长江沿线滑坡灾害遥感信息提取及其空间特征分析文献综述

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长江沿线地区滑坡与地形的时空演变研究

（文献综述）

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

滑坡是当今世界上除地震以外造成巨大经济损失的自然灾害之一^[1]。自20世纪初期以来，随着人类社会发展和城市化进程的不断加速，人口数量的不断增加、人类活动空间范围的不断扩展，各种工程活动对地质环境的影响不断加大，加之受到近年来全球气候变化等因素的影响，地质灾害尤其是滑坡灾害发生的频率越来越高，所造成的经济损失和人员伤亡也不断加大^[2]。到目前为止，全球范围内凡是有人类居住和工程活动的山岭地区，几乎都有滑坡灾害发生，已成为仅次于地震的第二大地质灾害^[3]。据国土资源部发布的《2006年度中国地质环境公报》统计：2006年，全国共发生各类地质灾害102804起，造成人员伤亡1227人，造成直接经济损失43.2亿元，其中滑坡灾害共发生88523起，占2006年全国地质灾害发生总数的86.1%。滑坡灾害的发生常常会导致村镇被掩埋、厂矿被摧毁、河流堵塞以及交通中断，严重威胁到人类的生命及财产安全，因此受到人们的广泛重视。

滑坡是地质体受河流冲刷、地下水活动、雨水、地震及人工切坡等因素影响，在重力作用下，沿地质弱面向下向外滑动的自然现象^[4]。滑坡的分布主要与地质和气候因素有关，而在我国长江沿线地区雨量充沛、支流湖泊众多，流经山地、高原、盆地、丘陵和平原，地形高差较大，有利于滑坡的形成，为滑坡易发和多发地区，滑坡灾害频发。我国是亚洲，乃至是世界上滑坡灾害最为严重的地区之一，特别是20世纪80年代以后，随着改革开放加快经济建设进程，尤其是我国长江沿线地区，经济高速发展，人口数量急增，滑坡灾害呈逐年加重趋势，我国滑坡灾害的发生进入了一个新的活跃期。以长江上游为例，据不完全统计，该地区100万土地上就有大小滑坡15万处，分布面积达10万多平方公里。长江上游水土保持委员会办公室1990年调查资料显示，长江上游地区仅嘉陵江上游、三峡库区和金沙江下游及毕节地区就有大小滑坡16000多处，灾多面广，突发性强，并常常酿成重大灾害，滑坡灾害给灾区带来了巨大的经济损失，造成了惨重的人员伤亡。

表1.1 长江沿线地区滑坡灾害事件^[5]

1.1.2 研究意义

长江经济带横跨我国东中西三大区域，具有独特优势和巨大发展潜力，改革开放以来，长江经济带已发展成为我国综合实力最强、战略支撑作用最大的区域之一^[6]。长江经济带覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州等11省市，人口和生产总值均超过全国的40%。但是，长江经济带作为我国一个重要的经济带，近年来滑坡灾害却频繁发生，不仅造成人员伤亡和经济损失，还带来了巨大的生态灾难，目前长江沿线地区滑坡灾害的监测与防治已越来越受到全社会、全人类的普遍关注，各省政府及主管部门对此问题也十分重视。滑坡是一种地球表层动力过程的现象，具有很强的演化性、大跨度的多尺度性和广泛的分布特征，遥感技术的发展和应用为滑坡的研究和认识提供了重要的技术手段，并且获得日益增长的应用。滑坡的发育受控于诸多因素，如地形地貌、地层岩性、地质构造、河谷切割密度等，而滑坡灾害的发生与地形有着密切的关系，其中地形起伏度和坡度是描述地形的两个重要参数。鉴于滑坡灾害的严峻形势及其带来的巨大损失，通过遥感影像滑坡解译、定量分析滑坡的发育和分布与地形起伏度和坡度的相关性和规律，为滑坡灾害防治提供科学依据，以尽可能地减少灾害损失。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 滑坡遥感研究现状

