联合时序InSAR和滑坡灾害易发性的元阳县滑坡灾害隐患识别

目前合成孔径雷达干涉(interfermoetic SAR,InSAR)理论与技术一直处于快速发展态势,在地质灾害隐患识别方面已有阶段性的进展,但是为了提高识别的效率与准确度还需进一步的研究。因此提出一种联合时序InSAR(Interfermoetic SAR)技术和滑坡灾害易发性的方法对云阳县进行滑坡灾害早期识别。该方法通过小基线集干涉测量(Small Baseline Subset InSAR, SBAS-InSAR)技术获得该地区地表形变信息,再结合通过信息量模型以地貌类型、土地利用类型、断层距离、高程、工程地质岩组、坡度、坡向、曲率与河流距离9个评价因子作为信息量值获得的滑坡灾害易发性区划与谷歌影像分层次进行潜在滑坡灾害的识别。然后对识别结果进行验证,研究表明了该种方法在此地区应用的可行性,且研究成果为地质灾害进一步的调查提供了参考与技术支持。     

基于时序InSAR的黄土滑坡隐患早期识别——以白鹿塬西南区为例

中国黄土滑坡灾害频发且分布广泛，传统的地质灾害调查对于地处高位、形变特征不明显和隐蔽型的滑坡隐患难以有效识别，是滑坡灾害监测预警成功率低的主要原因之一。如何有效超前判识别地质灾害隐患是地质灾害防治工作的前提和基础，时序InSAR技术在此领域具有良好的应用潜力，但如何更好地将InSAR技术融入到滑坡灾害相关研究中仍处于探索阶段。笔者以西安市白鹿塬西南区为研究区，在高精度三维倾斜摄影、ALOS-2雷达影像集等数据基础上，以时序InSAR技术反演得到104处地表形变明显区域；结合黄土滑坡易发指数、航拍影像和野外核查，快速识别黄土滑坡及隐患23处，其中包括新识别的滑坡隐患20处和在册的滑坡灾害3处，通过与传统地灾调查数据比对和实地调查核实验证了时序InSAR方法探测结果的优势和有效性，并构建了基于高精度InSAR和DEM数据的黄土滑坡隐患早期识别方法。     

伊犁河谷主要交通线路两侧工程扰动灾害易发性评价

伊犁河谷是新疆地质灾害易发区和重灾区,进行相应的地质灾害易发性评价,可为防灾减灾提供依据。该区交通线路由于跨度大,沿线工程地质条件复杂,极易发生扰动灾害。遥感解译显示,伊犁河谷主要交通沿线分布有179处工程扰动灾害。基于ARCGIS软件,利用层次分析法,选取高程、坡度、坡向、地表起伏度、工程地质岩组、PGA、距断层距离、距道路距离、距河流距离这9个评价因子对伊犁河谷主要交通线路两侧5 km范围内工程扰动灾害易发性进行评价。权重值显示坡度对工程扰动灾害影响最大,易发性分区结果与实际灾害分布相符合。统计显示,在占总面积15%的高与极高易发区内分布有67%的灾害,表明分区结果较合理。     

基于GIS和层次分析法的沙溪流域滑坡地质灾害易发性评价

滑坡是沙溪流域主要地质灾害类型之一,开展滑坡灾害易发性评价可为区域地质灾害防治提供数据基础和决策依据。通过沙溪流域生态地质调查,分析了滑坡灾害分布规律和影响因素之间的关系,选取岩性建造、地貌、坡度、坡向、降雨量、距河流距离和距断层距离7项指标,利用层次分析法及地理信息系统空间分析技术,开展沙溪流域滑坡地质灾害易发性评价。结果显示: 沙溪流域滑坡易发性影响因子依次为岩性建造、多年年均降水量、地形地貌、坡度、距河流距离、距断层距离和坡向; 沙溪流域滑坡灾害易发性与坡度、岩性建造、年均降水量表现出明显正相关,即坡度越大、岩性建造性质越软弱、越易风化,年均降水量越多,越易引发滑坡灾害; 滑坡灾害易发性与断裂构造、河流距离与滑坡灾害易发性呈负相关,即距离越近越容易诱发地质灾害; 流域整体以低易发区和极低易发区为主,高易发区主要分布在沙溪流域中南部、东部及东北部地区。这为沙溪流域地质灾害防治提供了基础数据和决策依据。     

