基于数字滑坡技术的暴雨滑坡、泥石流预警、监测模型研究

中国学者在暴雨滑坡、泥石流预测预报研究领域取得的成果为采用数字滑坡技术进行暴雨滑坡、泥石流预警、监测模型研究提供了宝贵的基础,应用数字滑坡技术建立暴雨滑坡、泥石流预测模型的原则是：（1）必须在滑坡、泥石流形成条件理论指导下;（2）应了解研究区地质环境及滑坡、泥石流特征;（3）就基于数字滑坡技术而言,只能选取遥感方法可能...     

SPOT 5影像数据在伊犁谷地地质灾害遥感调查中的应用

遥感技术已成为区域地质灾害及发育环境宏观调查不可缺少的技术之一,在滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害调查、监测和研究工作中发挥重要作用．本文简要介绍应用法国SPOT5卫星影像数据进行地质灾害遥感解译调查与监测,按照建立地质灾害遥感解译标志、室内遥感解译、野外实地验证、室内再解译的技术路线,共解译出滑坡、泥石流灾害点1505处,并对灾害重点片区进行详细遥感调查．通过野外验证取得较好应用效果．SPOT5影像数据不但满足l：5万地质灾害遥感解译,且完全满足1：1万重点片区地质灾害遥感解译．     

遥感在地质灾害调查中的应用及前景探讨

遥感技术应用于地质灾害调查，可追溯到20世纪70年代末期。在国外，开展得较好的有日本、美国、欧共体等。日本利用遥感图像编制了全国1/5万地质灾害分布图；欧共体各国在大量滑坡、泥石流遥感调查基础上，对遥感技术方法作了系统总结，指出识别不同规模、不同亮度或对比度的滑坡和泥石流所需遥感图像的空间分辨率；遥感技术结合地     

滑坡崩塌泥石流灾害详细调查规范研究

文章提出了滑坡崩塌泥石流灾害详细调查的基本原则,即区域展开、重点突破,突出重点、兼顾一般,调查区分级,充分利用新技术新方法,调查与科研相结合等。滑坡崩塌泥石流灾害详细调查具有强化形成条件和机理研究、多种调查方法结合、成果图件规范化和实用化等特点,可划分为遥感调查、地面调查、工程地质测绘和勘查四个层次,并指出遥感调查、地面调查、工程地质测绘勘查、地球物理勘探、野外和室内试验、长观动态监测等是其主要技术手段和方法。     

丹巴康定输电走廊滑坡泥石流遥感调查及预警对策

调查区内地形、地貌、地质构造、地层岩性和社会经济条件与输电走廊的建设和运行紧密相关.为综合评价输电走廊的合理性以及送电线路施工服务的便利性,采用遥感和地理信息系统技术调查走廊带工程地质环境.结合野外调查,通过室内遥感解译,判别地质灾害基本特征,建立滑坡泥石流预警预报模式.     

空间高分辨率数字正射影像黄土区地质灾害解译特征与应用:以甘肃天水麦积区幅为例

国产高分辨率遥感技术的大力发展,使得通过高分辨率遥感数据提取地质灾害的形态结构和要素组成、开展恶劣环境地区的地质灾害遥感调查等方面成为可能。基于空间高分辨率数字正射影像地图(DOM),对甘肃天水麦积区幅内各类地质灾害进行目视解译,结合实地调查,提出黄土区滑坡、崩塌、泥石流的影像解译特征。其中,黄土滑坡以圈椅状地貌、滑坡壁阴影或白色条纹、滑坡周界在微地貌上表现出同一等高线的梯田不连续为主要解译标志;泥石流、崩塌解译侧重以灾害体轮廓、色调区分。研究结果表明:对于黄土区灾害解译而言,DOM是一种较为理想的遥感数据源,且地质灾害解译准确率以泥石流和滑坡最高,崩塌解译准确率略低;而漏检率以滑坡最高,泥石流次之,崩塌最低。基于这一认识,对其原因进行了探讨。     

基于虚拟GIS和空间分析的小流域泥石流地质灾害遥感解译——以嵊州市为例

介绍了基于虚拟GIS和空间分析技术在小流域泥石流地质灾害遥感解译中的方法及其应用,提出了基于数字高程模型(DEM)、遥感影像和各类地质环境要素创建遥感解译环境,并以嵊州市小流域泥石流地质灾害调查与评价项目为例,阐述了小流域泥石流调查分级、泥石流沟谷与地质环境要素提取等工作的技术方案.该方案有效地改善了遥感解译环境,提高了解译精度与工作效率,获得了丰富的地质环境信息,成为区域性泥石流调查的有效手段.     