我国的滑坡遥感始于1980年，在西南地区的二滩大型水电开发前期论证研究中，首次采用航空遥感进行坝址及库区周围区域滑坡分布、规模及其发育环境调查^[7]。滑坡遥感前期，我国主要使用黑白或彩红外航片，辅以美国陆地卫星影像，借助于立体镜进行航片像对目视解译并配合一定的地面验证，解译结果转绘到相应比例尺的地形图上，制作滑坡分布图。该方法在一定程度上提高了工作效率，减轻了野外工作强度，特别是在危险及气候恶劣地区，展现了明显的优越性，遥感技术逐步成为我国区域滑坡及其发育环境宏观调查不可或缺的先进技术，为我国山区大型工程建设的环境灾害调查及防灾减灾工作做出了重要贡献。王治华于1992年提出“数字滑坡”的概念，在滑坡遥感前期的基础上，借助于先进信息技术发展起来的滑坡遥感新技术，具体方法为：在滑坡地学理论的指导下，以遥感和空间定位（RS或GPS）方法为主，结合其他调查手段识别滑坡，获取数字形式与地理坐标配准的滑坡基本信息，包括位置、形态、土地覆盖、变形和移位、地质构成等，利用GIS技术存储和管理这些数字信息，在此基础上，对滑坡及其发育环境信息进行空间分析，服务于滑坡调查、监测、研究、灾害评价、危险预测、灾情评估、减灾和防治措施等^[8]。21世纪以来，我国采用“数字滑坡”技术，滑坡遥感开始对区域滑坡和典型个体大型高速滑坡进行较详细、全面的定位、定性、定量调查和监测，并根据滑坡类型、运动、规模、发育环境条件和成因机制分析和评估滑坡的稳定状况、发展趋势、可能危及范围及可能产生的灾害后果^[9]。随着遥感和信息技术的快速发展，高空间分辨率商用卫星的相继发射，为滑坡研究提供了丰富的影像数据源，“数字滑坡”技术也进入飞速发展阶段。杨日红等利用滑坡前后高分辨率卫星数据，基于数字滑坡和三维可视化技术，开展天台乡滑坡调查及其成因机制研究^[10]。杨金中等在三峡库区秭归县沙镇溪镇千将坪村发生特大型滑坡灾害后，根据滑坡前后的高分辨率遥感数据和数字高程模型（DEM），以人机交互解译手段进行滑坡前后影像的详细解译，分别对滑坡体的滑动方向、距离和堆积体面积进行了定量计算^[11]。吴忠芳等利用RS与GIS技术，以滑坡高发区的重庆市武隆县为研究区域，基于TM合成影像提取光谱、植被指数等信息，对中大型滑坡进行解译和实地验证^[12]。李海鹰以资源一号02C卫星为数据源，对山西省高平地区的环境地质进行室内解译和野外调查，建立了该区环境地质的遥感解译标志^[13]。梁京涛等采用三期遥感影像数据，分别对滑坡发生前的孕灾环境条件、滑坡早期变形特征及滑后发育特征等内容进行解译，同时对滑坡发育的地层岩性、结构面产状、节理发育情况等进行现场验证，分析三溪村五里坡山体滑坡成因机制及运动破坏模式^[14]。鲁学军等以灾前灾后高精度DEM和高分辨率遥感影像为基础，应用1维、2维、3维三种遥感解译方法对贵州关岭“6·28”特大滑坡进行了遥感解译，分析了三种方法之间的互补关系，并建立了滑坡多维遥感解译方法体系^[15]。朱娇基于DEM和高分一号影像数据，提取该研究区的植被指数和土壤亮度指数，采用面向对象和基于像元的方法进行滑坡信息的提取和分类^[16]。许冲等结合汶川地震区域震后多源遥感影像，采用了人工目视解译的方法，对重灾区进行次生地质灾害滑坡解译，共解译出约46500处崩塌、滑坡地震次生地质灾害^[17]。王赛利用国产高分辨率遥感影像及地形地貌数据，选取遥感影像的光谱特征、纹理特征、几何特征及地形地貌特征作为分类依据，采用综合面向对象的信息提取方法提取地震型滑坡信息^[18]。