基于GIS的哀牢山戛洒镇小流域滑坡易发性评价

根据研究区的基本情况,选择坡度、坡向、地层岩性、距断层距离、降雨、土地利用等6个评价因子,采用滑坡灾害易发性评价的GIS与AHP耦合模型进行戛洒镇滑坡灾害易发性评价,并将滑坡灾害分为极高、高、中、低和极低易发区5个区域进行了滑坡灾害易发性评价结果分析,以期为后期的小流域滑坡风险评估研究服务。     

滑坡易发性评价方法和精度比较——以贵州省大方县为例

近年来贵州省突发性滑坡地质灾害时有发生,除在册滑坡隐患外,还有不少斜坡存在着滑坡的孕灾环境条件,通过新一轮的地质灾害风险评价发现,选用不同的风险评价体系对地质灾害易发性的影响很大,从而影响地质灾害防治、国土空间规划和政府决策等基础数据。本次以大方县滑坡数据为例,选取与滑坡相关的7个影响因子:坡度、坡向、相对高差、工程地质岩组、距水系距离、距构造距离以及土地利用类型,采用层次分析法(AHP)、信息量模型(I)及耦合模型(AHP-I)对研究区进行滑坡易发性评价,并采用滑坡点频率统计和成功率曲线(ROC)对3种模型的评价精度进行检验。通过比较,选取精度高的耦合模型(AHP-I)作为滑坡易发性评价方法,从而能更加精确地评价大方县的滑坡易发性,为山区县级区域滑坡灾害的防灾减灾提供决策依据与参考。     

基于GIS平台与证据权的地震滑坡易发性评价

汶川地震诱发了数以万计的滑坡灾害.应用地理信息系统与遥感技术,选取地震烈度、岩性、坡度、断层、高程、坡向、河流与公路8个因素作为汶川地震滑坡影响因子,采用证据权方法,对研究区内汶川地震滑坡进行灾害易发性研究.检验表明,易发性评价结果的正确率达到81.855％.不同因子组合评价结果表明,地震烈度对滑坡易发性分区结果影响最...     

多源遥感技术在地质灾害早期识别应用中的问题探讨——以西南山区为例

在对滑坡、崩塌等地质灾害的早期识别工作中,基于InSAR、光学遥感、机载LiDAR等多源遥感技术发挥了重要作用。针对应用中出现的一些问题,基于多个项目实践,总结了多源遥感技术在西南山区地质灾害早期识别领域的适用条件,提出了相应的应用建议。主要认识如下: ①InSAR对地质灾害隐患的识别效果受植被覆盖程度、地形条件和数据源类型的制约; 广域InSAR应用中,需注意数据处理关键参数的取舍问题,尽快建立InSAR识别效果的野外判定方法,统一地表形变区“变形程度”和地质灾害InSAR识别效果的评价标准; ②地质灾害光学遥感早期识别适用于“斜坡区域具有明显变形特征”、“历史斜坡灾害”、“泥石流灾害和潜在泥石流沟”这3种类型,在具体应用中应根据不同工作任务要求,选取适合的数据源,注意对地质环境背景条件的分析,不挑战“微变形”探测短板; ③相比较InSAR和光学遥感,机载LiDAR在高密度植被覆盖区地质灾害早期识别方面优势明显,在具体应用中,建议激光点云密度不少于30~50处/m²; ④贴近摄影测量技术适用于高位崩塌(危岩体)早期识别,该技术属于光学遥感范畴,识别效果同样受植被覆盖程度影响,在具体应用中应设置合理探测距离,其具体数值需根据危岩壁分布情况进行调整,建议不小于30 m; ⑤提出了“多源遥感技术手段综合应用,优势互补”“工作部署多层次布置”“注重交叉学科应用及解译人员综合培养”“尽快开展地质灾害信息化获取能力建设”等应用建议。     

