汶川地震受灾严重区域崩塌与滑坡体空间分布研究

基于北京一号小卫星遥感影像,提取地震受灾严重区域（简称重灾区）崩塌与滑坡体的空间分布信息;以缓冲区空间分析技术,分析不同距离缓冲区段内崩塌与滑坡体的面积、个数、体积、等级大小、分布密度等指标,得出崩塌与滑坡体与4级以上余震集中带及5级以上震源之间的空间关系。结果表明：在不同距离的余震集中带缓冲区段内,崩塌与滑坡体面积在10-30 km缓冲区段内分布最多,而崩塌与滑坡体个数、体积、分布密度均以5 km缓冲区段内为最大;在不同距离的5级以上震源缓冲区内,崩塌与滑坡体面积、个数均以10-30 km缓冲区段内分布最多,而崩塌与滑坡体分布密度均以5 km缓冲区段内为最大;30 km缓冲区为崩塌与滑坡体的高发区,该区的面积仅占调查面积的10%左右,但崩塌与滑坡体面积达到崩塌与滑坡体总面积的60%,个数和体积均占总数的80%以上;不同距离缓冲区段内,崩塌与滑坡体个数多以1-5 hm^2范围内的为最多,其次为小于1 hm^2的。     

黄土丘陵沟壑区坡体稳定性影响因素分析

选取黄土丘陵沟壑区纸坊沟小流域为研究区,利用高精度遥感影像(分辨率0.068 m)和DEM (分辨率0.34 m)数据,结合野外调查,对崩塌、滑塌、滑坡、脱落和陷穴等失稳体进行识别,通过统计学、敏感系数方法,利用识别失稳体数据,分析不同类型失稳体空间分布状况,定量研究不同类型失稳体的影响因子敏感程度,揭示不同类型失稳体的主控因子,进一步阐明流域坡体失稳体的空间分布规律和影响坡体稳定性的主控因子。结果表明:(1)利用高精度遥感影像,获取流域失稳体,主要是以小规模和浅层的脱落、崩塌和滑塌为主,三者面积合计为0.417 km²,占流域总面积的5.04%。(2)评价因子内部中,土壤母质的红黏土、土地利用的天然灌木林地和草地、地貌部位的沟坡、坡度＞35°、地形起伏度为0.74~3.34 m是坡体失稳发生的高敏感区域,也是崩塌、滑塌、脱落和陷穴发育共有的敏感区域。(3)影响坡体稳定性主控因子权重由大到小为土壤母质、地形起伏度、坡度、土地利用和坡向。崩塌、滑塌和脱落的主控因子与整体坡体稳定性的主控因子相同,但因子内部权重存在差异。崩塌与整体坡体稳定性影响因子顺序分布一致。滑塌主控因子权重由大到小为土壤母质＞地形起伏度＝坡度＞土地利用＞坡向＞地貌部位。脱落主控因子权重由大到小为土壤母质＞土地利用＞地形起伏度＞坡度＝坡向＞地貌部位。滑坡的主控因子为坡度和地形起伏度。陷穴的主控因子权重由大到小为土壤母质＞地形起伏度＞坡度＞坡向。     

彩色红外遥感航片在滑坡调查中的应用

晋西三川河流域黄土区的滑坡,可根据“滑床”、“稳定性”和“滑坡体体积”三个指标分类、命名。调查滑坡可以1:100,000MSS彩色合成卫片,1:50,000和1:100,000地形图以及地质、地貌、水系、植被和土壤侵蚀等图件作为主要信息源。然后,通过日视判读从彩色红外遥感航片上确定滑坡分布、滑坡类型、滑坡稳定性和滑坡的规模等。分析结果说明,滑坡作的面积与其长度、宽度之间有很高的相关性,用DBASEⅢ数据库管理系统支配,把网格化的滑坡类型分布图的有关数据输入计算机,可计算出滑坡个数、面积和滑塌量,得到滑坡分布密度等10幅专题图件,为该流域的整治与开发提供滑坡方面的信息。     

基于因子相关性-聚类分析的巴谢河流域滑坡危险性评价

巴谢河流域是甘肃省东部滑坡高易发区域,滑坡活动频繁。基于遥感解译与野外调查,分析了地形地貌因子、地层岩性、植被覆盖、人类工程活动等因子对流域内滑坡的相关性。结果表明:滑坡分布与地形地貌关系密切,高程2 000~2 200 m、坡度15°~40°、阳坡坡向及沟谷密度1~2.5 km/km²的范围内,滑坡尤为发育;滑坡与地层岩性、植被、人类活动等也有较好的对应关系,其中岩性为马兰黄土及泥岩、NDVI在0.2~0.3与距离道路600 m的范围内滑坡易于发生。依据各因子与滑坡的相关性对其进行聚类分析,将整个研究区域分4个危险区:高、中、低和极低危险区,所占研究区面积比例分别为30.9%,21.7%,30.3%,17.1%。     