新疆叶城“7·6”滑坡泥石流灾害调查与形成机理研究

2016年7月6日晨0时40分左右,新疆喀什地区叶城县柯克亚乡六村发生特大滑坡泥石流灾害,造成重大人员伤亡和财产损失。本研究采用地面调查、访问和遥感解译方法,从滑坡、泥石流形成的地形地貌、地层岩性和水文气象条件着手,分析了滑坡特征与成因,泥石流形成条件、灾害链过程与致灾机理,并对未来本区滑坡泥石流的发展趋势进行了预测。现场调查表明:（1）位于西昆仑山北坡中高山区的六村与七村毗邻区域,在6日凌晨发生的大暴雨,触发了38处群发性浅层黄土滑坡,属蠕滑-拉裂机制,且部分大滑坡表现为远程滑坡-泥流特征;（2）这些滑坡体堆积在“V”形沟谷中形成堰塞坝,其中六村上游发育15处滑坡和2个滑坡堰塞坝,在持续降水和小型沟谷泥石流的作用下,滑坡坝发生串联式溃决而形成堵溃型泥石流,冲毁六村居民区和道路;（3）同时,该毗邻区域两侧存在超过227处的黄土滑坡变形体,未来在区域气候由暖干转向暖湿条件下,强降雨的极端气候事件会增多,若遭遇强降雨,研究区仍然会爆发滑坡-堰塞坝-溃决泥石流模式的灾害,其规模可能比“7·6”事件还大。建议深化本区浅层黄土滑坡变形机理、临界雨量及泥流运动机理等方面的深入研究,同时加强滑坡泥石流的监测和预测研究。     

遥感技术在江西永丰县地质灾害调查中的应用

本文论述了遥感技术在江西永丰县1∶50000地质灾害调查中的应用,表明地质灾害遥感调查应用的效果。文中简述了遥感解译的工作方法,通过MAPGIS平台进行图像处理,建立了滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷等地质灾害的解译标志。在Google earth高清影像覆盖区,可对小型地质灾害进行精确的解译;通过相关的图像处理技术,对断裂构造,岩溶盆地也可进行相关解译;最后提出了地面野外调查的相关建议。实践证明,遥感解译可对地质灾害地面调查起互补验证作用。     

基于GIS的兰州滑坡与泥石流灾害危险性分析

频繁发生的灾害愈来愈对人类社会造成巨大影响, 遥感、地理信息系统、全球定位系统和网络技术日益在减灾行动中发挥重要的作用. 兰州区域地质岩性、构造断裂、地震活动带、地表侵蚀强烈和地形起伏破碎等因素造成了兰州滑坡与泥石流灾害的发育, 夏季暴雨、人类工程活动等诱发下灾害频繁, 风险加剧. 针对兰州地区滑坡与泥石流等山地灾害对区域社会经济的影响, 通过建立区域滑坡与泥石流灾害的空间数据库, 在GIS技术辅助下实现了专家经验模型和Logistic模型对滑坡与泥石流灾害危险性的预测, 其中滑坡Logistic模型准确性达到85.3%, 专家经验模型准确性达到74.2%; 泥石流Logistic危险性预模型准确性达到80.5%, 专家经验模型准确性达到90.5%. 随着研究的深入, 综合遥感、地理信息系统、全球定位系统和网络技术的灾害研究与应用将在灾害防治中发挥重要的作用.     

四川省矿山遥感监测主要成果与进展

针对四川省矿产资源分布特征,开展了矿山遥感监测工作,构建了“遥感数据源选取—遥感数字图像处理—遥感信息提取—野外验证—图件制作”相对完整且较为成熟的矿山开发遥感监测技术方法体系。以卫星光学遥感数据为主、航空光学遥感数据和雷达数据为辅,并采用无人机遥感图像; 在正射纠正、几何配准、数据融合等图像预处理基础上,结合有关资料建立矿山开采面、矿山建筑、排土场、尾矿库、选矿厂、滑坡和泥石流的遥感解译标志; 采取以目视解译为主、计算机自动提取与目视解译相结合、辅以野外验证的方法进行遥感解译; 建立以遥感调查数据为主要数据源的矿山地质环境评价指标体系与GIS定量评价方法,实现矿山地质环境评价; 采用矿山遥感监测与传统地质环境调查技术相结合方法,开展矿山环境综合治理区划研究。取得的成果与进展包括: ①首次建立了省域矿产资源开发环境本底数据库,为实现矿山开发环境动态监测和国土资源空间数字化管理提供了基础数据; ②监测成果已在矿产卫片执法、矿山环境治理和矿产资源规划等国土资源管理工作中发挥了重要作用,成为了四川省矿政管理的重要参考依据; ③开展了矿山遥感监测技术方法研究与探索,形成了适应川西南山区的矿山遥感监测技术方法体系。     