澜沧江拉金神谷滑坡成灾机理分析

涉水型古滑坡是西南水电工程区常见的灾害类型,揭示这类滑坡的成灾机理有助于降低链式灾害发生风险概率。以云南省德钦县燕门乡拉金神谷古滑坡为例,基于野外地质调查、InSAR监测和数值模拟研究,结合滑坡区工程地质条件,分析了滑坡的变形特征和破坏演化全过程。研究结果表明: ①拉金神谷滑坡成灾过程为前缘局部变形阶段→后缘拉裂阶段→滑坡—堰塞湖阶段→堰塞湖溃决阶段; ②库水位上升和降雨共同作用是诱发滑坡大变形的直接原因; ③若该滑坡的地质环境条件持续恶化,发生滑坡堵溃型链式灾害的风险很高。通过对拉金神谷古滑坡的成灾机理研究,提出了引入InSAR等监测调查技术手段开展类似涉水古滑坡排查的地质灾害早期识别建议,这对防范类似的高位链式地质灾害具有重要实践意义。     

不同组合模型区域滑坡易发性及精度分析

为探索区域滑坡易发性评价模型的适用性和评价结果的合理性,以滑坡灾害高发的白龙江流域为研究区,首先选取坡度、地形起伏度、距断层距离、地层岩性、流域沟壑密度、植被指数等6项影响滑坡发生的孕灾因子作为易发性的评价指标,以研究区2 093处滑坡灾害点为样本数据,依据各指标条件下的信息量值、确定性系数值和证据权重值曲线突变规律,...     

基于要素分析和二元统计模型的区域滑坡危险等级制图——以国道212线陇南段为例

国道212线陇南段是我国地质灾害最发育的地区之一,绘制该区的滑坡危险等级地图对灾害管理和发展规划是极其必要的。基于滑坡的野外调查、机理研究和室内试验等工作,分析了滑坡与各种要素的相关性,选择控制滑坡的9个重要要素作为评价要素,利用GIS和二元统计的信息值模型和滑坡先验风险要素模型绘制了研究区的滑坡危险等级地图。最后,选用区内11个具有明显滑动位移的活动滑坡与滑坡危险等级地图比较,检验其可靠度。结果表明,活动的滑坡绝大部分都位于危险等级很高和高的范围内,说明两种模型的评价结果与研究区实际情况相吻合,同时也反映出信息值模型与实际情况更加相符。     

西藏樟木口岸震后滑坡灾害变形InSAR监测分析

位于中国和尼泊尔边境的西藏樟木口岸是国家一类陆路通商口岸,也是西藏最大的边贸中心口岸。2015年尼泊尔大地震之后,西藏樟木口岸因多次发生滑坡灾害,而导致口岸关闭。为了调查樟木口岸区域滑坡灾害的分布和变形情况及更好的服务于区域减灾防灾,利用InSAR技术对覆盖该区域的Sentinel-1A和ALOS-2两种卫星影像数据进行了处理,并通过分析视线向年均形变速率图,圈定了17处疑似滑坡,并对其中的5处典型滑坡进行时间序列形变特征分析,监测识别出的滑坡基本沿318国道所在一侧的波曲河左岸分布。InSAR调查结果表明受地震影响樟木地区的滑坡多分布在沿波曲河左岸的陡峭山体上,中尼公路迪斯岗至友谊桥段的古滑坡出现了局部复活的现象,同时樟木镇居民所在的城区也发育有扎美拉山危岩体崩塌滑坡灾害。      

