法国地质调查局——滑坡灾害监测与调查方法

1利用多级瞬时（multi-temporal）遥感图像来描述滑坡滑动面 滑坡运动部分地受滑动表面几何形状的控制。利用多级瞬时（multi-temporal）遥感图像能够描述滑坡滑动面的几何形状及其空间和时间的进展。通过多级瞬时的图像对比方法能够绘制解译滑坡运动速度和方向的位移图。这些数据随后被用于定性地描述滑坡滑动面的几何形状。该方法不能取代原位勘查，但的确有助于适当地分配地球物理剖面图或不稳定地区的钻孔。     

基于多传感器遥感数据和改进的单类随机森林的滑坡提取

提出一种利用面向对象多特征和改进的单类随机森林分类器（improved one-class random forest classifier,iOCRF）从多传感器遥感数据提取滑坡的新方法。从两时相高分辨率多光谱图像和中分辨率数字高程模型（DEM）数据中提取的图像对象多特征,来定量表达滑坡引起地表变化和滑坡区地形特征,利用iOCRF对所有特征图像进行分类以提取滑坡。据研究区两时相高分辨多光谱图像和30 m分辨率的ASTER全球DEM数据对提出的方法进行评价。结果表明,所提出方法的提取精度优于只利用部分特征提取和利用传统随机森林的提取精度;利用iOCRF计算不同特征的重要性,并分析不同特征对滑坡提取的贡献。     

国外基于遥感的滑坡灾害研究方法进展

滑坡是世界上最严重的自然灾害之一,遥感技术可用于滑坡的识别、填图、监测和评价。与实地调查方法相比,遥感可以快速获取大区域数据,减少野外工作量和成本。因此,它能更经济地了解较大范围的滑坡分布,评估滑坡灾情。目前,国外在滑坡调查中使用遥感技术的新进展主要有：利用合成孔径雷达、高空间分辨率的便携式无人机、多时相遥感数据、面向对象的图像处理方法等。通过对这些新方法及其实例介绍,分析这些滑坡调查新方法的进展以及未来发展方向。     

非负矩阵分解和Curvelet在遥感图像融合中的应用

非负矩阵分解是一种提取图像原始信息局部特征的新方法,第二代Curvelet变换是一种效果较好的多尺度变换分析方法。结合两者特征提出一种基于NMF和Curvelet的遥感图像的融合方法,首先对已配准的多光谱图像和全色图像进行Curevelet分解,得到各层系数（Coarse、Detail和Fine尺度层）。然后对Coarse尺度层（低频系数）进行NMF分解,提取出包含特征基的低频系数;对Detail和Fine尺度层（高频系数）采用方差为测度参数进行邻域融合。最后进行Curevelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合图像能较好地保留光谱信息,并在空间细节信息上得到改善,优于小波方法、Curvelet等方法。     

滑坡灾害InSAR应急排查技术方法研究

研究探索了一条以InSAR变形为主,辅助光学遥感、地貌和地质条件特征,进行活动性滑坡快速排查的技术方法,并以四川省雷波县域为例进行了实验。应用4种SAR数据（PALSAR-1升轨、Sentinel-1 A/B升、降轨和PALSAR-2降轨数据）进行合成孔径雷达干涉（Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR）处理,共解译活动性地质灾害163处,并分析了其时空分布规律,获得了几点认识:（1）InSAR技术能够追溯滑坡长期微小变形,从而实现活动性滑坡的有效识别;（2）多时段、多角度和多分辨率SAR数据的综合使用,可以有效克服滑坡观测的阴影叠掩、失相干等问题,提高滑坡（尤其是高位滑坡）识别的效果、效率和时效性;（3）与地面调查结果比较,InSAR识别的滑坡更全面、规模更准确,对高位滑坡和集中分布滑坡识别更有效,可以作为现今地质灾害排查的重要手段之一;（4）雷波县地质灾害主要分布在金沙江及美姑河沿岸,北向坡和30°~40°坡度是地质灾害高发区,除寒武系、奥陶—志留系地层发生地质灾害比例较高,其它各地层总体分布较均一。      