高精度机载LiDAR在小江活动构造和地质灾害研究中的应用

通过机载LiDAR飞行数据处理,获得飞行区内高精度的数字高程模型（DEM）和数字地表模型（DSM）等数字地形成果,应用数字地形进行地质构造解译,确定小江活动断裂展布及构造地貌特征,圈定飞行区内金沙江、小江的滑坡及泥石流的分布范围,估算其面积及体积,为此类地质灾害的预警提供可靠信息。      

The assessment of landslide susceptibility mapping using random forest and decision tree methods in the Three Gorges Reservoir area,China

Landslide susceptibility mapping is an indispensable prerequisite for landslide prevention and reduction. At present, research into landslide susceptibility mapping has begun to combine machine learning with remote sensing and geographic information system (GIS) techniques. The random forest model is a new integrated classification method, but its application to landslide susceptibility mapping remains limited. Landslides represent a serious threat to the lives and property of people living in the Zigui–Badong area in the Three Gorges region of China, as well as to the operation of the Three Gorges Reservoir. However, the geological structure of this region is complex, involving steep mountains and deep valleys. The purpose of the current study is to produce a landslide susceptibility map of the Zigui–Badong area using a random forest model, multisource data, GIS, and remote sensing data. In total, 300 pre-existing landslide locations were obtained from a landslide inventory map. These landslides were identified using visual interpretation of high-resolution remote sensing images, topographic and geologic data, and extensive field surveys. The occurrence of landslides is closely related to a series of environmental parameters. Topographic, geologic, Landsat-8 image, raining data, and seismic data were used as the primary data sources to extract the geo-environmental factors influencing landslides. Thirty-four layers of causative factors were prepared as predictor variables, which can mainly be categorized as topographic, geological, hydrological, land cover, and environmental trigger parameters. The random forest method is an ensemble classification technique that extends diversity among the classification trees by resampling the data with replacement and randomly changing the predictive variable sets during the different tree induction processes. A random forest model was adopted to calculate the quantitative relationships between the landslide-conditioning factors and the landslide inventory map and then generate a landslide susceptibility map. The analytical results were compared with known landslide locations in terms of area under the receiver operating characteristic curve. The random forest model has an area ratio of 86.10%. In contrast to the random forest (whole factors, WF), random forest (12 major factors, 12F), decision tree (WF), decision tree (12F), the final result shows that random forest (12F) has a higher prediction accuracy. Meanwhile, the random forest models have higher prediction accuracy than the decision tree model. Subsequently, the landslide susceptibility map was classified into five classes (very low, low, moderate, high, and very high). The results demonstrate that the random forest model achieved a reasonable accuracy in landslide susceptibility mapping. The landslide hazard zone information will be useful for general development planning and landslide risk management.     

泥石流调查遥感解译新方法研究

文章在分析总结近年来遥感技术在地质灾害调查评价工作应用的基础上,针对存在的不足,就区域小流域泥石流地质灾害调查评价的遥感解译应用,提出了基于虚拟GIS和水文空间分析的遥感解译方法（RSVH）。该方法综合利用虚拟GIS、遥感图像数字处理技术和空间分析技术,将大尺度区域降级为较小尺度的空间逻辑单元。针对各单元应用遥感影像和高精度DEM数据创建三维虚拟场景。同时叠加地形、地质、岩性、土壤、灾害等具有丰富属性信息的图层,较好地解决了大尺度区域范围内遥感解译工作面临的困难。为小流域地质灾害的调查工作提供了新思路。     

Application of a RS- and GIS-based semi-quantitative approach (analytical hierarchy process – AHP) in landslide hazard risk assessment of the Shivkhola Watershed,Darjiling Himalaya

The present study deals with the application of analytical hierarchy process to prepare landslide hazard risk map of the Shivkhola Watershed applying remote sensing and geographic information system (GIS). Firstly, to integrate all the required thematic data layers and to prepare landslide susceptibility map, prioritised class rating value and prioritised factor rating value were obtained by developing couple-comparing matrix with a reasonable consistency and with the help of MATLAB software after Saaty. Three important risk factor/element maps, that is, weighted land use/land cover map, road contributing area map and settlement density map, were developed and their weighted linear combination was performed to prepare landslide risk exposure map. Then by integrating landslide susceptibility map and landslide risk exposure map, a classification was incorporated on ARC GIS Platform to prepare landslide hazard risk map. To evaluate the validity of the landslide hazard risk map, probability/chance of landslide hazard risk event has been estimated by means of frequency ratio between landslide hazard risk area (%) and number of risk events (%) for each landslide hazard risk class. Finally, an accuracy assessment was also made on ERDAS Imagine (8.5) which depicts that the classification accuracy of the landslide hazard risk map was 92.89 with overall Kappa statistics of 0.8929.     