基于频率比与集成学习的滑坡易发性评价——以金沙江上游巴塘—德格河段为例

金沙江上游巴塘—德格河段地处青藏高原东部,该区地质、地形、地貌极其复杂,滑坡灾害最为发育,开展区域滑坡易发性评价对防灾减灾工作有着重要的意义。本文以金沙江上游巴塘—德格河段为研究区,在滑坡编录与野外实际调查的基础上,通过对滑坡分布规律和影响因素分析,选取高程、坡度、坡向、曲率、地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、地层岩性、断层、水系和道路等11个影响因子,构建了滑坡易发性评价指标体系。利用皮尔森系数去除高相关性影响因子,运用频率比方法定量分析各个因子与滑坡发育的关系。通过频率比模型选取非滑坡样本,采用集成学习算法模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区及极低易发区5个等级。由滑坡易发性分区图和ROC曲线表明,高和极高易发区主要沿金沙江沿岸和沟谷分布,随机森林模型的成功率曲线下面积AUC=0.84,历史滑坡灾害位于高-极高易发区的灾害数占总滑坡数的84.8%,梯度提升树模型的成功率曲线下面积AUC=0.79,历史滑坡灾害位于高-极高易发区灾害数占总滑坡数的79.3%。由AUC值和历史灾害的分布可知,随机森林模型比梯度提升树模型在本研究区...     

Predictive landslide susceptibility mapping using spatial information in the Pechabun area of Thailand

For predictive landslide susceptibility mapping, this study applied and verified probability model, the frequency ratio and statistical model, logistic regression at Pechabun, Thailand, using a geographic information system (GIS) and remote sensing. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs and field surveys, and maps of the topography, geology and land cover were constructed to spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope gradient, slope aspect and curvature of topography and distance from drainage were calculated from the topographic database. Lithology and distance from fault were extracted and calculated from the geology database. Land cover was classified from Landsat TM satellite image. The frequency ratio and logistic regression coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping as each factor’s ratings. Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. As the verification results, the frequency ratio model showed 76.39% and logistic regression model showed 70.42% in prediction accuracy. The method can be used to reduce hazards associated with landslides and to plan land cover.     

GIS-based landslide susceptibility mapping with probabilistic likelihood ratio and spatial multi-criteria evaluation models (North of Tehran,Iran)

The aim of this study is to produce landslide susceptibility mapping by probabilistic likelihood ratio (PLR) and spatial multi-criteria evaluation (SMCE) models based on geographic information system (GIS) in the north of Tehran metropolitan, Iran. The landslide locations in the study area were identified by interpretation of aerial photographs, satellite images, and field surveys. In order to generate the necessary factors for the SMCE approach, remote sensing and GIS integrated techniques were applied in the study area. Conditioning factors such as slope degree, slope aspect, altitude, plan curvature, profile curvature, surface area ratio, topographic position index, topographic wetness index, stream power index, slope length, lithology, land use, normalized difference vegetation index, distance from faults, distance from rivers, distance from roads, and drainage density are used for landslide susceptibility mapping. Of 528 landslide locations, 70 % were used in landslide susceptibility mapping, and the remaining 30 % were used for validation of the maps. Using the above conditioning factors, landslide susceptibility was calculated using SMCE and PLR models, and the results were plotted in ILWIS-GIS. Finally, the two landslide susceptibility maps were validated using receiver operating characteristic curves and seed cell area index methods. The validation results showed that area under the curve for SMCE and PLR models is 76.16 and 80.98 %, respectively. The results obtained in this study also showed that the probabilistic likelihood ratio model performed slightly better than the spatial multi-criteria evaluation. These landslide susceptibility maps can be used for preliminary land use planning and hazard mitigation purpose.     

