中国滑坡遥感

我国滑坡遥感已有20多a的历史,作为区域性滑坡宏观调查的主要手段曾为山区大型工程建设的滑坡灾害调查及防灾减灾工作 作出了重要贡献。上世纪末以来,由于采用了“数字滑坡技术”和高分辨率遥感数据,滑坡遥感成为能更准确的定性、定量的调查手 段,甚至可进行大型个体滑坡的详细调查和监测研究。“数字滑坡”技术的实现主要依赖于遥感技术、数字摄影测量及图像处理技术 、GIS技术和计算机技术的支持。该技术大致可分为3大部分： 滑坡基本信息获取、信息存贮和管理及专题服务技术。本文以三峡库 区、四川天台乡滑坡、金龙山滑坡及易贡滑坡遥感调查及监测说明“数字滑坡”技术的专题服务应用。     

中国滑坡遥感及新进展

自本世纪初起，由于采用了“数字滑坡技术”和高分辨率遥感数据，滑坡遥感成为能更准确的定性、定位、定量的滑坡调查 手段，可进行区域的和大型个体滑坡的详细调查和监测研究。“数字滑坡”技术的实现基于滑坡地学原理并依赖遥感技术、数字摄 影测量及图像处理技术、GIS技术和计算机技术的支持。该项技术大致可分为4大部分：滑坡识别、滑坡基本信息获取、信息存贮和 管理及空间分析。20世纪末期以来，数字滑坡技术在应用中不断完善和获得新进展。     

基于SINMAP模型的线路工程廊道浅层滑坡危险性评价

进行线路廊道滑坡地质灾害危险性评价与监测预警对线路的通畅和安全运行至关重要。本文以某铁路段廊道作为研究区域,结合地形地貌、地质、遥感信息、土壤、植被、水文及气候等数据,分析区段内滑坡孕灾影响因素并进行多因素方差分析,构建廊道滑坡稳定性指数地理空间信息模型,以此为基础对线路廊道进行滑坡危险性评估。针对诱发滑坡主要因素降水量的影响,对线路廊道滑坡危险性进行不同降水量条件下的分段评价,为铁路线路滑坡灾害评估、监测与预警工作提供理论与方法支持。     

GBInSAR河流滑坡变形监测应用

对城市中河流滑坡进行变形监测与分析掌握滑坡体形变规律,是滑坡安全性评估的重要手段。针对南宁邕江柳沙半岛滑坡灾后加固过程中稳定性,采用GBInSAR技术对该滑坡进行连续高精度变形监测,同时结合时间序列分析方法获取了该滑坡体的二维形变时间序列图以及特征点的形变时间序列。变形监测与分析结果表明,滑坡体上的加固带处已基本稳定,加固带上大部分PS点的形变在1 mm以内;滑坡体的大部分区域的形变基本在4 mm以内,且形变呈明显的非线性变化;GBInSAR技术可以快速、有效地获取河流滑坡整体形变信息及形变的演化过程。     

典型滑坡遥感影像特征研究

对于不同地质条件、成因类型和运动距离的滑坡,在不同分辨率遥感图像上显示的影像特征往往存在较大差别,尚难以确定统一的滑坡遥感识别标志.尤其对于规模较大、形成机理和活动规律复杂的远程滑坡和复合滑坡,一直是遥感识别的难点,可供借鉴的前人研究成果不多,目前主要还是靠地面调查.在国内外滑坡遥感调查成果调研以及国土资源大调查地质灾害遥感调查、近年来地质灾害应急遥感调查研究成果的基础上,分析和总结了笔者参与调查过的巫山大清坎滑坡、千将坪滑坡、武隆滑坡及西藏102滑坡群等典型滑坡的遥感影像特征,提出了滑坡(尤其是高速远程滑坡)的遥感识别标志,以期与同行专家共商榷.     

滑坡蠕变与遥感影像上植被异常关系

以滑坡蠕变阶段坡体的蠕变会引起环境条件的改变，进而影响植被生长状况的野外考察客观现实为依据，提出一种间接监测滑坡变化的新方法。利用高分辨率光学遥感技术，对滑坡蠕变阶段遥感影像上坡体上覆植被的异常特征进行判识，建立遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的关系，反映滑坡的演化过程，弥补GPS技术、InSAR技术及部分地面监测手段在地势高、地形陡峭、植被茂盛等条件下监测工作的不足，为后续的滑坡预测研究提供帮助。以植被覆盖度较高的新磨村山体高位滑坡为例，首先，对研究区域进行分区；其次，计算各分区的植被覆盖度；最后，利用植被覆盖度分析遥感影像上的植被异常与滑坡蠕变的关系，并根据滑后遥感影像和实地考察情况进行验证。结果显示，2014年—2016年，滑坡的主要物源区、变形体上方细长局部崩滑区和泉眼及冲沟周边的植被覆盖度出现明显的下降，即随着滑坡发生时间的临近，植被受滑坡蠕变的影响变大，植被生长状况变差；而且随着距裸地等滑坡风险较大区域的距离增大，植被受滑坡蠕变的影响变小，植被生长状况变好。这表明，植被异常与滑坡蠕变存在明显的时空相关性，体现了滑坡蠕变阶段遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的内在联系，反映了滑坡逐步失稳的演化过程，为进一步预测滑坡的发生提供依据。     

