石流 GF-2 影像与 YG2 影像对
19、比 Fig.5 Contrast figure of Chaoyang village debris flow on GF-2 image and ZY3 image 下载原图所以, 亚米级的 GF-2 影像与 2.5 m 分辨率尺度的国产卫星影像相比, 两者对于规模较大的地质灾害解译都是适用的, 但由于 GF-2 影像具有更高的分辨率, 对于规模较小的地质灾害或者微地貌的解译工作, 具有更好的适用性, 图像也更清晰, 地物地貌相互之间的关系显示更分明, 面积的计算也会更准确。2) GF-2 与国外商业卫星影像数据比较图 6 (b) 、图 7 (b) 所示的 Quick Brid 和 Plei
20、ades-1 卫星影像分别为 0.6 m和 0.5 m 分辨率的真彩色影像。下庙桥村泥石流和双庙桥村泥石流都属于小型泥石流。图 6 (a) 、图 7 (a) 所示的 GF-2、Quick Brid 和 Pleiades-1 影像灾害点信息都很清晰, 都能准确地判释位置、轮廓及其周边的地物地貌等信息;但在局部纹理特征的表现上, GF-2 卫星影像要略差于 Quick Brid 和 Pleiades-1影像。所以, 虽然 GF-2 卫星影像在细节的显示方面略逊色于国外亚米级的商业卫星 (Quick Brid 和 Pleiades-1) 影像, 但可以满足地质灾害解译的要求, 并不影响遥感地质解译结
21、果。加之国外商用卫星需要昂贵的费用支出, 因此, GF-2 卫星数据具有更高的性价比。2 地质灾害遥感解译结果2.1 地质灾害解译点的空间分布以 GF-2 正射影像为底图的宁夏南部地质灾害解译, 在室内数据处理、解译的基础上, 进行野外查证, 去伪存真, 对室内解译成果进行修正。最终成果见表 1, 崩滑流解译点为 937 个, 其中滑坡 658 个, 占总数的 70.23%;崩塌 191 个, 占20.38%;泥石流 88 个, 占 9.39%。图 6 下庙桥村泥石流 GF-2 影像与 Quick Brid 影像对比 Fig.6 Contrast figure of Xiamiaoqiao v
22、illage debris flow on GF-2 image and Quick Brid image 下载原图图 7 双庙村泥石流 GF-2 影像与 Pleiades-1 影像对比 Fig.7 Contrast figure of Shuangmiao village debris flow on GF-2 image and Pleiades-1 image 下载原图表 1 地质灾害解译点统计表 Tab.1 The statistics list of geologic hazard in loess area 下载原表 2.2 宁夏南部黄土区地质灾害形成条件宁夏南部黄土区地质灾害多发
23、, 分布广泛, 7 个县 (区) 均不同程度地发育有地质灾害, 以西吉、彭阳、泾源、隆德 4 县受地质灾害威胁较为严重, 滑坡分布最广, 危害最严重。分析地质灾害形成主要与以下条件有关。1) 地质灾害形成的内在条件宁夏南部地区地形地貌形态主要是黄土丘陵和山地, 倾斜的地表面受到外力作用时容易脱离母体, 发生各类地质灾害。例如, 黄土具有结构疏松、垂直节理、裂隙发育的特征, 受外力作用黄土山区发生崩塌、滑坡地质灾害, 在地质灾害分布数量中可以看出, 滑坡、崩塌在这个地区分布广泛、数量多;由于地质营力、风化作用强烈, 区内岩土体破碎, 坡面、沟谷堆积了大量的松散堆积物, 且具有较大的纵坡降和较宽阔
24、的汇水面积, 为泥石流的产生提供了丰富的物源和地形地貌条件。地质构造控制着地貌格局, 自渐新世以来区内一直处于间歇性上升状态, 致使区内地形破碎, 这也是区内地质灾害较发育的重要条件。2) 地质灾害形成的外部诱因每年 59 月汛期是地质灾害高发时期, 这个时间段降雨量增多, 容易发生边坡崩塌、滑坡地质灾害, 特别是骤降的洪水裹挟着沙土碎石冲击下游, 造成泥石流灾害, 所以降雨是宁夏南部黄土区地质灾害的主要诱发因素。宁夏位于我国南北地震带的北段, 地震活动强烈且频繁, 例如 1920 年 12 月 16日发生的海原大地震闻名中外, 地震释放出强大的作用力, 破坏岩土体结构, 引发一系列多种次生灾
25、害, 加之黄土丘陵等较特殊的地貌在地震的强大作用力下容易被破坏, 发生地表形变, 例如在西吉县、固原县、彭阳县等地区可以看到大量由地震引发的滑坡。人类对地质环境的改造, 打破了地表面原有的平衡状态, 从而引发一系列的地质灾害。例如修建公路、开挖边坡使斜坡的岩土体失去支撑导致滑坡和崩塌;在斜坡上堆放废石、建造房屋等加重了岩土体负荷会导致滑坡;对植物的砍伐, 使植被遭到破坏, 森林覆盖率降低, 导致岩石裸露, 有利于地表水冲蚀坡面、掏蚀坡脚, 从而破坏山坡的天然稳定性, 崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害也会相继发生。3 结束语本文以国产 GF-2 数据为信息源, 提出了宁夏南部黄土高原区地质灾害 (崩
26、滑流) 解译的技术方案, 从遥感数据的正射影像制作到地质灾害解译点数据成果输出, 力求使国产高分遥感影像用于黄土高原区的地质灾害解译工作程式化, 提高工作效率, 希望能在未来的黄土区地质调查工作中发挥作用。国产 GF-2 数据具有亚米级的空间分辨率和较好的光谱分辨率, 提高了地物地貌解译的可分辨性, 降低了遥感解译中的不确定性和多解性, 使室内遥感地质解译更具有可靠性。与常用的 2.5 m 尺度的国产卫星 YG-2、ZY-3 相比对, GF-2 影像具有更高的图像分辨率, 地物的形态、轮廓、纹理都更加清晰;与国外商用卫星 (Quick Brid、优于 1 m 的影像相对比, GF-2 卫星在影
27、像纹理细节方面稍显不足, 但不影响地质灾害点的解译和判释, 可以满足地质灾害遥感解译的要求, 且具有较高的性价比。国产高分系列卫星影像数据的相继投入使用使得基于多时相遥感影像的地质灾害变化监测研究步入了一个快速发展期, 由于它涉及数据获取、数据处理、特征提取与描述以及多源信息分析集成等诸多的方法和应用研究问题, 还需要不断地完善各个技术细节。未来的国产高分遥感卫星数据将会以更高的几何精度、空间分辨率和光谱分辨率在地质灾害遥感调查和评价工作中得到进一步应用。参考文献1徐岳仁, 何宏林, 陈立泽, 等.基于 CBERS 数据的福建南平地质灾害动态遥感解译J.国土资源遥感, 2014, 26 (3)
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