滑坡变形立体监测网建设

论文简要介绍了滑坡监测工作内容和监测方法，对现有技术方法在实际工作中的优缺点进行了简要评述。认为在滑坡稳定性监测工作中应该建立全方位、多种手段的立体监测网，仅仅运用某一种或者某一单方面的监测方法是不行的，是片面的，无法准确了解滑坡的动态。所说的立体监测网既有水平位移监测又有垂直位移监测，既有滑坡地表表层变形监测又有滑体深部变形监测，既有专业监测又有群测群防体系。同时监测有可能准确地掌握使滑坡失稳的各种因素（自然因素和人为因素）。因此建议在滑坡监测中建立全方位、多种手段的立体监测网，并提出了立体监测网建设的主要内容。     

浙江庆元地区滑坡灾害的多要素评价

利用地理信息系统（GIS）与遥感技术结合进行油坡灾害评价与预测是当前滑坡研究的热点，在对浙江省庆元县进行遥感滑坡研究中，通过对滑坡各影响因素的详细分析。结合TM图像，利用GIS技术分析主要影响因素，确定影响因素集及其间的朴素关系。从而建立庆元县油坡灾害多要素综合评价的初步模型。结果有81.25%滑坡点落在危险区域。令人比较满意，因此，可以利用此模型进行庆元县滑坡灾害评价。     

利用GIS与遥感数据通过空间统计模型进行滑坡灾害分析

本文介绍了利用地理信息系统（GIS）和遥感数据分析马来西弧Cameron地区的滑坡灾害。基于航窄照片解译和野外调查结果确定滑坡位置。利用GIS和图像处理技术,存窄问数据库中对地形和地质数据,以及卫星图像进行收集、处理与汇编。选择的影响滑坡发生概牢的要素为地形坡度、方位、地形曲率,以及距河流的距离,所有这些要素均来自于地形数据库。岩性和断层之间距离提取自地质数据库：七地覆盖数据来自于TM卫星图像;植被指数值来自于陆地卫星图像;降雨量分布数据来自于气象资料。通过利用频率比模型和二元罗吉斯回归模型获得的滑坡诱发要素,对滑坡灾害区进行分析和填图。利用滑坡位置数据验证这些分析结果并与概率模型相比较。验证结果表明,与二元罗吉斯回归模型（准确度为85．73％）相比,频率比模型的预测（准确度为89．25％）结果更佳。     

基于点云密度特征的滑坡位移监测方法

激光扫描仪对同一目标两次采集的点并不重合,无法通过点云的直接比较快速确定滑坡位移。考虑到单个点云位置的不确定性和区域点云密度的稳定性,将点云的密度作为滑坡表面变形的表征,提出了基于点云密度特征的滑坡位移监测方法。将离散的三维点云转化为二维的密度图像,再利用粒子图像测速技术分析位移前后两幅点云密度图像的相关性,从而计算栅格图像中各子集的相对位移值;当各子集的位移全部计算完成后,得到目标区域的平面位移场。室内块体移动试验表明该方法的计算精度受变形梯度的影响,在地表变化剧烈处会产生一定程度的误差,且子集相关性系数无法达到1。在黄藏寺滑坡的位移监测中,利用本方法识别出了边坡的变动区域,计算出了滑坡的平面位移场,直观地反映了滑坡表面变形状况,验证了该方法的实用性。     

降雨激发浅层滑坡发育特征与阈值研究——以江西省全南县大吉山“2019.6.10”灾害为例

2019年6月10日江西省全南县大吉山社区流域在一次降雨量171 mm、最大小时降雨量40.5 mm作用下发生了116处浅层滑坡。通过影像识别、野外调查、GIS分析和数理统计等方法分析了该地区浅层滑坡的发育特征、地形特征及此次滑坡发生的降雨阈值。结果表明：（1）滑坡的特征参数表明降雨事件诱发的滑坡均为小型、浅层、形态以“宽薄型”为主的滑坡。（2）通过滑坡数量百分比（LSNP）和滑坡面积百分比（LSAP）等指标显示滑坡发育的地形条件中滑坡坡度、相对高程、地表曲率对滑坡具有较明显的控制作用,坡向和临空面对滑坡分布影响性不强,人类工程活动对滑坡发育的影响不容忽视。（3）利用现有预报模型,计算出该区域浅层滑坡发生的阈值P<0.21、0.21≤P<0.40、P≥0.40分别对应发生可能性小、中等和大,以及发生浅层滑坡需要的一次最小降雨量为70 mm。该成果可为类似地质背景地区的浅层滑坡风险管理和灾害预警提供重要参考。     