地震滑坡高分辨率遥感影像识别

区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。     

基于无人机遥感的滑坡几何参数测量方法研究

介绍了一种利用无人机遥感影像测量滑坡体的技术方法,探讨了无人机在获取滑坡监测几何参数方面的优势。以鄂西某滑坡为例,利用无人机摄影测量技术,根据该滑坡区域不同时期航摄影像制作完成DEM、DOM等多类型成果,计算得到该滑坡不同时期的特征断面和土石方变化量,综合分析得出滑坡趋于稳定的结论,验证了基于无人机遥感的滑坡几何参数测量方法的实效性。     

融合工程地质资料与GNSS高精度监测信息的黑方台党川黄土滑坡稳定性研究

针对当前滑坡稳定性评价方法难以准确获取评价结果的突出问题,本文提出了一种融合地下水、工程地质钻孔信息及灌溉资料等工程地质资料与GNSS观测的黄土滑坡稳定性评价方法。首先,基于高分辨率影像、高精度DEM、地层地貌等多源异构数据,建立滑坡精细三维地质模型体;然后,将滑坡外部高精度GNSS监测数据作为模型外部约束条件,进一步构建起融合工程地质资料与GNSS观测的黄土滑坡稳定性综合评价模型。本文方法能够将滑坡外部大地测量高精度监测数据与工程地质数值模拟手段有机融合,实现了滑坡外部形变信息与内部变形机制的有效耦合。通过我国典型黄土滑坡域甘肃黑方台党川实际发生的两起滑坡失稳事件验证表明,本文方法可有效地提高滑坡稳定性评价结果的精度及可靠性,获取了与试验区域滑坡实际失稳情况相一致的结果:HF06/07 GNSS监测点首先失稳,其次是HF09监测点失稳,最后是HF05监测点失稳。基于本文方法获取的滑坡失稳顺序与实际滑坡发生顺序高度一致,显著优于现有的滑坡失稳数值模拟法。     

《滑坡遥感》内容简介

正本书为笔者30余年滑坡遥感工作积累的概括总结和探索将现代信息技术应用于滑坡和地质环境调查研究的成果。全书分为五章,系统介绍了滑坡遥感的理论、方法和应用。其主要包括:从事滑坡遥感需了解的基本滑坡地学知识、遥感及空间定位的基础理论;提出"数字滑坡"的理论概念,创立了一整套识别、定性、定位及定量获取滑坡和地质环境信息的技术     

针对MODIS数据的大气水汽含量反演及31和32波段透过率计算

 针对MODIS的波段特征,首先,用近红外波段反演大气水汽含量; 然后,通过LOWTRAN模拟大气水汽含量与MODIS 31和32热红 外波段透过率的统计关系; 最后,计算31和32波段的透过率。该方法克服了以往一景图像只用1个透过率的局限性,使得透过率的求 算精确到每1个像元,同时保证参数获取的实时性。     

Detecting the slope movement after the 2018 Baige Landslides based on ground-based and space-borne radar observations

On Oct. 11 and Nov. 3, 2018, two large-scale landslides occurred in the same location in Baige Village, Tibet, and massive rocks fell and encroached into the Jingsha River. These landslides posed a severe risk to the upstream and downstream areas. The occurrence, development and evolution of landslides are accompanied by a large number of changes in measurable variables. The deformation data are one of most important parameters for characterizing change and development trends of a landslide. This paper is centered on the results derived from ground-based radar and space-borne Synthetic Aperture Radar (SAR) images in the post-event phase to monitor the Baige landslides and to assess their residual risk. Two technologies play important roles in identifying and characterizing impending catastrophic slope failures: ground-based radar reveals the horizontal deformation, and satellite SAR images reveal the azimuth and range offset deformation. By combining satellite and ground-based SAR observations, we obtained high-precision three-dimensional (3D) deformation results and found that the vast majority of the instability regions mainly occur in the source area of the slope failures and that the direction of collapse converges from all sides to the middle. Additional information from UAV orthophoto maps and GNSS measurements also reveal that several cracks are distributed on the trailing edge of the landslide and are still moving. The comprehensive results revealed that the moving rock mass has still been remarkably active after the two landslide events. This study combined ground-based and space-borne SAR data to develop a long-term monitoring and stability evaluation process for implementation after a large landslide disaster. Based on the distribution characteristics of the 3D deformation fields, the present and future stability of the Baige Landslide was analyzed.     