基于MODIS遥感影像的湖水体面积与水位关系

为了弥补新疆博斯腾湖区云天状况下光学遥感监测水体面积的不足、提高水体面积监测的效率,该文利用2001-2010年5-10月MODIS影像提取的水体信息和逐月水位监测数据,采用统计分析的方法确立了博斯腾湖面积-水位关系模型,并建立了2001-2010年5-10月面积-水位曲线。面积-水位曲线拟合和遥感提取的水体面积均方根误差较小(24.1km2)。结果表明:MODIS遥感数据能有效地监测水体面积变化,2001-2010年博斯腾湖水体面积、水位呈下降趋势。博斯腾湖(不含小湖群)的水体面积与水位相关性高,且在一定范围内有着较好的三次回归关系。该研究可为云雾天气下博斯腾湖(不含小湖群)水体面积遥感定量监测提供弥补方法和途径。     

基于遥感与数量化Ⅱ类的滑坡危险度划分

以日本广岛地区为例,利用高分辨率遥感影像动态监测滑坡体,就滑坡灾害各种自然及环境因素建立其多元回归分析方程.利用数量化理论第Ⅱ类方法对可能发生滑坡灾害区域进行以遥感影像像素为单元的危险度划分.根据发生滑坡可能性的大小可将其划分为高、中、低3个等级,为预测预报提供依据.     

低空无人机遥感技术在淤地坝水土资源监测中的应用

通过分析传统监测方法在渭源县桥子沟小流域水泉湾骨干坝坝控区水土资源调查应用中存在的问题,探讨如何利用低空无人机遥感技术对坝控区域水土资源动态变化进行快速监测。研究成果表明,利用低空无人机遥感技术可以快速获取坝控区域的空间遥感信息和数字高程模型,实现坝控区域影像的数字化;通过无人机处理软件对影像数据进行处理后不仅可以直接量取坝系坡面区域的面积,了解坡面治理及土地利用的动态变化,还可以直接测量沟道水域的面积和沟道两侧滑坡体的体积,为分析坝地水土资源量及其来源提供数据支持;低空无人机遥感影像还能够直观地显示沟道堰塞湖的面积大小,为淤地坝的安全管理和预警提供支持。在淤地坝水土资源监测中利用低空无人机遥感技术可以自动智能、高效快速地获取影像数据,具有灵活、高效、周期短、成本低、影像分辨率高等优点,能极大地减轻外业人员的工作量,具有广阔的应用前景。     

四川省青川县银溪窝滑坡复活机制研究及稳定性评价

银溪窝滑坡位于四川省青川县白家乡佛山村一社,属于滑移-弯曲溃决型变形破坏形成的老滑坡体。近期,滑坡堆积体表现出一定的蠕滑变形迹象,表层局部滑塌现象较发育。“5·12”汶川地震,造成滑坡体的变形进一步加剧,中后部形成多条具一定规模的继承性圈弧状裂缝（带）,坡体稳定性进一步降低,对坡体上居民的生命财产安全构成严重威胁。根据滑坡结构及变形破裂特征,结合其所处的地质环境条件,对滑坡的复活机制进行了研究,判定滑坡体在不利工况下处于欠稳定状态,提出了“后缘截水+裂缝填封+前缘抗滑桩”的综合治理方案对其进行治理。     

都江堰龙溪河流域典型泥石流物源演化特征遥感监测

2008年"5·12"汶川地震致使都江堰龙溪河流域产生了大量的碎屑体,为震后暴雨泥石流的发生提供了丰富的固体物源物质。2010年8月14日,都江堰龙溪河流域暴发大型泥石流,堵塞龙溪河致使河水改道,威胁城镇居民的生命财产安全。为研究泥石流物源的演变特征,选取5条泥石流及覆盖其范围的5期高精度影像,结合野外详细调查,通过ArcGIS空间分析发现,地震前这些泥石流流域内植被良好,未发现大规模的地质灾害,均属于清水沟。汶川地震后崩塌滑坡体的面积由震前的0.10万m~2增加到地震后的41.28万m~2,崩塌滑坡个数由震前的1个增加到汶川地震后的283个。2010年"8·13"泥石流后,受降雨地表径流的冲刷侵蚀作用影响,部分崩塌滑坡扩大及新产生,经统计研究区泥石流流域内扩大及新增滑坡个数47处,崩塌滑坡体的面积在暴雨后与地震相比增加了8.29万m~2,比例达16.72%。同时经过5期新增及扩大崩塌滑坡体增长率的统计,发现随着时间的推移其增长速度逐年降低,有力证明了震后研究区泥石流内崩塌滑坡体逐步稳定,生态环境得到有效恢复。     