RS+GCPs获取滑坡基本信息

在20多年滑坡遥感调查实践的基础上,文章介绍RS+GCPs获取滑坡基本信息的信息源、滑坡基本信息、遥感图像地面分辨率与最小可识别滑坡及不同比例尺滑坡遥感调查的关系.遥感图像是获取滑坡及其发育环境信息的最基本和最重要的信息源.目前用于滑坡调查的遥感数据可分为全色(panchromatic)、多光谱(Multispectral)和雷达(SAR)3类.据传感器又分为航摄和卫星两大类.获取地面控制点-GCPs信息源的方法主要有地形图采集GCPs、GPS现场实测GCPs以及用航片立体像对、卫星图像像对或雷达数据产生DEM.经过合格几何校正和地理位置配准的正射影像,才能作为获取数字滑坡基本信息的基础.滑坡基本信息就是滑坡要素及滑坡发育环境要素.一个发育完全的滑坡,一般具有下列要素滑坡体、滑坡周界、滑坡壁、滑坡台阶、滑坡舌、滑坡轴、滑坡鼓丘、拉张裂缝、剪切裂缝、扇形裂缝、鼓张裂缝、破裂缘、后缘洼地、滑动面、滑动带、滑坡床等.就滑坡解译而言,滑坡体和滑坡后壁两项为必要的最基本要素.产生滑坡的基本地质环境要素有①能产生滑动面的物质(地层、岩体、堆积),②使部分斜坡与山体分离的软弱结构面或带,③使与山体分离的部分斜坡可能向前运动的临空面.滑坡遥感调查还需收集及调查包括人类活动状况在内的触发因素资料.迄今,大多数滑坡遥感还是使用航片,航片的地面分辨率是由航摄胶片每毫米能区分出的最大线对数(Rh=可区分线对数/mm)、照相机镜头的分辨率及地物的反差比确定的.各类图像的最小可识别滑坡的规模-PRML除了与图像质量及地面分辨率有关以外,还与滑坡本身的类型、典型性以及与周围其它地物的反差比有关.就识别任一单要素而言,该要素在图像上应至少覆盖10 × 10个象元.由此,最小可识别的滑坡至少覆盖10×10×2个象元.不同地区不同类型滑坡的PRML是不同的.根据实践,至少覆盖1000个象元图像的滑坡体才有可能分析其各要素的特征,并进行定量分析,覆盖2000象元以上的滑坡才可能识别其要素的细部特征,所以不同比例尺滑坡遥感调查工作的详细程度不同,所需图像分辨率也不同.     

基于SEM图像的既有地基红黏土颗粒微观结构及分形特征研究

采用IPP（Image-Pro Plus）图像分析软件对贵州省贵阳市某工厂三种既有地基红黏土SEM图像的信息进行提取和处理,定性描述和定量分析土体的微观结构,并引入分形理论分析SEM图像,提出在IPP软件中获取颗粒三维分形维数的计算方法。结果表明:（1）抗剪强度参数随微观颗粒数、颗粒形态比的增大而增大,随颗粒平均面积的增大而减小;（2）颗粒分布及形态均具有明显的分形特征,分形维数介于2~3之间,抗剪强度参数均随颗粒分布及形态分维值的增大而增大;（3）与构建三维模型的方法相比,利用IPP软件计算土颗粒三维分形维数的方法具有可行性,简单易操作,结果可靠。      

基于显微CT图像的黄土微结构研究

黄土的工程性质与黄土的微结构特性密切相关。为了研究马兰黄土的二维孔隙特征和三维结构表征,实验土样用显微CT进行扫描,并重建三维图像。首先利用高斯滤波对切片图像进行降噪处理,接着用二值法对灰度图像进行统计得到二维孔隙特征,在此基础上重建三维图像,分别提取切块、团聚体和土颗粒的三维图像,得到它们的三维结构表征。研究结果如下:（1）对二维孔隙面积进行计数分析,土样的孔隙面积集中在0~2 000 μm2范围内;通过比较孔隙面积与总数的关系,可知中孔隙对土体的性质影响最大;对不同层面的孔隙比对比后,发现土体的孔隙分布在宏观上可视为均一的,微观上在土体的不同部位分布是不同的。（2）通过对三维图像进行分析,得到团聚体中土颗粒间有4种组合关系,分别为接触、连接、穿插和融合关系;土颗粒形态可分为4类,分别是椭球形、锥形、片形和条形。     

