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Pleiades川藏公路102滑坡遥感调查及发展趋势分析

2016-09-08 11:13:30来源:中国地质灾害与防治学报2015年12月第26卷第4期 编辑:浏览:

何兵,张小刚

(中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,四川成都 610041)

摘要:102滑坡位于川藏公路(国道318线)波密至林芝之间,早在20世纪60年代已有明显活动迹象,多年来崩塌、滑坡、泥石流时有发生,常年断道阻车,严重影响了西藏同我国西南地区的交通与经贸交流。本文利用高分辨率QuickBird、IKONOS、Pleiades以及Landsat TM/ETM+遥感卫星数据,解译出102滑坡2000年、2006年、2013滑坡破坏范围、冲沟、滑坡后壁等参数,结合1989-2014年102滑坡植被覆盖指数(NDVI),分析102滑坡近15年变化趋势及特征。结果显示:(1)102滑坡整体破坏范围呈逐年递减趋势,2014年破坏范围与1992相比减小79%;(2)2000-2013年滑坡右侧逐步稳定,滑坡左侧后壁向北扩展了约32 m,向东约47 m;(3)经过多年滑坡治理,102滑坡发展趋势得到了一定控制,但是受滑坡后壁地下水以及强烈地形变化,滑坡左侧仍然处于不稳定状态;(4)受帕隆藏布江冲刷,滑坡前缘有向后退缩趋势。

关键词:自然灾害;滑坡后壁;时间序列数据;影像配准

0引言

川藏公路(G318线)是连接西藏与我国西南地区的重要交通要道与经济纽带,公路沿线发育了约419[1]处滑坡体。其中102滑坡群为一大型古滑坡,位于川藏公路波密县至林芝县之间,20世纪60年代已有明显活动迹象,1991年6月102滑坡群2#滑坡体发生了大规模快速滑动,堵塞帕隆藏布江,形成大小滑坡约22处[2]。2#滑坡(通称102滑坡)作为102滑坡群的主滑坡,多年来受地形起伏、复杂地质条件、丰沛降雨、工程活动等各种内外营力作用影响,一直处于不稳定状态,常造成道路设施破坏、人力财力损失,严重影响了西藏同西南地区的公路交通与经贸活动。滑坡遥感始于20世纪80年代,逐步在滑坡遥感调查与制图、稳定性评估、危险性区划、工程选址等方面得到了应用[3-10]。随着遥感技术的发展,多时相、高分辨率遥感影像更加有利于开展区域和大型个体滑坡详细调查和监测研究[11]。目前,川藏公路沿线重点滑坡遥感调查已取得了一定成果,如牛宝茹通过遥感地质解译、调查重新确定波戈溪滑坡的边界及类型[12]、白永健利用遥感影像分析茶树山滑坡发育特征[13]、朱博勤利用遥感影像研究易贡滑坡的演变及其地貌形态特征[14]等。但是,处于川藏公路“瓶颈”地段的102滑坡相关研究主要集中在通过水岩作用分析滑坡形成机制和及其稳定性[15-17],以及相应的工程治理措施[18]。因此本文通过多时相、高分辨率遥感影像解译,提取出102滑坡范围、长度、宽度等几何参数以及滑坡地形参数如后壁、前缘、冲沟,以此分析102滑坡多年来的变化情况,为102滑坡防治提供参考与借鉴。

1研究区概况

102滑坡群位于念青唐古拉山南坡,西藏自治区波密县境内,地处川藏公路(G318)林芝至波密县路段,东距波密县城约82 km,西至林芝县城区约152 km。2#滑坡为102滑坡群主滑坡(通称102滑坡),位于北纬30°04'13″~30°04'32″,东经95°08'17″~95°08'28″,长约558 m,宽约302 m。102滑坡发育在冰碛台地上,前缘为一陡坡地带,滑坡底部为帕隆藏布江。滑坡所在地区分属亚热带季风润湿、温带半湿润气候带,年降雨量达到1086 mm以上。6-8月为该地段雨季,降水量大而集中,地下水富集。受地表水冲刷、滑坡后壁地下渗水影响,滑体上形成数条冲沟,造成102滑坡土体松散、抗滑能力减弱(图1)。

图1野外调查照片

2数据来源与数据处理

2.1 数据来源

本文采用遥感数据主要有以下几种:①ASTERGDEM数据,数据时间为2009年,空间分辨率为30 m;②Landsat TM/ETM+数据,空间分辨率为30 m,数据时间为1989-2014年,由于卫星数据质量问题,1990、1991、1993-1998、2005、2012年受数据质量、数据缺失等影响,未能获取连续序列的遥感数据;③IKONOS数据,空间分辨率为1 m,数据时间为2000年10月4日;④QuickBird数据,空间分辨率为0.6 m,数据时间为2006年10月30日;⑤Pleiades卫星数据,空间分辨率为0.5 m,数据时间为2013年6月24日(表1)。受高分辨率卫星访问102滑坡次数少、常多云天气影响,不能有效获取数据,因此本文只获取到3期高分辨率卫星数据。从高分辨率影像上分析(图2),能够有效解译滑坡后壁、滑坡前缘、冲沟等细部特征。

表1 滑坡调查所采用遥感数据

数据名称 数据日期 数据分辨率 地图投影
ASTER GDEM 2009年 空间分辨率30m UTM/WGS84
Landsat TM/ETM+ 1989.01.14、1992.04.12、1999.09.23、2000.05.04、2001.03.20 空间分辨率30m UTM/WGS84
2002.10.17、2003.05.13、2004.05.07、2006.05.07、2007.04.30
2008.03.07、2009.02.14、2010.12.02、2011.03.16、2013.08.04、2014.03.16
IKONOS 2000.10.04 1m UTM/WGS84
QuickBird 2006.10.30 0.6m UTM/WGS84
Pleiades 2013.06.24 0.5m UTM/WGS84