基于光学遥感与InSAR技术的潜在滑坡与老滑坡综合识别

我国滇西北区域地质灾害频发,主要灾害类型为滑坡,对该区域进行滑坡类地质灾害隐患识别是有效的防灾减灾措施,传统的地质灾害隐患识别手段较为单一,且依赖大量的人力,调查效率较低。利用WordView2、Sentinel-1A、ALOS-2几种遥感卫星数据,进行Stacking-InSAR等技术的处理,得到多种光学卫星影像和InSAR处理的地表形变图,建立滇西北区域潜在滑坡与老滑坡的光学解译标志和InSAR识别标志,并进行多次目视解译和人工交互式解译。依据解译、识别成果,总结识别方法并进行野外调查验证。共识别潜在滑坡与老滑坡696处,为今后滇西北区域地质灾害调查与评价提供新的调查思路和技术参考。     

基于光学遥感技术的高山极高山区高位地质灾害链式特征分析

金沙江上游地形切割强烈、山高谷深,为典型的高山峡谷区,受金沙江断裂带的影响,斜坡完整性差、岩体支离破碎,极易发生山体滑坡。根据遥感影像上滑坡地质灾害隐患的色调、平面形态、变形标志、微地貌等特征,建立了遥感解译标志,在金沙江流域直门达—石鼓段共识别出滑坡地质灾害隐患点87处,其中大型40处、特大型47处,结合区域地理、地质环境特征,分析了其基本特征和空间分布规律。研究区堵江滑坡地质灾害隐患具有明显的链式特征,大致可划为滑坡-堵江灾害链、崩塌-滑坡-堵江灾害链、滑坡-泥石流-堵江灾害链等3种类型,分别以色拉滑坡、汪布顶滑坡、探戈滑坡为例,基于光学遥感技术对其变形特征、链式特征进行了详细分析。从地理位置上看,金沙江断裂带明显控制了金沙江干流直门达—石鼓段的平面展布,新构造运动在断裂带各段活动周期、强度存在差异性,中段和南段活动性较强、应变积累更快,地震作用可能相对频繁,为巴塘以南的金沙江两岸有利斜坡区发生堵江滑坡提供了有利的区域地质环境背景。     

基于精细DEM的崩塌滑坡灾害识别及主控因素分析——以雅鲁藏布江缝合带加查—朗县段为例

雅鲁藏布江缝合带加查-朗县段位于青藏高原东南部地区,地形起伏度大,地质灾害分布密集。本文主要基于机载雷达获取的10 m精度影像数据,卫星遥感数据,以及高精度无人机航拍数据,对崩塌、滑坡地质灾害进行识别,并研究其主控因素。共计识别41处崩塌与92处滑坡,利用统计方法,分析崩塌、滑坡与各主控因素的相关性。对于识别的崩塌滑坡进行厚度识别,从而建立了灾害面积与体积之间的函数关系,实现了在已知崩塌滑坡灾害面积的情况下,对灾害规模的估算。本文阐明了区内地质灾害的空间分布情况,并研究了区域内崩塌滑坡地质灾害的主控因素。结果表明:滑坡主要发育在雅鲁藏布江南岸以及北岸坡体的中下部,而崩塌主要发生在北岸坡体的中上部。地层岩性、地形地貌、地质构造和岩体结构是崩塌、滑坡的主控因素,崩塌主要集中在砾岩和花岗岩地区,而千枚岩地区多发育有滑坡灾害。研究区内的崩塌由坡度、坡向和高程共同控制,其中坡度为主控因素;滑坡主要受到断层的控制,坡度对滑坡的发育具有一定的影响作用,高程和坡向对滑坡的影响较小。滑坡主要以牵引型为主,且大多数滑坡滑动的方向大致垂直于断裂的走向;崩塌主要以滑移式为主,通过对岩体结构面的提取可以分析其结构面发育情况,从而分析结构面对崩塌的控制作用。     

延庆县玉海路崩滑塌灾害的危险性评价及防治对策

北京市延庆县玉海路是通往玉渡山自然保护区的必经之路,由于其大部分为开山路段,存在大量不稳定边坡;公路沿线边坡缺乏相关配套的灾害防治工程,经常发生崩塌、滑坡等地质灾害。本文介绍了玉海路沿线崩滑灾害特征,综合评价了其灾害危险性,进行了公路危险性分段,提出了防治对策。