白龙江流域大型滑坡发育分布规律研究

通过对白龙江流域大型滑坡的现场调查和遥感解译,共调查大型滑坡259处,对流域内大型滑坡的发育分布有了总体的认识;在此基础上,利用GIS技术对大型滑坡的分布与距断裂距离、高程、岩性等因素的关系进行统计分析。研究认为:（1）流域内大型滑坡分布在区域上表现出沿河流水系呈线状分布和沿断裂带呈带状分布的特点;（2）流域内90%以上的大型滑坡分布在距断层距离小于5.0 km的范围内,距断层越远,大型滑坡发育数量越少;同时,集中分布在断裂交叉、错列及交汇部位;（3）流域内大型滑坡表现出与高程和微地貌很好的对应关系,大部分大型滑坡分布在1200~2600 m（上游2200~2600 m、中游1600~2200 m、下游1200~1600 m）以下的河谷峡谷段,尤其是宽谷向峡谷转折部位;（4）流域内软硬相间层状岩岩组最有利于大型滑坡发育,93%以上的大型滑坡与千枚岩、板岩等浅变质岩相关;（5）流域内大型滑坡主滑方向以NE向、W向为主,但是武都区两水镇至舟曲县腊子口乡一带表现出与断层走向基本一致的特征,即SE向和NW向为主;（6）流域内大型滑坡的滑移距离与滑坡体积有关,随着滑坡体积的增大,大型滑坡的运动性摩擦系数呈指数降低,部分大型滑坡表现出强碎屑流特征。     

海洋表面油膜的合成孔径雷达图像检测

论述了海洋油气藏烃类渗漏在海洋表面形成的浮油膜特征，并讨论了海面油膜的存在对海面短重力波的影响和海洋合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像的后向散射系数σ°的调制，及油膜在ＳＡＲ图像上的特征，探讨了对ＳＡＲ图像进行处理以降低雷达斑点噪声，增强图像上油膜特征的方法。指出了ＳＡＲ图像用于检测海面油膜的可行性。试图建立利用ＳＡＲ图像检测海洋油气藏烃类渗漏形成的海面油膜的依据。     

卫星遥感TM及SAR数据用于山区构造格局分析——以西藏墨脱地区为例

西藏墨脱地区山高路险，植被覆盖严重。区域地质调查中卫星遥感TM和SPOT光学图像受到植被干扰，地质构造露头不清；而微波侧视雷达图像（SAR）由于受到高山地形影响，信号遮蔽，控制点的精确选取和遥感地质解译也十分困难。研究中采用DEM（数字高程模型）模拟SAR图像的方法，利用模拟SAR图像对原始雷达图像进行控制点选取和影像正射校正，通过TM图像和SAR图像的正射影像处理以及二者的影像数据融合，并利用DEM进行三维构像，最大限度地发挥了TM图像和SAR图像的影响优及二者的影像数据融合，并利用DEM进行三维构像，最大限度地发挥了TM图像和SAR图像的影像优势，用于测区区域地质和构造解译，取得了较好效果。     

一种基于多源数据融合的滑坡地形深度学习识别模型研究

传统高位远程滑坡识别依赖地质专家人工判别,识别效率较低。研究实现一种基于深度学习的滑坡地形自动识别模型,以提高大范围区域潜在滑坡隐患点筛查工作的效率。该模型以目标区域的遥感图像、DEM数据、地质分区、河流水系等地质观测数据为输入,针对不同类型观测数据差异巨大的问题,设计构建特征分支网络,精确提取对应的滑坡特征。对光学影像数据采用深层网络架构提取复杂特征,对海拔、地质构成、河流和断裂带分布等结构化数据采用浅层网络架构提取特征。随后设计特征融合模块,融合两个网络的提取结果获得全面的滑坡灾害特征。模型基于提取的滑坡特征进行滑坡区域语义分割,实现精准的像素级别滑坡地形分类和定位。通过实验验证,该模型对滑坡区域的识别准确率（ACC）达到了0.85,可为滑坡自动识别提供技术支撑。     

