遥感技术在宁夏中宁县地质灾害详细调查中的应用

张晓东，刘湘南，赵志鹏，赵银鑫，马玉学，刘海燕，禇小东

(1.中国地质大学(北京)信息工程学院，北京 100083;2.宁夏回族自治区地质调查院，宁夏银川 750021;2.宁夏回族自治区有色金属地质勘查院，宁夏银川 750021)

0 引言

地质灾害是指在自然因素和人为因素的作用或影响下形成的，对人类生命财产、环境造成损失的地质作用［1］。地质灾害的发生主要受制于地层岩性、构造展布、植被覆盖、地形地貌以及大气降水强度等因素。一般情况下，岩性脆弱、构造发育、植被稀疏、地形陡峻的地段，在强降水过程中容易发生地质灾害［2-4］。

宁夏中宁县是全区地质灾害较为发育的地区之一，崩塌、泥石流、地面塌陷等地质灾害已严重威胁人民群众的生命和财产安全，阻碍了区域经济的发展［5］。因此，开展宁夏中宁县地质灾害详细调查对防灾减灾和促进当地经济发展具有重要的现实意义。遥感技术宏观性强、时效性好、信息量丰富等特点，不仅能有效地监测预报天气状况进行地质灾害预警，研究查明不同地质地貌背景下地质灾害隐患区段，同时对突发性地质灾害也能进行实时或准实时的灾情调查、动态监测和损失评估。张茂省等［6］选用高分辨率的SPOT 5和快鸟卫星(QuickBird)数据，对延安市宝塔区地质灾害进行了遥感解译，认为该技术可以在黄土高原地区地质灾害详细调查中推广和应用;张景华等［7］运用 ETM+融合 SPOT5-PAN图像，采用机助目视解译方法并结合地面调查，查明了泸定县地质灾害，提高了地质灾害调查的效率;焦超卫等［8］以ALOS遥感影像为基础，结合相关地质资料，重点解译了工作区的滑坡、泥石流、崩塌等地质灾害，取得了较好的效果;这些遥感专题研究及成果为进一步地质灾害详细调查工作提供了重要参考。为快速、准确、高效开展中宁县地质灾害详细调查，以遥感技术为主要手段，采用多源遥感数据，进行了地质灾害解译与信息提取，获取了丰富的地质灾害承载体和生态地质环境信息，为开展地质灾害野外调查提供了基础资料［9］。实践表明遥感技术在地质灾害调查中起到了十分重要的作用。

1 研究区和数据

1.1 研究区概况

中宁县位于宁夏回族自治区中部，其地理坐标介于东经 105°15'56″～106°04'24″，北纬 36°54'17″～37°44'07″。全县南北长约90 km，东西宽50 km，总面积约3280.17 km2。气候属北温带大陆性季风气候，冬长夏短，温差较大，干旱少雨，蒸发强烈。中宁县位于阿拉善南缘地层分区，县域范围内发育最老地层为奥陶系，除三叠系缺失外，自志留系至第四系均有不同程度发育。奥陶系包括下、中、上统，其中下—中统为一套由白云岩、灰岩组成的台地相碳酸盐岩建造;中—上统则为斜坡—深海盆地相的复理石建造。志留系地层仅零星出露于中宁县野猪沟一带，但层位基本齐全，下—中统、上—顶统均有发育。泥盆系为河湖相沉积，缺失下、中统，上统中宁组分布较广，为红色碎屑岩。石炭系除上石炭统羊虎沟组未出露外，其余层位齐全，层序连续。区内二叠系仅出露太原组，属海陆交互相含煤碎屑岩建造。侏罗系仅出露下统延安组，分布于上流水、下流水至麻黄沟一带。古近系、新近系在中宁县分布较广，为一套内陆河湖相红色碎屑岩—膏岩建造。第四系主要构成山前冲洪积倾斜平原和黄河冲积平原主体，由冲积、洪积、湖积形成的砂、砂砾石、卵石、粘质砂土、砂质粘土和淤泥及风积沙、黄土组成［10］。中宁县所属区域构造较为复杂，包括卫宁北山东西向构造带、南北向构造带、北西向构造带、北东向构造带和北北西向构造带等;区域性断裂主要有烟筒山-窑山断裂、清水河断裂、天景山断裂［11］。在老构造运动的基础上，新构造运动在工作区不同区域表征具有差异性，可具体分为强烈上升区、缓慢上升区、升降交替区、弱沉降区和强烈沉降区。区内矿产资源丰富，种类较多，常赋存金、银、铁、煤等矿产，共计有矿产地76处。