国外运用遥感技术进行滑坡灾害的调查、监测、评价，经历了从单一的黑白航空像片分析到多平台、多传感器、高空间分辨率的遥感影像资料的分析的过程。国外的滑坡遥感研究最早开始于20世纪70年代末，日本的研究人员利用黑白航空影像对滑坡进行调查，编制了 1:5万比例尺的全日本滑坡分布图。20世纪90年代，国外利用热红外数据、Spot数据、航空数据、干涉雷达等进行滑坡灾害识别与分类、灾害敏感区域分析、滑坡灾害动态监测等。加拿大学者Wasowski提出了永久散射体、星载雷达、综合使用ETM＋数据及综合利用摄影测量、GPS观测滑坡^[19]。美国学者Weirich利用Lidar数据提取DEM，制作滑坡分布图，结合历史资料进行分析，进行滑坡敏感制图研究^[20]。

目前，遥感技术正朝着多光谱、高分辨率、多时像和商业化服务方面发展，在滑坡灾害研究中的应用逐渐从单一的遥感资料向多时相、多数据源的复合分析，从静态滑坡识别、形态分析向滑坡变形动态监测过渡，从对滑坡的定性调查向计算机辅助的定量分析过渡，使我们能够更准确地定性、定位、定量地认识滑坡，科学有效地存储和管理遥感调查结果，方便、快捷地传输及交流滑坡信息，从而为改善滑坡灾害调查、监测、防治、预测及滑坡理论研究工作提供更加准确、丰富的滑坡信息。然而现阶段国内关于滑坡遥感的理论和实践中，由于受到交叉学科、新技术方法的快速发展、滑坡遥感的从业人员专业背景差异等因素影响，存在一些问题与不足，如遥感在滑坡调查中的作用被过度夸大的同时其应用潜力和功能没有得到充分发挥，在实际遥感目视解译中过度依赖影像的色彩、纹理、阴影、位置等解译要素，而对滑坡遥感解译的关键要素或问题认识不清。滑坡遥感解译片面追求影像的解译标志，DEM数据的利用程度低，对DEM、GIS空间分析与影像的复合分析、3D可视化等新的技术方法应用较少，缺少对遥感解译滑坡精度客观的评价方法等^[21]。

1.2.2 地形对滑坡影响的研究现状

滑坡的发育受控于很多因素，如地形、地层岩性、地质构造、河谷切割密度等，这些主控因素成为滑坡灾害危险度区划的基础，而滑坡灾害的发生与地形有着密切关系。地形起伏度和坡度是描述地形的两个重要参数。地形起伏度反映地表起伏变化，常用某一确定面积内最高点和最低点海拔高度之差来表示；坡度一般指坡面的铅直高度和水平宽度比值的反正切值^[22]。数字高程模型( Digital Elevation Model， DEM)作为地理数据库中最为重要的空间信息资料，可以提取地形起伏度、坡度和坡向等地形参数。

国内外学者关于地形起伏度和坡度对滑坡分布及演化的影响做了大量的研究工作，研究表明：滑坡的形成与所处地区的地形起伏度和坡度有很大关系。通常情况下，一定范围内，滑坡的发生概率会随着地形坡度的增加而增加，并且大坡度滑坡的体积及危害性也要比小坡度滑坡大^[23]。郭芳芳等基于ArcGIS平台，利用SRTM3-DEM数据，计算并定量分析了鄂尔多斯地区的地形起伏度和坡度，研究发现该地区滑坡集中发育的地形起伏度为200-300 m，坡度为10-18°；并且通过分析研究区横向、纵向剖面的地形特征，指出地形起伏度和坡度均与区域滑坡发生和分布存在良好的相关性^[24]。地形起伏度和坡度在一定程度上能够反映滑坡的宏观分布规律，对揭示滑坡发育的地形条件具有重要的意义。毕晓玲等基于ArcGIS平台，结合DEM数据和区域滑坡调查统计数据，将地形起伏度和滑坡分布数据进行统计分析得出：研究区90%的滑坡发生在地形起伏度20-600m范围内^[25]。李树林等基于遥感高清影像和DEM结进行目视解译，利用GIS空间分析功能统计分析得出雅安芦山地滑坡的坡度范围主要集中在30-50°^[26]。牛全福等基于1:5万DEM数据提取黄土高原区域的坡度、坡度变率、坡形和地表粗糙度等地形因子，结合确定性系数法、敏感性分析模型和相关系数法，深入分析了滑坡与地形因子分级范围的关系^[27]。郭果等对构皮滩库区滑坡的原始坡度进行统计分析，建立了坡度与滑坡发育概率间的函数关系，计算了各个坡度区间内滑坡发育的概率，并将研究区内滑坡发育概率分为3类^[28]。樊晓一通过对典型地震滑坡的调查和资料分析，发现不同地震诱发的滑坡坡度频率分布存在一定的差异，地震滑坡坡度频率分布遵循Logistic分布，利用Logistic分布函数建立地震滑坡坡度分布图可对典型滑坡坡度的分布进行定量计算^[29]。侯德波等通过对350处滑坡的坡度与滑坡发育规模、发育广度及发育深度进行分析和研究，发现坡度与滑坡的发育规模、发育广度及发育深度具有一定的相关性，随着坡度的增大，滑坡向小型化发展，在滑坡孕育过程中，坡度所起作用的大小随坡度的大小而发生变化^[30]。关于地形坡度与滑坡发育关系的研究，国外学者也做出了大量的努力，Oka N等人通过大量的统计分析提出滑坡发生的坡度阈值为30°，当地形坡度大于30°时，滑坡发生的可能性明显增大^[31]。