香港滑坡区雷达图像上线性弱信息与低序次断裂的关系

香港新界地区多山多坡,地质势险要,土地利用相对不足。在暴雨季节,是滑坡和山泥倾泻的重灾区之一,对区内道路、建筑构成威胁。港九地块自晚中生代至早第三纪以来,以持续稳定上升为主,其活动性明显低於周边相对下沉的中新生代盆地。香港地区北侧边界为深圳断裂,南侧为海丰断裂。这两条主干断裂呈北东展布,左行剪切。它们导致香港地区的三套断裂系统：北东向的区域断裂;北东东到东西向的断裂系统;次级的北西向断裂系统。这三组断裂控制了香港地区的构造地貌,在雷达图像上清晰的表现出岩块的破裂程度和断裂配套格局。全区的构造地貌特征明显,花岗岩炎山岩抗风化能力强弱不均,地表不稳定因素大量存在,再加上高频率、高强度暴雨袭击,以及坡积物不易固积等原因,极易导致滑坡和山泥侵泻事件发生,造成人员伤亡和遭受经济损失。香港滑坡泥石流主要受地形条件、土体结构与强度、暴雨入渗特征、植被复盖以及人为搅动等因素的控制。由于滑坡泥石流规模小、密度大、频率高,因此在研究工作中还广泛地使用遥感方法。在新界地区,许多滑坡与微地貌有关。在复盖层较簿或缺失的地方,微地貌基本上反映了基岩的微构造。雷达对线性构造的探测有其独到的优势,低序次构造规模小但数量多在雷达图像上以线性弱信息分布。这种线性信息在构造和地貌演化研究中极其重要,在GIS的支持下可以数字化,即实现定量。本文利用香港的航空雷达图像资料,提取其中低序次构造的弱信息,小范围内对线性弱信息所反映的低序构造进行分析,以确定滑坡产生的构造机制,并预测滑坡产生的潜在区域。研究表明,北东向断裂是主要构造,其左行剪切形成一系列低序次R面、P面、R’面构造,在雷达图像上表现为线性弱信息并且控制着微地貌的发育。利用线性构造增强、提取技术和低序次构造组分析方法,结合野外地质调查,确定城门水塘北东侧P面主位为坡积物重力波滑部位。该具有强应变带构造背景。新近产生的一次坠落滑坡位於城门水塘南东侧,属於构造拉张部位,与R面方位的低序次转换位分作用有关。     

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     

岩质滑坡的时间预报与水力启动模型

摘 要 岩质滑坡发生时间的适时超前预报是一个世界性难题,之所以长期不得其解,主要是缺乏对滑坡成生机理的明晰认识和未建立正确的量化模型。本文根据我国长江三峡工程库岸和西南山区积累的大量滑坡实例调查资料并参考国外的一些研究成果,排除了地形控制论与地层控制论观点,阐明了滑坡形成的必要条件是斜坡具有易滑结构;滑坡发生的充分条件是有一定强度的诱发因素作用。故而诱发因素的动态变化对滑坡发生的时间具决定意义。 鉴于地下水诱发的岩质滑坡分布最广,为建立正确的水力启动模型,本文归纳了近代典型岩质滑坡的主要特征:（1）滑面是导水性差异最大的贯通面;（2）滑体长度大而厚度小,长厚比多在20左右;（3）滑坡前缘段先启动;（4）临滑前在前缘段有渗水、冒水或喷水现象;（5）出水宽度之和远小于前缘段总宽度。根据这些特征和水力学、水文地质学的成熟理论指出jennings（1970）等人提出的岩质斜坡稳定性模型存在下列问题:（1）未表明贯通面上岩体重力分布状况;（2）空隙水压力的分布特征与前述滑坡现象和水力学原理相悖;（3）未考虑通水率问题。然后,本文按顺向坡中的易滑超倾坡和椅状坡两个类型建立了斜坡稳定性模型和滑坡水力启动临界值（基本）计算公式。提出潜滑面的综合内摩擦角和通水率的确定方法:（1）滑坡反算;（2）对无水压滑坡滑面倾角和渗水边坡通水率进行观测统计;（3）剪切试验和简易水文地质试验;（4）物探方法。 本文还讨论了新模型的实用意义和应用范围,并对解决这类复杂地质灾害问题的研究途径发表了作者的认识,强调了积累经验的重要性。