1.2 数据源及预处理

根据本文研究内容，选用的遥感数据有SPOT6(2013/4/13)、ETM+(2002/6/24)、LandSat8 OLI(2014/6/14)以及DEM数据。SPOT6数据用于研究区1∶5万地质灾害解译，ETM+、OLI及DEM数据用于中宁县地表环境变化进行分析。非遥感信息源主要包括地质环境背景资料、地形图(1∶5万)、地质图、行政区划图及水系图等。遥感图像处理的优劣是决定遥感解译成败的重要因素之一，也是遥感解译的基础［12-13］。本研究中数据预处理主要包括几何校正、辐射校正、镶嵌，几何校正利用已校正好的1∶5万地形图为参考对 SPOT6、ETM+和 LandSat8 OLI进行校正，RMS误差均在一个像元内;大气辐射校正在ENVI4.8软件FLASSH大气校正模块中完成，形成反射率图像，最后对影像增强、裁剪。

2 研究方法

本研究以多源数据为基础，结合研究区地质、矿产、水文等资料，应用3D遥感虚拟场景技术对研究区发育的崩塌、泥石流、塌陷等地质灾害进行遥感解译;同时，采用基于多源信息复合的支持向量机分类方法(SVM)对2002年-2014年间的地表环境变化进行动态监测。利用该方法，对中宁县地质灾害空间分布特征及地表环境变化进行了全面的总结和分析，有效地指导了全县地质灾害详细调查野外工作，技术流程见图1。

图1 遥感地质灾害解译及信息提取流程Fig．1 Flow chart of RS geological hazards interpretation and information extraction

2.1 3D遥感虚拟场景

遥感技术已经有效应用于滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害调查的技术方法，并在地质灾害动态监测、评价、灾情评估等方面取得了较大的进展。但由于大部分解译工作仍然是基于平面的解译，因此不能全方位动态观测灾害体及其与周围地质环境之间的关系［14-16］。基于遥感影像和DEM数据的三维遥感虚拟场景，能够直观的表达地质灾害体，提高遥感地质灾害解译精度，尤其在泥石流的解译中作用突出。本研究中，以SPOT6和DEM数据为基础，在ArcScene中对泥石流发育的大战场乡和徐套乡制作3D遥感模型，不仅直观的表现泥石流的空间分布特征，而且全方位展示了其发育情况，有效地减少了野外工作量。

2.2 分类

为实时掌握中宁县地表环境动态变化特征，选取覆盖全县2002年ETM+和2014年OLI遥感影像，采用基于多源信息复合的支持向量机分类方法(SVM)，对研究区地表环境变化进行动态监测。SVM是一种实现结构风险最小化准则的机器学习方法，是一种求解模式识别的有效工具，已在未知病毒监测、图像分类等诸多领域得到了良好的应用［17］。研究表明，在遥感图像专题信息提取中，原始图像光谱信息加入纹理信息可以使分类的准确和精度提高［18-19］。本研究在ENVI4.8下，采用16级灰度级提取局部平稳度熵(Entropy)和(Homegeneity)2种统计纹理信息，结合多光谱数据、NDVI以及DEM等数据，选用核函数为径向基函数(RBF)的SVM方法，对研究区两期遥感影像进行分类。根据研究区地表特征及本文研究目的，采用以下的一级分类系统:耕地、草地、水域、城乡工矿居民地用地、未利用土地［20］。经过精度评价，2002年和2014年两期分类图的总体分类精度分别为79.87%和77.36%，Kappa系数分别为0.67和0.66，可以满足本研究的精度要求。

3 地质灾害遥感解译与地表环境信息提取

3.1 地质灾害解译

根据建立的遥感地质解译标志，采用目视解译和人机交互解译，利用总体观察、对比分析、综合分析等方法，共解译地质灾害点94处，其中崩塌65处、泥石流沟26条、地面塌陷3处，从空间分布上看，地质灾害点主要分布在研究区的石空镇、恩和镇、喊叫水乡及徐套乡。对遥感解译成果进行了野外验证，验证率约90%，其中泥石流的准确率达到了92%，崩塌准确率达到了71%，地面塌陷准确率为67%，确保了遥感解译成果的准确、可靠。

