第4 7卷第6期20 01年11月地质论评GEOLOGICALREVIEWVol.4 7Nvo.No.62001遥感、GIS结合与区域天然滑坡调查单新建, 3 )叶 洪1 )李绰芬2 )陈国光1 )1 )中国地震局 地质研究所,北京,10 0029;2 )香港 大学土木工程 系3 )中国地震局 构造 物理开放实验室,北 京,10 0 029内容提要以香港大屿山岛中部为试验研究区,探讨了遥感与GI S结合在区域滑坡调查 中应用 的可能性。在详细分析滑坡与环境因子关系后,将岩土类型、地貌、侵蚀、坡度 等环境因子引人到影像 中,与影像组成多源复合图像,可使地物的空间属性信息得到补充。同时采用适合高维复合数据的B P神经元网络对研究区天然滑坡进行识别,结果表明,区域滑坡的识别能力有较 大提 高。该方法的应用,将为大区域滑坡调查与监测奠定基础。关钮词遥感与GI S结 合环境因子B P神经元网络区域滑坡识别从信息论的角 度,遥感图像包括 两个方面 的地物信息:一 是地物 的反射光谱和发射光谱特征信息,构成了影像的色 调和色彩;二是地 物 的几何形态 特征 和地物的影像纹 理 图案。这 两个方面信息是 图像处理和信息提取的主要研究目标。但在实际应 用 中,往往 由于地 貌形 态、土 壤类型、植被覆盖 等因素的影响,造成“同谱异 物”等情 况 的存在,使得对地物 的解译变 得较为 复杂。为提高分类精度,目前人们从以下三 方面 进行研究:像素级融合。采 用不同传感 器、不同时 相 的影像数据相互融合,以突 出地物的特征信息(Ca sa e ehiaetal,1 9 9 5);GIS数据库 与影像特 征 级融合。在 影像分类前,引人GI S空间数据库中的地质勘探、地球物理等资料,使地物的附 属信息及 空间属 性信息得到补充,从而提高分 类精 度(Lov eland,1 9 9 1;郭华东,1 9 95;);决策级 融合。在典型地物光谱数据库 的支持下,通 过建立 遥感图像自动解译专家 系统,实 现对遥感 图像的快速解译。但由于受 光谱分 辨率等因素限制,自动解 译专家 系统正处于探讨和研究 阶段(Byrdetal.,1 9 98)。近十多年来,卫星 遥感 技术已越来越 多地 应用在 边坡工程地 质勘探工作 中。如o Liz z。等(1 994 )使用TM影像和多个时相 的ERS一1数据,利用 不同传感器资料 之间的互 补 性,统计和分析了线性构造方向与滑坡 的关系;Kusaka等(199 3)利用 多景ER S一1S AR 图像定量分析了有 滑 坡地区和无滑坡地区灰 竺竺i差 异;S一等( 984,利用二、s旅万新航片资料,分析了滑坡地区的环境特征以及 环境特征对滑 坡稳定性的影 响。这 些应 用 大 多采用 了像素级 融合方式,GI S数据库与 影像结合也只是以叠 加分析方 式 为主。如何将GI S数据库中的地表调查数据 与遥感影像进 行深层 次结合,以便提高区域滑坡的识别 能力,目前仍无有效的方法。香港有6 0 % 的陡峭 天然山坡被弱风化 层和表土沉积层所覆盖,再加之热带强烈 的降雨,造成大 量天然 滑坡发 生。根 据香港 土 木署对19 4519 94年90 0 0个滑坡统计表明,只有2.3% 的 滑坡下 滑距离超 过15 Om,0.3% 的滑坡下 滑距离 超过30 0m。因而,香 港天然 滑坡具有小、多、浅 特点。如何更好地将卫星遥感技术应 用 在 中小 滑坡的调查中,准实时地 监测新近滑坡发 生 地点和频度,更好地减轻滑坡给人们的生命财产造成的损失,已成为 十分紧迫 的问题。本文选 择了天然 滑坡比较发育的香港大 屿山岛中部为试验研究区,在像素级融合的基础上,引人岩性、地貌、侵蚀、坡度等GI S数据 库中的环境因子,组 成 多 源复合图像,并 利用B P神经元网络对研究区新近 的天然 滑坡进 行调查。1研究区数据库的实现香港大 屿山岛 中部研 究区的范 围为 东经:113931340一114005099。,纬度:2乙名47540,、2 2.3 0 2 658 0。根据以往滑坡稳定性评估的经验,在研究区收集了三方面资料:一是滑坡资料;二是地质构翁蒸蒸殊荡二,目前主要从事遥感、地理信息系统、IN SA R以及35第6期单新建等:遥感、G巧结合与区域天然滑坡调查469, . 曰自闷表1主要因子类代码表Tab le1Codetableofmainfa ctors翔. .州造背景、地貌、植被分布、水系、降雨量等环境因子资料;三 是数字遥感资料。在 需求分析 的基础 上,对资料进行了详细分析,通 过数字化和 图像处 理过程,在 Ma plfn。平 台上建立了相应 的Gi s矢 量数据库和 图像数据库。1.1GIS矢 t数据 库(1 )基础地 理空 间数据库:1:5万公路分布图、1:5万 地名分布图、z:200 0建筑物分布 图。(2 )环境因子数据库:1:2万 岩土类型、1:2万地貌类型、1:2万侵蚀分布图、1:5万年均降雨 量分布、1:2万植被分布、1:50 00等高线图、1:50 00水系分布图、1:2万断层分布图。(3 )派 生数据库:坡度分布、数字地 面高程(DEM)。(4 )滑坡数据库:1:5万历史 滑坡分布图(661个)、1:5万现代滑坡分布 图(5 59个)。现代滑坡指 在1 9 4 5年以后 发生 的滑坡;历史滑坡指1 945以前发生 的滑坡。表1给 出了GI S环 境因子数据库的主要代码。