桂东南容县地质灾害发育与时空分布特征

[目的]掌握广西壮族自治区容县地质灾害的发育状况,为地质灾害的防治规划和监测预警提供科学依据。[方法]基于10a余的详查资料,运用统计分析方法,深入探讨地质灾害的发育与时空分布特征。[结果]地质灾害有滑坡、崩塌、不稳定斜坡和泥石流4种类型,数量百分率分别为40.57%,26.87%,32.30%和0.26%,规模以小型为主。致灾体多为表层残坡积土,滑坡以牵引式为主,崩塌以滑移式与牵引式为主,不稳定斜坡有坡面局部崩塌型、坡面冲蚀型、高陡型。地质灾害受局地强降雨与台风降雨影响显著,在6—8月集中发生,稍滞后于降雨,具有夏汛突发的特点。地质灾害地域分布呈全县整体分散而部分乡镇高密度聚集的特点,主要发育于低山丘陵地貌区和块状坚硬花岗岩岩组区。沿地质构造带呈局部线状分布,但受地质构造的影响不大。[结论]容县地质灾害发育与分布主要受岩土体类型、降雨与人类工程活动影响。     

甘肃东部滑坡遥感调查分析评价

以TM数据为基础资料,结合SPOT图像及航片、地形图、地质图,建立了滑坡遥感解译标志,对甘肃东部滑坡进行了遥感调查。分析了滑坡分布特征,将滑坡分为2个大区8个小区。根据滑坡的密度、规模、危害程度,对以上地区进行了危险度评价并划分出三个等级:Ⅰ级极危险区有兰州—定西滑坡带、临夏—渭源滑坡带、通渭—秦安—清水滑坡带、舟曲—武都白龙江滑坡带;Ⅱ级危险滑坡带有武山—天水滑坡带、礼县—成县嘉陵江上游滑坡带;Ⅲ级危险区有华亭—崇信滑坡带、环县—庆阳滑坡带。     

强震区滑坡活动强度的演变及敏感性评价

[目的]探讨汶川地震强震区滑坡的活动强度演变与敏感性,为滑坡、泥石流等地质灾害风险管理提供依据。[方法]选取四川省都江堰市龙池镇龙溪河12条泥石流流域为研究区,通过对研究区震后4期遥感影像的滑坡解译分析,研究震后滑坡的活动演化特征;同时利用概率综合判别法—层次分析法对滑坡物源进行多期敏感性评价。[结果]地震后该区域产生了825个强震滑坡;2009—2017年,在强震滑坡区域外新增376个滑坡,至2017年,仍活动的滑坡数量减少到368个,占滑坡总数的30.6%,同时利用曲线下面积(AUC)检验多期敏感性评价结果,准确率为75.6%～81.4%,评价效果较好。[结论]强震区震后活动滑坡数量及高敏感性区域面积整体表现降低趋势,表明震后滑坡处于逐步恢复过程,强震区的地质灾害活动但活动强度仍远远高于震前。     

陇南陕南滑坡泥石流发育程度及发展趋势研究

陇南陕南地区是我国滑坡、泥石流高发区。利用陆地卫星遥感影像特征差距 ,结合野外调查分析 ,建立了滑坡、泥石流分区标准。通过对遥感影像解译 ,并结合地质资料综合分析得到全区滑坡密度分区情况和泥石流作用强度分区情况。分析了滑坡、泥石流成因。对不同发育程度区的发展趋势进行了初步预测。     