Landslide Susceptibility Mapping Using Remotely Sensed Data through Conditional Probability Analysis Using Seed Cell and Point Sampling Techniques

Rapid urbanization, intense infra-structure development and increased tourism related activities have resulted in the change of landscape of the Kodaikkanal town and its surrounding, a popular hill town in Tamilnadu, South India. As an after effect, the numbers of landslides and rock-falls have increased steadily in the past decade. Landslide susceptibility analysis is carried out for this area using conditional probability analysis. The geo-spatial database for mapping landslide susceptibility consists of the factors - Relief, Slope, Aspect, Curvature, Weathering, Land use, Topographic Wetness Index and Proximity to road. Two sampling strategies ?C point and seed-cell are compared for landslide susceptibility mapping. The Landslide Susceptibility map developed using conditional probability method is verified using R index for both sampling strategies. The study shows that both the sampling strategies perform with good accuracy, seed cell technique excels slightly over point sampling. 86.11% of the landslides fall in the high and critical susceptible zones. The results show that conditional probability technique provides a simple tool for susceptibility analysis. The method can be used at regional scale and is a valuable input for planning purpose.     

一种V/S和LSTM结合的滑坡变形分析方法

滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果,滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法,忽略了滑坡变形演化的影响因素,难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面,亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例,基于滑坡宏观变形和位移监测数据,利用重标方差（rescaled variance statistic,V/S）分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析,进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络模型,定量预测滑坡位移。研究结果表明,滑坡体属牵引式滑坡,北东部稳定性较差,西部和后缘相对稳定,预测值的均方根误差为8.95 mm,证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。     

重大滑坡隐患分析方法综述

滑坡是发生频繁且破坏力巨大的典型地质灾害类型,高位山体崩滑和冰雪崩滑等重大滑坡隐患已经成为新型城镇化和川藏铁路工程等重大基础设施建设重要的制约因素。本文系统归纳总结了现有滑坡隐患监测技术和分析方法的特点与局限,提出了一种数据驱动与模型驱动协同的滑坡隐患可靠分析方法,构建滑坡隐患分析知识图谱、提取高层语义特征指标、知识引导精准判别滑坡隐患。该方法系统考虑了深部-地表内外动力耦合作用的致灾机制,为小样本、高复杂度的滑坡隐患可靠分析提供了新途径。     

三峡库区“阶跃”型滑坡变形机理与预警模型

自2003年蓄水以来,三峡库区已查明的滑坡或潜在滑坡高达5000余处,这些灾害对三峡水库的持续运营、大坝、航道及库区居民的安全造成了严重的威胁。通过研究滑坡的变形特征、诱发因素及失稳机制,有助于开展滑坡的稳定性评价,并构建预警预报模型。以三峡库区八字门滑坡为研究对象,综合分析降雨、库水位、人工和自动GNSS监测等数据,结合勘查资料及野外宏观巡查,研究了滑坡的变形特征及失稳机理,并确定合理的预警判据及阈值。研究表明:①八字门滑坡整体变形明显,处于蠕动变形阶段,滑坡变形主要集中于每年5—9月,滑坡累积曲线呈现典型的“阶跃”状变形特性。②滑坡的变形受斜坡结构、岩性等因素的控制,水库水位下降是滑坡变形的主要驱动因素,并与库水下降速率正相关。另外,特大暴雨和持续降雨在水位下降阶段、水库低水位运行期及水位上升期会促进滑坡变形,是滑坡的次要驱动因素。③通过精细化数据分析以及改进切线角法获取的八字门滑坡出现“阶跃”变形的位移速率阈值为4.6 mm/d,7 d累积降雨量阈值为60 mm,库水位阈值为159 m,库水位下降速率阈值0.4 m/d。     

金坪子滑坡动态稳定性分析研究

外界因素是影响滑坡变形和稳定状态的重要因素。进行滑坡的稳定性分析,依据监测资料进行预警预报,都有必要考虑外界因素的作用。以云南省昆明市的金坪子滑坡为背景,运用GIS及3DSlopeGIS的三维极限平衡分析方法,从地震、库水位、降雨三个外界因素单独或复合作用下的安全系数的变化情况,研究滑坡的动态稳定性。研究表明,在外界因素的作用下,通过分析安全系数—地震烈度曲线、安全系数—库水位高度曲线以及安全系数—时间曲线,可以定量判断地震、降雨、库水位对滑坡的影响,以及三者对滑坡影响力的高低顺序,为工程的预警预报提供重要参考。     

基于Google Earth影像的黄河上游干流地区滑坡特征分析

黄河上游干流地区由于特殊的地形地貌和地质构造使得滑坡灾害频发,对其开展滑坡灾害监测、分析研究,具有十分重要的意义。本文利用2015年间Google Earth遥感数据,提取并分析了该地区的滑坡灾害分布信息,取得了如下成果及认识:1)研究区的空间展布形态主要有7种,滑体性质类型有6种,岩质滑坡数量最多。2)从空间分布特征看,共发现研究区有各类滑坡162处,滑坡主要集中分布在群科-尖扎盆地;从滑坡类型看,研究区滑坡主要为大型滑坡和巨型滑坡。3)滑坡体长、宽主要集中在0~1 500 m和500~1 500 m之间,且长、宽呈两极化方向延伸,滑坡体面积分布不均,滑坡数量随着方量的增大呈现减少的趋势,发生的滑坡主要是滑坡体厚度在25~50 m的深层滑坡。4)滑坡数量在0°~90°之间有峰值出现,然后向两端逐渐减少。