1.2.3 基于DEM的地形因子提取研究现状

数字高程模型是以数字的形式按一定结构组织表示实际地形特征空间分布的模型^[32]。作为数字化地形图，DEM包含大量各种各样的地形结构和特征信息，是定量描述地貌结构、水文过程、生物分布等空间变化的基础数据。DEM不仅可以进行地形起伏度、坡度、坡向、平面曲率、坡面曲率、粗糙度、切割深度等基本地形因子的计算，还可以进行可视化分析、地形特征提取以及水系特征提取等。

自20世纪50年代末期被提出以后，DEM便得到了越来越多的重视，发展非常迅速。目前国内外学者主要集中在基于RS和GIS技术，以DEM数据为基础对地形因子的提取、定量分析、分级及信息容量等方面，探讨并分析地形因子的分布情况。朱红春等以黄土高原1:10000 DEM数据为实验数据，基于GIS的栅格窗口递增分析方法结合小流域划分方法，提取不同地貌区的地形起伏度，得出黄土高原水土流失变化的空间分异规律^[33]。韦金丽等利用高分辨率DEM数据对宁明县进行了坡度、坡向、坡位和地貌类型等地形因子的提取及分析，利用拟合曲面法、地形位置指数等方法高效快速、客观准确地提取地形特征参数^[34]。王博等基ArcGIS，以阳江农场1:50000地形图为基础生成分辨率为25m的DEM，并提取了海拔高程、地形起伏度、地表粗糙度、坡度、破相等地形因子进行定量分析，得出该地区地形地貌等特征变化以及水土资源状况^[35]。原立峰等基于栅格DEM数据，运用比较分析法和数理统计法提取和分析延安地区燕儿沟流域的地形特征，探讨了DEM分辨率对地形特征的影响，并计算和比较了地形特征的空间统计分布，分析得出DEM分辨率的不同会导致地形特征值在统计特性上随之变化的规律特征^[36]。徐静等基于规则格网DEM研究并构建了基于空间法向量的平直面状地形的识别 与提取模型^[37]。毕华兴等以DEM为基础，提取日本早池峰山的坡度、坡向、阴影、坡面形态、流域边界、水流路径等地形特征，研究基于DEM的数字地形特征提取与分析方法及DEM精度对地形特征的影响，研究结果表明DEM精度对不同坡度区域表现为不同的影响^[38]。John C.Panuska基于栅格——等高线DEM模型，对农业非点源污染模型中的平均坡度、坡形以及径流路径等地形参数进行了提取与分析^[39]。Van Remortel R等利用DEM数据计算得到土壤侵蚀模型，通过ArcGIS实现了LS因子的自动提取^[40]。