陕西省特大型滑坡空间分布规律与类型划分

特大型滑坡空间分布规律及其类型划分是研究其形成机理、致灾模式与风险减缓对策的重要基础。通过遥感解译、野外调查与解剖勘查等手段,查明陕西省特大型滑坡空间上具有明显的分布规律:在地貌上主要分布于关中盆地黄土塬边44处,其次是黄土梁峁、丘陵区22处,秦岭北坡6处,汉中盆地中低山区6处;在构造单元上分布于包括秦岭北坡断裂带在内的关中断陷盆地72处,汉中断陷盆地6处;在斜坡结构类型上,主要分布于黄土+泥岩型斜坡41处,其次为黄土+基岩型斜坡11处、黄土+红黏土型斜坡9处。特大型滑坡在空间分布上受活动断裂、地貌单元与斜坡结构类型的控制,不同区域发育特大型滑坡类型不同,特大型滑坡类型划分为宝鸡黄土塬边黄土—泥岩顺层型、灞桥白鹿塬边黄土—红黏土逆层型、蓝田横岭地区黄土—红黏土接触面型、关中盆地渭北地区黄土—基岩接触面型、陇县北部及韩城黄土梁峁区岩土混合型以及秦岭北坡与陕南“勉略宁”地区的堆积层型、顺向或块状岩质型滑坡等。     

基于有理多项式模型区域网平差的GF-1影像几何校正

2013年4月成功发射的GF-1卫星是中国高分系列卫星的首发星,影像在中国农情遥感监测业务中得到了广泛应用,已成为大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源之一。高精度几何位置的配准是卫星农情定量化应用的基础与前提,该文提出了一种基于区域网平差方法修正GF-1卫星WFV(wide field view,WFV)影像RPC(rational polynomial coefficients,RPC)参数,获取更高几何定位精度的校正方法,形成了模式化的业务处理流程,为该影像在农情遥感监测中的应用奠定了基础。算法流程包括2个部分,首先是基于像面间仿射变换关系及有理多项式RFM(rational function model,RFM)模型构建轨道间的区域网平差数学模型,其次是根据影像连接点及少量控制点输入求解所有参与平差的卫星影像定向参数,获取亚像元级的校正结果。平差参数的解算是通过两步求解完成的,初始平差参数是根据连接点及对应的DEM高程值进行平差迭代至收敛,结果平差参数是将初始平差参数作为初始值代入区域网平差模型,并以逐点消元方式约化法方程,解算出各影像的仿射变换参数。该文在求解平差参数过程中,直接使用DEM(digital elevation model)上获取的高程值作为约束条件,消除了平面坐标与高程的相关性,保证了区域网平差模型能够解算。混合地形、平原、山区3种情况下区域网平差结果表明,全连接点平差结果具有较高的相对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3046、0.4674、0.3365像元,列方向的中误差分别为0.3677、0.2849、0.2889像元;而结合少量控制点的区域网平差则同时具有很高的绝对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3648、0.5041、0.3605像元,列方向的中误差分别为0.4954、0.4039、0.6323像元,整体达到了亚像素级。最后,在农业应用基础控制底图的支持下,分别对原始影像、RPC校正影像、区域网平差后的影像进行几何配准,分析不同输入影像条件下的几何校正精度,仅有区域网平差后的影像达到了亚像元的校正精度,混合地形、平原、山区3种情况下行方向的中误差分别为0.6857、0.6664、1.0646像元,列方向的均方差分别为0.4342、0.4696、0.5609像元,但与几何校正前精度相比没有明显改善,说明本文提出的研究方法可以实现少量控制点条件下的几何精校正。不同DEM校正结果表明,对于山区,更高分辨率的DEM可以获得更好的定位精度。上述研究充分表明,该方法对GF-1/WFV数据的处理有效且可行,并在农业部中国农情遥感业务工作中得到了初步应用。     

基于裸土期多时相遥感影像特征及最大似然法的土壤分类

运用单时相遥感数据进行土壤分类及制图,其数据本身易受到其他因素干扰而出现误差,存在一定的局限性,导致制图精度不高。为了提高制图精度,以松嫩平原林甸县为研究区,利用裸土时期多时相Landsat 8遥感影像、DEM数据和全国第二次土壤普查数据,从所有单时相遥感影像中提取出多种分类特征,按照分类特征类型进行压缩处理,得到新的多时相分类特征,将不同分类特征进行组合并分别进行最大似然法分类,得到不同分类特征组合下的土壤类型图,通过不同土壤类型图精度来判断各分类特征对于制图的影响。研究表明,该文所提取的分类特征均可以实现土壤制图,使用压缩处理后得到的多时相遥感数据分类特征完成制图的精度更高,总体精度达到91.0%,研究可为土壤精细制图提供依据。     