1,2图像数 据库 的实现1.2.1卫星遥感影像的选取分分 类类代码码描 述分 类类代码码描 述述表表表f f f填土:填泥和废物物 地地Collu u u崩积物物土土土qa a a冲积物:粉砂、砂和砾石石 Col lu一WWW陆上径流和洪水 崩积物物沉沉沉ql l l河口湾沉积:淤泥和砂砂砂F lo闭Pl a a a陆上径流和洪水漫滩滩积积积qb b b海滩沉积:砂砂砂Ins一Collu u u以崩 积地形 为主 的一 般不不q q q q qrb b b后滩沉积:砂砂砂Ins一Insit t t稳定地带带q q q q qd d d坡积、洪积物物物Sl oPe3 0d d d以原 地地形 为主的一般不不q q q q qPS S S阶地冲积物:粉砂、砂和砾砾砾DisTe e e稳定地带带q q q q q冈冈石石石Ins一DisTe e e坡角大于30 0的原地地形形q q q q qek k k坡积、洪积物物物Erosion n n受开挖等扰动坡角大于30 0 0 0有有有有机质的粘土、粉砂、砂和和和Li t一Zon n n的地形形砾砾砾砾石石石WeP P P受扰动的不稳定地形形O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O t t t受 中度或强烈冲沟侵蚀地地火火火jlt(jltd) ) )细火山灰玻屑凝灰 岩和熔熔熔熔带带山山山sJ p p p岩(变质作用) ) ) ) ) ) )潮间地带带岩岩岩t t t大东山段:火山砾至火山灰灰灰灰波蚀平台台t t t t tt t t晶屑凝灰岩岩岩岩无明确定义地带带r r r r rh h h未分的凝灰岩和沉凝灰岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩e e e e e e e凝灰岩和沉凝灰岩岩植植B rd leaf f f混和阔叶林地地流流流流纹质熔岩岩 Cultiv at t t耕地地条条条条纹斑杂岩石石石Gr a s s s s草地地N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N No v一肠sTe e e无植 被扰动地体体沉沉积岩岩二二砂岩岩岩Nov一NatTe e e无植被自然地体体 粉粉粉粉砂岩岩岩Roek k k无植被 岩石露头头S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S Shr ubg50 0 0灌木林地(5 0%彼盖) ) )I I I,主主gf f f细粒花岗岩,Zm m m m m mS hrubl50 0 0灌木林地( 5 0 %搜盖) ) )夕夕、砚吸吸砂m m m中细粒花岗岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩岩馨馨摹摹gm m m中粒花岗岩,2一6mm m m侵侵Ins一H H H总体不稳定(残留) ) )/ / / 、 、sqf f f细粒石英正长岩,( 2mm m m蚀蚀Ins一R R R总体不稳定(现代) ) )G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G G Gul ly y y冲沟侵蚀蚀次次次b b b辉绿 岩岩岩NoEro o o无可见 侵蚀蚀 要要要l l l黄斑岩岩岩S he et t t片侵蚀蚀 碌碌厚厚rf f f长石斑岩岩岩岩岩些些三/、 、Ap p p细晶岩岩岩岩岩翻翻卜卜P P P伟晶岩岩岩岩岩、 、洲2、 、 、 、 、 、 、 成成成成成成成成 岩岩岩岩岩岩岩岩在香港大屿 山岛研究区选取了美国Lands at卫星TM(Themati。Map pe r专题制图仪)图像、法 国SPOT卫星HRV(H ighResolutionVisibleRangeInstrument)图像和印度IR S一IC卫星的数字遥感资料。具体参数见表2。表2选用资料的卫星乡数TableZa Stell ite sPa rameters卫星Lands atTMs PoTH R vxR s一l e波段数空间分辨率(m)光谱范围(拜m)周期(d)记录方式所选图像时相300.452.3 510.4 01 2.5l 6数字19 9 6.3全色10全色5.8.5 00.8黝.510.73 0.50.7 5数字1.2.2遥 感图像预处 理 与图像 数据库实现、,目卜通过大气模型 和悬 浮微粒模型 对SPOT和TM图像进 行了大气校 正,IRS图像采用 了消除本底灰度校正,并进行了Le e氏滤 波;然后通 过在1:2万地形 图上选取控制点,进行了地理坐标投影变换,并均按IRS图像5.sm的空间分辨率进行了重采样。在上述预处理基础上 进行像素级数据 融合处理。通 过光谱分析,SPOT多光谱图像 的波段1与波段2差别较小,故采用了S POT(2)一SPOT(1 )来控制色调,再与 波段1和波段3进 行假彩 色合成,合成后的图像较清楚地反 映 出道路、植被 的分布情况,新近发生 的 滑坡在图像也有 显示,呈 白色或灰白色斑点;SPOT图像 与I R s图像经IH S变换后的融合图像,由于在变换过程中采用了直方图均衡化处理,使阴影区得 到了改善。融合图像既保留 了SPOT图像的多光谱信息,又具有IR S图像的高 分辩 力,其 清晰度比原S POT影像高,清楚地反 映 出新近 滑坡等目标的分布情况。从极 限放大倍数来看,合成后的图像和IRS的空间分辩力接近。地质论评2001年此外,为进 行滑坡 的坡 度和高程分析,我们把等高线 进行了离散、插值、变换等处 理,得 到了D EM、坡度图层。然后 把 所有 处理后 的 图像及 派生图像按统 一 的坐标投 影 转 人到 M a PIf n。平 台上,实现了图像数据库。2图像解译特征获取与空间分析G IS矢 量数据库和图像数据库的建立为信息的存储、可视 化 查询、统计、空间