1.3 研究内容及技术路线

本文以高分遥感影像为数据源，提取长江沿线地区滑坡遥感解译标志，通过分析这些遥感图像上显现出来的特征确定滑坡是否发生，从而判断滑坡发生的位置，统计滑坡发生范围。基于DEM数据，提取地形起伏度和坡度，将地形起伏度、坡度和滑坡分布数据进行统计分析，揭示长江沿线地区滑坡灾害的发生与地形起伏度的相关性（技术路线如图1.1）。研究内容为：

（1）高分遥感影像支持下长江沿线地区滑坡解译：以高分一号遥感影像数据为数据源，在ENVI软件中完成遥感影像的大气校正、几何校正、图像融合、图像增强与变换、图像裁剪与镶嵌等图像预处理，并以长江干流为基线做缓冲距离为10m的缓冲区，结合滑坡遥感解译标志，根据滑坡遥感影像的色调、形状、纹理、阴影和位置等特征，采用目视解译的方法提取长江沿线地区滑坡点，分析滑坡发生的位置、范围及演变规律。

（2）基于DEM数据的地形起伏度和坡度提取：基于ASTER GDEM数据，在ArcGIS软件中，利用移动窗口分析法提取研究区域的地形起伏度和坡度。利用ArcGIS空间分析功能计算研究区的地形起伏度和坡度，得到研究区地形起伏度分布图和坡度分布图。

1. 基于统计学方法的地形起伏度、坡度和滑坡分布点分析：运用Matlab软件，对地形起伏度、坡度以及滑坡点进行叠加分析和统计分析，研究长江沿线地区滑坡与地形起伏度和坡度的相关性，揭示滑坡与地形的时空分布及演变规律。

图1.1 技术路线图

参考文献

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资料编号：[78586]

长江沿线地区滑坡与地形的时空演变研究

（文献综述）

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

滑坡是当今世界上除地震以外造成巨大经济损失的自然灾害之一^[1]。自20世纪初期以来，随着人类社会发展和城市化进程的不断加速，人口数量的不断增加、人类活动空间范围的不断扩展，各种工程活动对地质环境的影响不断加大，加之受到近年来全球气候变化等因素的影响，地质灾害尤其是滑坡灾害发生的频率越来越高，所造成的经济损失和人员伤亡也不断加大^[2]。到目前为止，全球范围内凡是有人类居住和工程活动的山岭地区，几乎都有滑坡灾害发生，已成为仅次于地震的第二大地质灾害^[3]。据国土资源部发布的《2006年度中国地质环境公报》统计：2006年，全国共发生各类地质灾害102804起，造成人员伤亡1227人，造成直接经济损失43.2亿元，其中滑坡灾害共发生88523起，占2006年全国地质灾害发生总数的86.1%。滑坡灾害的发生常常会导致村镇被掩埋、厂矿被摧毁、河流堵塞以及交通中断，严重威胁到人类的生命及财产安全，因此受到人们的广泛重视。

滑坡是地质体受河流冲刷、地下水活动、雨水、地震及人工切坡等因素影响，在重力作用下，沿地质弱面向下向外滑动的自然现象^[4]。滑坡的分布主要与地质和气候因素有关，而在我国长江沿线地区雨量充沛、支流湖泊众多，流经山地、高原、盆地、丘陵和平原，地形高差较大，有利于滑坡的形成，为滑坡易发和多发地区，滑坡灾害频发。我国是亚洲，乃至是世界上滑坡灾害最为严重的地区之一，特别是20世纪80年代以后，随着改革开放加快经济建设进程，尤其是我国长江沿线地区，经济高速发展，人口数量急增，滑坡灾害呈逐年加重趋势，我国滑坡灾害的发生进入了一个新的活跃期。以长江上游为例，据不完全统计，该地区100万土地上就有大小滑坡15万处，分布面积达10万多平方公里。长江上游水土保持委员会办公室1990年调查资料显示，长江上游地区仅嘉陵江上游、三峡库区和金沙江下游及毕节地区就有大小滑坡16000多处，灾多面广，突发性强，并常常酿成重大灾害，滑坡灾害给灾区带来了巨大的经济损失，造成了惨重的人员伤亡。

表1.1 长江沿线地区滑坡灾害事件^[5]

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