极端降雨对晋西黄土区农地流域泥沙连通性的影响

[目的]研究极端降雨事件对小流域坡沟系统泥沙连通性的影响,进而为流域综合治理与灾后重建提供理论依据。[方法]以地处黄土残塬区的晋西吉县蔡家川农地小流域为研究区,采用无人机与遥感影像对2021年10月山西极端降雨事件前后坡沟系统进行航测与实地调查,分析极端降雨前后的景观格局变化,量化坡沟系统泥沙连通性,识别滑坡点位空间分布与地形特征,评价流域内典型工程措施对极端降雨的响应。[结果]农地流域此次降雨历时84 h,累计降雨量160.4 mm,降雨强度1.9 mm/h,降雨频率0.16%,为百年一遇的极端暴雨。暴雨后流域斑块数量增加,景观形状指数增大,蔓延度指数减小,香农多样性指数减小。暴雨前流域内泥沙连通性分布不均,暴雨后泥沙连通性增大。暴雨后滑坡位点泥沙连通性减小,滑坡多发生在0°～10°和40°～50°的条件下,所占比例分别为29.11%和17.74%。[结论]极端暴雨事件诱发的滑坡影响了泥沙连通性,根据泥沙连通性空间变化可识别水土流失位点,能够用于评估典型水土保持工程措施对极端降雨的响应,研究结果可为流域综合治理及极端降雨事件发生后开展生态恢复提供支撑。     

基于GIS和数据驱动双变量分析模型的三峡库区滑坡灾害易发性制图

A detailed landslide-susceptibility map was produced using a data-driven objective bivariate analysis method with datasets developed for a geographic information system (GIS). Known as one of the most landslide-prone areas in China, the Zhongxian-Shizhu Segment in the Three Gorges Reservoir region of China was selected as a suitable case because of the frequency and distribution of landslides. The site covered an area of 260.93 km² with a landslide area of 5.32 km². Four data domains were used in this study, including remote sensing products, thematic maps, geological maps, and topographical maps, all with 25 m × 25 m pixels. Statistical relationships for landslide susceptibility were developed using landslide and landslide causative factor databases. All continuous variables were converted to categorical variables according to the percentile divisions of seed cells, and the corresponding class weight values were calculated and summed to create the susceptibility map. According to the map, 3.6% of the study area was identified as high-susceptibility. Extremely low-, very low-, low-, and medium-susceptibility zones covered 19.66%, 31.69%, 27.95%, and 17.1% of the area, respectively. The high- and medium-hazardous zones are along both sides of the Yangtze River, being in agreement with the actual distribution of landslides.     

A GIS-based comparative study of frequency ratio, analytical hierarchy process, bivariate statistics and logistics regression methods for landslide susceptibility mapping in Trabzon, NE Turkey

Over the last few decades, many researchers have produced landslide susceptibility maps using different techniques including the probability method (frequency ratio), the analytical hierarchy process (AHP), bivariate, multivariate, logistics regression, fuzzy logic and artificial neural network In addition, a number of parameters such as lithology, slope, aspect, land cover, elevation, distance to stream, drainage density, distance to lineament, seismicity, and distance to road are recommended to analyze the mechanism of landslides. The data quality is a very important issue in landslide studies, and more accurate results will be achieved if the data is adequate, appropriate and drawn from a wide range of parameters. The aim of this study was to evaluate the susceptibility of the occurrence of landslides in Trabzon province, situated in north east Turkey. This was achieved using the following five methods the frequency ratio model, AHP, the statistical index (Wi), weighting factor (Wf) methods, and the logistics regression model, incorporating a Geographical Information System (GIS) and remote sensing techniques. In Trabzon province there has been an increasing occurrence of landslides triggered by rainfall. These landslides have resulted in death, significant injury, damage to property and local infrastructure and threat of further landslides continues. In order to reduce the effects of this phenomenon, it is necessary to scientifically assess the area susceptible to landslide. To achieve this, landslide susceptible areas were mapped the landslide occurrence parameters were analyzed using five different methods. The results of the five analyses were confirmed using the landslide activity map containing 50 active landslide zones. Then the methods giving more accurate results were determined. The validation process showed that the Wf method is better in prediction than the frequency ratio model, AHP, the statistical index (Wi), and logistics regression model.     

基于混合像元分解提取大豆种植面积的应用探讨

利用中低分辨率卫星影像进行大宗作物面积提取时,需要考虑混合像元产生的影响,以提高面积提取的精度.以吉林省梨树县大豆种植面积为例,选取线性光谱混合模型对TM影像进行分类并计算出大豆种植面积,将其结果与Quickbird影像解译结果对比分析,采用以数量精度为基础的精度评价方法,分类精度达到92%.同时,使用典型的最大似然法监督分类和自组织迭代法非监督分类提取大豆种植面积,分类精度分别为87%和84%.结果表明,混合像元分解方法与其他遥感定量提取方法相比,能够提高大豆种植面积提取的精度.