基于遙感技術的地質災害遙感解譯與分析

李寧

摘 要：早期將地質災害遙感解譯技術應用于水利樞紐工程，主要因為全局性特點。后續發展到鐵路公路選線比較應用。這期間解譯方法以目視解譯為主。在方式逐漸成熟的過沖中，逐步開始重視綜合利用多源資料。2005年以后遙感解譯的方法向自動化發展、大數據發展、綜合模型發展。

關鍵詞：遙感；地質災害；解譯

1 國內地質災害遙感解譯的起步階段

金亨丁（水利部規劃設計管理局津渤航空遙感實驗地質小組）等（1980）將遙感解譯技術應用于潘家口水庫衛星遙感圖像的地質解譯工作，主要是應用目視解譯。早期遙感解譯技術主要應用于水利水電方面。

鄒家祥等（1985）提出采用遙感技術作為水利樞紐工程環境評價研究手段之一是今后發展的方向。遙感影像具有其他資料不能比擬的直觀性，采用多幅鑲嵌，即可形象地鳥瞰庫區乃至整個流域全貌。

2 將地質災害遙感解譯應用于交通建設

李景豪（1991）通過對4400張不同時期航片和5幅衛片的解譯，結合前人資料和地面調查驗證，對寶成鐵路（寶雞-綿陽段）沿線約5000平方公里范圍的地質災害現象和環境地質因素進行了分析。其中部分影像資料用計算機和光學圖像處理等技術進行了信息增強提取。

徐國文（1994）提出遙感解譯標志的建立需要充分收集地面實況資料后，綜合分析各類地質災害體在遙感圖像上所顯示的形狀、大小、色調或色彩、陰影、影像的結構、圖案花紋等，還要兼顧與之有關的地質、地貌、土壤、水文、植被、氣候、人文活動等在影像上形成的影像特征（徐國文，1994）。其中強調了遙感解譯標志具有區域性。

許也平等（2001）結合滬蓉國道主干線巫山至萬州段災害地質遙感解譯實例說明，利用遙感技術可及時對設計公路路線中災害地質問題作出解譯，為路線方案比選提供指導性的地質資料。

3 發展過程中的方法演變與分析

楊桄等（2004）比較了幾種方法的優缺點，認為目視解譯不是遙感應用的初級階段，或者是可有可無，相反，它是遙感解譯中不可缺少的一部分。但最終方向是智能化、自動化發展。自動解譯需要解決的幾個技術難題包括：遙感影像復雜信息的全自動分割和獲取、多種信息源的空間數據標準統一、遙感和地理信息系統的復合以及多源遙感信息復合、多種目標智能提取與識別模型的標準化和集成等等。

反而言之，不使用自動解譯就不會面臨這些問題？顯然不是的，這些問題由人工來完成。人工在做出判別時，無非依據標準和經驗。本文筆者認為，自動解譯的最主要難點是：如何讓計算機獲得并積累判識經驗，并將該經驗轉換為指導計算機運行的命令。

馮航建等（2008）基于泥石流地質災害遙感解譯提出了一種新方法：基于虛擬GIS和空間分析的遙感解譯方法。①將大尺度區域降級為較小尺度的空間邏輯單元；②針對各單元應用遙感影像和高精度DEM數據創建三維虛擬場景立體動態模型，突出表現地物的空間特征，使人眼易于辨認目標和確定空間位置，從而為解譯工作者提供一個真實、客觀、連續的環境，可以從全方位觀察泥石流溝谷以及相關的地形地貌；③通過疊加多層地形、地質、巖性、土壤、災害等具有豐富屬性信息的圖層，為解譯者提供在視覺上無法獲取的認知描述信息。該文獻中也提到了，該方法對數據要求較高，且需要較高的GIS及遙感的專業技術水平，不利于廣泛推廣（馮航建等，2008）。筆者認為，該方法可以提高遙感解譯的準確度，但需要付出與之等價的人財物。我們在開展樂西高速公路沿線地質災害遙感解譯項目過程中，收集遙感影像的同時，也收集了DEM數據、地形、地質、巖性、土壤、災害等數據，但沒有將其建立在一個模型當中進行軟件分析。實際生產和科研還是有差別。

4 遙感解譯方法的不確定性體現

5.12汶川大地震瞬間釋放巨大的能量，致使山體破碎，河流變遷，極大的改變了震區的地貌和地表景觀，形成了崩塌、滑坡、泥石流等一系列次生山地地質災害，對人民群眾的生命財產和社會經濟的發展形成了嚴重威脅。采用傳統實地調查山地地質災害分布狀況的方法困難很大，航空遙感技術可以宏觀、全面、精確、及時地獲取地質災害相關信息，及時采取應急措施預防災害的進一步發生。綜合利用不同時相、不同傳感器的影像對汶川縣地震次生山地地質災害進行監測，很短時間內全面掌握了汶川境內的崩塌、滑坡、泥石流、堰塞點的分布情況，利用先進的RS、GIS技術，在DEM的基礎上，結合地質信息，通過水系流域的劃分，探討了地震地質災害的特點和分布規律，為預防預警次生山地地質災害提供了新的思路和方法。

其中值得注意的是“綜合利用不同時相、不同傳感器的影像”。特別是將遙感解譯技術應用于自然災害預防、預警、救災工作中時，如果只采用某一時段的遙感影像，會具有局限性。例如若干年前，遼河大水，遙感估算的受災面積只有民政部門上報的數據的十分之一，中央采信了遙感估算面積。當時遙感圖像是洪峰以后獲取的，洪峰過水面積更大，圖像上反映不出來。如果有洪峰前后的多時相遙感數據結合，加上數字高程模型、洪水的過程模型、地面水文數據等，估算最大過水面積、淹沒深度和淹沒時間，便可以得到更準確的災情評估信息。從瞬間到過程系統分析，且需要多學科交叉。

5 遙感解譯方式的發展趨勢與展望

針對遙感自動解譯這個課題，謝飛等（2012）提出了基于SPOT5圖像的泥石流自動提取方法。首先根據植被指數、土壤亮度指數等遙感指數獲取新的主成分變換圖像，利用閥值自動選取算法提取疑似包含泥石流的圖斑。同時利用編程算法在DEM數據中自動提取溝谷位置。然后將疑似泥石流圖斑和溝谷范圍匹配，經過面積、坡度、順坡性等篩選，得到泥石流或潛在泥石流信息。該方法和馮航建等（2008）提出的方法略有不同。但都可以直觀的、簡單的理解為：將各種信息綜合，然后選擇一個標準，達到該標準的就是對應的地質災害。

王云南等（2017）歸納闡述了目前自動解譯的一些方法，例如利用地質災害體自身光譜特征及與周邊地物的光譜差異進行計算機自動識別；例如將獲得的遙感影像進行去陰影、坡度篩選、形態學濾波、柵～矢轉換、面積和順坡形篩選。以上遙感智能解譯結果經過現場實地勘察的對比，均有90%以上的準確度。證明遙感智能解譯是可以提高解譯效率，并有不低的準確度。但目前該方法處于進一步的研究階段，還未建立完善的理論體系，不能實現全面的智能解譯。筆者認為，直接的說，就是沒有形成統一的技術規范，沒有一個權威衡量標準。

參考文獻

[1]金亨丁，水利部規劃設計管理局津渤航空遙感實驗地質小組.潘家口水庫衛星遙感圖像的地質解譯[J].水利水電技術，1980，（3）：31-37.

[2]鄒家祥，李仁.遙感方法在水利樞紐工程環境影響評價中的應用[J].水利學報，1985，（12）：68-74.