3.1.1 崩塌影像特征

研究区内崩塌均为黄土崩塌，多分布在山谷、河谷凹岸，沟陡坡及公路沿线地区。遥感影像特征在平面形态上表现为舌形、扇形、长条形等形态，崩塌壁一般为陡壁，与周围色调差异较大，有粗糙感，色调多呈灰色，堆积体特征显著，基本无植被覆盖。研究区典型的崩塌有红柳沟崩塌和井沟崩塌。红柳沟崩塌位于中宁县鸣沙镇红柳沟下游河流拐弯处，由河流侵蚀形成。根据遥感解译和野外核查:崩塌总体呈NE向，长约60 m，崩塌后缘高约10 m，坡度＞80°，岩土体裸露，无植被发育，崩落物堆积于沟底，在影像上呈条带状，颜色较暗，与周边影像颜色迥然不同，界线清楚(图2)。

图2 红柳沟崩塌影像和照片(左图为SPOT6影像，右图为照片)Fig．2 Hongliugou collapse image and photo(SPOT6 image on the left and photo on the right)

3.1.2 泥石流影像特征

中宁县泥石流较发育，均为沟谷型泥石流［21］，主要分布在南部的大战场乡和徐套乡。泥石流在SPOT6遥感影像特征明显，主要表现为:形成区一般位于沟谷的中上部，多呈勺状、漏斗状、椭圆状三面环山之围谷，山坡陡峻，支沟呈树枝状，植被稀少，松散固体物质丰富，沟两侧有崩塌发育，细沟和坡面侵蚀严重;流通区多为深切沟谷，断面呈“V”形;堆积区位于沟谷出口处，纵坡较平缓，地形较开阔，常形成扇形堆积，轮廓明显，在影像上表现为亮灰色扇形突起［22］。研究区典型的泥石流有老庄子沟泥石流、李套子沟泥石流、大漫水沟泥石流、小红涧沟泥石流、南掌沟泥石流沟和凉风崖沟泥石流。

大漫水沟泥石流和小红涧沟泥石流沿徐套乡南部的苦水沟发育，呈NE走向，沟头高程约1702 m，沟口高程约1512 m，相对高差190 m。大满水沟泥石流主沟长约 6.5 km，宽约 1.1～1.7 km，流域面积约16.7 km2;小红涧沟泥石流主沟长约8.4 km，宽约1.3～2.6 km，流域面积约10.5 km2。这两条泥石流沟上游支沟和两侧支沟有树枝状水系发育，坡度较大，植被覆盖率低，下游分布的农田、道路及村庄，成为其主要的威胁对象(图3)。

图3 徐套乡泥石流3D遥感影像Fig．3 3D SPOT6 image of debris-flow hazards in Xutao county

3.1.3 地面塌陷影像特征

矿产资源地下开采会导致地面塌陷、地裂缝等地质灾害，对建筑物、农田、道路及地下管线等产生危害或破坏，造成一系列生态环境问题和生命财产损失。研究区共解译出地面塌陷3处，共计19个地面塌陷坑，分布在卫宁北山的石空镇煤矿和碱沟山煤矿。塌陷坑在遥感影像上呈深灰色、黑色，形态上常表现为独立的环形或椭圆形斑点、斑块状，地面塌陷较多者呈串珠状成群分布，由于塌陷坑是有一定深度的负地形，在阴影作用下，立体效果明显。塌陷坑的阴影出现在环形图斑内侧的下半部分，而土堆形成的阴影出现在环形图斑内侧的上半部分，这是塌陷坑判断正确与否的重要标志［23］。在石空镇煤矿，沿沟道南侧山坡共发育6个塌陷坑，表层风积砂土层向下塌陷，塌陷坑沿265°方向延伸，依次排开，塌陷坑均成椭圆形，长轴长约10 m，宽约5 m，深1～3 m，南侧相对较深，两侧及后缘有垂直裂隙发育(图4)。

图4 石空镇煤矿地面塌陷坑(左图为SPOT6影像，右图为照片)Fig．4 Shikongzhen colliery sinkhole and photo(SPOT6 image on the left and photo on the right)

3.2 地表环境信息提取

区域地表环境变化首先反映在不同地表环境要素的面积变化上。利用ArcGIS对2002年和2014年两期分类结果数据进行统计，得到两个时期地表环境要素的面积变化情况(表1)。从表1可以看出，12年间中宁县耕地、城乡工矿及居民地用地以及未利用土地面积均有不同程度的增加，草地和水域面积有所减少。耕地和城乡工矿及居民地用地面积的迅速增加，是由于研究区人类活动范围的不断扩大造成的，增加的耕地主要分布在中宁县南部的喊叫水乡-徐套乡一带，城乡工矿及居民地用地的增加主要体现在城市的扩张，减少的草地主要分布在中宁县东部的牛首山-烟筒山一带。