基于面向对象分类法的川藏铁路沿线大型滑坡遥感解译

川藏铁路位于青藏高原中东部,其地形地貌和地质构造复杂,是我国大型滑坡发育最为密集的地区,严重影响了我国西南地区的人类生命财产安全和重大工程建设。在面上资料分析的基础上,重点以川藏铁路沿线茶树山滑坡、川藏公路102道班滑坡、八宿怒江滑坡、理塘乱石包高速远程滑坡为例,在ENVI51和eCognition软件平台上,利用高分辨率WorldView 2以及Landsat遥感卫星数据,结合野外实地调查,采用基于面向对象分类法对滑坡的遥感信息进行分析研究。结果表明,采用面向对象分类法可以提取出关键信息和目标区域,再结合目视解译,能够得到滑坡的细部信息,提高遥感影像滑坡解译的成功率,特别是对川藏铁路沿线等地质条件复杂区域的滑坡调查工作有重要意义。最后,结合灰度共生矩阵(GLCM)和归一化植被指数(NDVI)对古滑坡和新生滑坡的识别进行探讨。基于灰度共生矩阵和植被指数提出了滑坡遥感信息量判别(GVI)模型,并构建模型的质量函数IGVI;统计样本的结果显示古滑坡的IGVI值明显低于新生滑坡,表明本研究提出的GVI模型可以为识别古滑坡和新生滑坡提供依据。     

基于遥感检测的输油管道泥石流灾害危险性评价

兰成渝成品油管道是我国能源战略的重要组成部分,礼县—广元段基岩山区线路上崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害均较为发育,对管道安全运行存在着潜在的威胁。基于多源遥感检测信息,以该段线路泥石流为例,建立了泥石流灾害的遥感解译标志,采用模糊综合评判法分析了降雨作用下泥石流灾害发生概率,并对管道泥石流灾害危险性进行了评价,从而实现了管道泥石流灾害的快速预警。     

Landslide and debris-flow hazard analysis and prediction using GIS in Minamata–Hougawachi area, Japan

On July 20, 2003, following a short duration of heavy rainfall, a debris-flow disaster occurred in the Minamata–Hougawachi area, Kumamoto Prefecture, Japan. This disaster was triggered by a landslide. In order to assess the landslide and debris-flow hazard potential of this mountainous region, the study of historic landslides is critical. The objective of the study is to couple 3D slope-stability analysis models and 2D numerical simulation of debris flow within a geographical information systems in order to identity the potential landslide-hazard area. Based on field observations, the failure mechanism of the past landslide is analyzed and the mechanical parameters for 3D slope-stability analysis are calculated from the historic landslide. Then, to locate potential new landslides, the studied area is divided into slope units. Based on 3D slope-stability analysis models and on Monte Carlo simulation, the spots of potential landslides are identified. Finally, we propose a depth-averaged 2D numerical model, in which the debris and water mixture is assumed to be a uniform continuous, incompressible, unsteady Newtonian fluid. The method accurately models the historic debris flow. According to the 2D numerical simulation, the results of the debris-flow model, including the potentially inundated areas, are analyzed, and potentially affected houses, river and road are mapped.     

基于TM影像的抚州地区土地利用/覆盖动态监测及分析

以1988年和2000年遥感影像为数据源，在ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件的支持下，获取了抚州地区两期土地利用／覆盖结果分类图。在此过程中确定了抚州地区土地利用／覆盖分类体系和遥感影像解译标志。通过计算机自动分类和分类后人工解译纠错相结合的图像分类提取方案，提高了图像分类提取的效率和精度。动态监测结果表明，从1988～2000年，面积减少的地类为耕地和林地，面积增加的地类为园地、居民点及工矿用地、水域和未利用土地，并对其变化结果进行了分析。     

黑河中游绿洲灌溉区土地覆盖与种植结构空间格局遥感监测

以高空间分辨率、高光谱分辨率CASI航空遥感数据作为采样带,对黑河中游绿洲灌溉区土地覆盖和农作物种植结构空间格局进行遥感监测。设计了分层分类方法,综合采用基于像素和基于对象的2种遥感图像分类方法对航空样带区域进行土地覆盖制图。根据实地土地覆盖类型调查与目视解译,对样带土地覆盖和农作物种植结构的分类结果进行精度评价,总体分类精度为84.2%,Kappa系数为0.793。与样带区域2007年Landsat TM/ETM+土地覆盖产品相比,高分辨率CASI航空数据能够对树木、草地与农作物类别进行有效监测。监测结果表明,中游绿洲灌溉区内接近59.1%的地区为裸地与建筑用地;植被覆盖区域占39.8%,其中,农田34.9%,树木5.3%,草地仅有0.1%;而在农田区域中玉米为大宗作物,分类成数占96.1%。研究结果表明高质量与高分辨率的航空遥感数据能够实现对流域下垫面异质性进行有效监测,为生态—水文过程研究提供高分辨率的下垫面类型信息。