表1 2002和2014年研究区地表环境要素分类变化表Table 1 Change of the surface environment in study area of 2002 and 2014

4 地质灾害发育因素分析

地质灾害受多种因素影响，结合研究区地质环境特征，利用ArcGIS空间分析功能，重点分析了研究区植被、坡度、坡向与地质灾害分布的关系。

4.1 植被与地质灾害点的分布

植被是遥感观测和记录的第一表层，是遥感图像反映的最直接信息，是地表环境的重要组成部分。植被是联结土壤、大气和水分等要素的自然“纽带”，对地表环境的依赖性最大，对其他因素的变化反映也最敏感。区域地质灾害体情况与植被的发育程度有着密切的关系，植被发育较好、覆盖率较高的地区，水土保持稳固，其地质灾害体危害程度相对较低。因此，植被信息可以间接反映该区地质灾害体的发育情况。为了进一步验证这一规律，将研究区地质灾害体与植被指数(NDVI)进行叠加分析。首先将NDVI分为六个等级:［-1，0］为无植被覆盖区;(0，0.1］为植被覆盖稀少区;(0.1，0.3］为植被覆盖较少区;(0.3，0.5］为植被覆盖一般区;(0.5，0.7］为植被覆盖较好区;(0.7，1］为植被覆盖良好区。然后将NDVI指数与地质灾害体进行叠加(图5a)，从图中可以发现，绝大多数的地质灾害都发生在无植被覆盖区、植被覆盖稀少区以及植被覆盖较少区。可见在地质灾害体发育区的植被覆盖情况总体偏差，植被较少，从而也反映出地质灾害体比较易于分布在植被发育较差的地区。因此，研究区的植被指数可以作为衡量区域地质灾害体危害程度的一个重要因素。

4.2 地形与地质灾害点的分布

地质灾害体所处地形的坡度和坡向与地质灾害的发生有着密切的关系，地形的坡度、坡向直接影响到滑坡和崩塌发生的可能性的大小。将研究区的地质灾害体与坡度、坡向进行叠加(图5b、c)并进行空间统计分析。结果表明，有83个灾害体都分布在15°～45°，约占总数的88%，其中有52个灾害体分布在坡度为30°～45°，分布在坡度大于45°的地质灾害体有11个，占比约为12%。由此可见，研究区地质灾害主要发生在坡度为30°～45°的坡上。从坡向上看，地质灾害在各个方向上均有发育，但在NW、SW方向最为发育，约占了总数的58%，而在其他方向上数量相对较少。

图5 研究区地质灾害分布与植被、坡度、坡向关系Fig．5 The relationship between geological hazards distribution and vegetation，slope and aspect of study area

5 结论

(1)利用 SPOT6、ETM+以及 LandSat8 OLI等多源、多时相遥感数据，结合野外调查，建立的地质灾害解译标志，准确、快速的解译出地质灾害点共计94处，其中崩塌65处、泥石流沟26条、地面塌陷3处，主要分布在中宁县的石空镇、恩和镇、喊叫水乡及徐套乡。通过遥感技术查清了地质灾害的类型、规模以及分布特征，为中宁县地质灾害详细调查工作提供了基础数据和科学依据，提高了地质灾害调查的效率和精度。

(2)采用基于多源信息复合的支持向量机分类方法(SVM)，对研究区地表环境变化进行动态监测。结果表明:人类活动对研究区地表环境类型影响明显，12年间中宁县耕地、城乡工矿及居民地用地以及未利用土地面积均有不同程度的增加，草地和水域面积有所减少。增加的耕地主要分布在中宁县南部的喊叫水乡-徐套乡一带，城乡工矿及居民地用地的增加主要体现在城市的扩张，减少的草地主要分布在中宁县东部的牛首山-烟筒山一带。

(3)结合研究区地质环境特征，利用ArcGIS空间分析功能，对遥感解译地质灾害点和植被、坡度、坡向等因子进行叠加分析，研究表明植被、坡度、坡向是影响中宁县地质灾害发生的重要因素。

(4)以SPOT6和DEM为基础数据建立三维虚拟场景模型，根据遥感影像的色调、纹理等特征，结合地形、地貌特征和地质环境、地质灾害等信息，可较准确地确定泥石流沟谷，为泥石流的解译、评价提供直观准确的信息。

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