图2高分辨率遥感影像

2.2 数据处理

(1)滑坡细部特征提取

对3期高分辨率遥感影像进行几何校正、正射纠正、影像配准之后,进行人工解译,利用ArcGIS软件分别提取102滑坡后壁、前缘、滑坡冲沟、洼地、坡积物等细部特征,形成3期人工解译数据,以便对比分析15年来102滑坡细部特征变化及发展趋势(图3)。

图3 102滑坡发展趋势分析

(2)滑坡破坏范围提取

102滑坡在大量降雨、富集地下水、陡峻坡体的影响下,每年发生多次崩塌、泥石流灾害,滑坡所在区域植被严重破坏、岩土体裸露,在中分辨率遥感影像上与周围茂盛植被存在明显界限,可通过该界限提取出滑坡破坏范围。本文以覆盖周期短、具有丰富光谱信息的Landsat TM/ETM+数据为基础,计算归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index),建立NDVI植被指数长时间序列数据集。NDVI又称标准化植被指数,定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值:

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

NDVI值范围在-1~1之间,植被覆盖度越高其值越大,数值0常作为NDVI区分植被与非植被信息的临界点。考虑到云、水、雪在可见光比近红外有更高的反射作用以及岩石、裸土在两波段有相似的反射作用,云、水、雪、岩石、裸土的NDVI值均为负。因此不能直接以数值0作为滑坡破坏范围提取的依据。经过多次试验,选择-0.2~0作为滑坡破坏范围的判定阈值,区分开植被与裸土、岩石。在此基础上计算出102滑坡破坏范围,形成102滑坡破坏范围时间序列数据。

3结果分析

以Landsat TM/ETM+遥感影像为基础,计算1989、1992、1999-2014各期影像对应的NDVI数据,结合原始影像与DEM数据提取出各个时期的滑坡破坏范围,利用3期高分辨率遥感影像数据(QuickBird、IKONOS、Pleiades)提取滑坡前缘、后壁、冲沟、坡积物等信息,分析102滑坡在多年来总体变化趋势及滑坡细部变化特征。

3.1总体趋势

图4所示为102滑坡NDVI时间序列数据,绿色表示植被指数越高,植被生长情况好,红色为水体、裸土、岩石、云雾。通过与TM/ETM+影像4/3/2假彩色合成对比分析,去除云雾、水体的影响,提取出各时间段的滑坡范围。

图4 NDVI时间序列数据

结果显示,由于1991年6月102滑坡剧烈运动,造成土体移动、植被破坏,滑坡破坏范围投影面积为174400 m2。1992-1999年滑坡范围缩小为107617 m2,植被恢复区域为滑坡左右两侧,其中左侧后壁和右侧前缘植被恢复最好,表明在经过大范围滑移、势能得到释放后滑坡趋于稳定。1999-2001年破坏范围未有明显变化。2 001-2002年滑坡植被进一步得到恢复,据资料显示2001年7月-2002年11月102滑坡进行了临时保通工程,以锚索肋板墙、桩板墙、排水设施、种树等方式,加强了滑体、路基的稳定,工程措施有效限制了滑坡发展。2003年滑坡破坏程度趋于减小,这一时期NDVI图上显示滑坡发展成为长条形,滑坡左右两侧植被恢复良好,植被增长有效的起到了护坡作用。在各个时期NDVI数据、数字高程DEM数据以及原始影像分析的基础上,统计出1992、1999-2014年滑坡范围面积数据(图5),102滑坡整体破坏范围呈逐年递减趋势,至2014年破坏范围比1992减小79%。本文分为三个时间段(1992-1999、2000-2006、2007-2014)进行形变制图,绿色为滑坡缩小范围,红色为滑坡增加范围。从图6上可以看出滑坡破坏逐步缩小趋势,其中1992-1999年滑坡左右两侧逐步稳定,2000-2006滑坡两侧趋于稳定的同时滑坡有向后发展趋势,2007-2014年滑坡右侧趋于稳定,而滑坡后壁和滑坡左侧仍处于发展状态。各个时间段滑坡增加与减少面积见图7。总的来说从1991年滑坡发生剧烈变化,经过多次滑坡治理,102滑坡的发展趋势得到了一定控制,但是受滑坡后壁地下水以及强烈地形变化,滑坡左侧仍然处于不稳定状态。

图5 1992-2014年102滑坡破坏范围

图6 1992-2014滑坡发展趋势

图7 1992-2014滑坡面积变化

3.2细部特征变化趋势

本文利用ENVI 4.8软件对2000、2006、2013年遥感影像进行几何校正、正射纠正、影像配准之后,利用ArcGIS软件提取出3期影像上102滑坡后壁、前缘、冲沟等细部特征,并勾绘出破坏范围(图8)。图中绿色为滑坡上的主要冲沟,红色为滑坡后壁,蓝色为滑坡破坏范围,橙色为318国道。通过3期人工解译数据,分析102滑坡细部特征变化及发展趋势。

图8 高分辨率遥感影像解译

(1)自1992年大滑坡以来102滑坡一直处于不稳定状态,在2000年IKONOS影像上滑坡周界、台地、洼地、拉张裂缝等形态特征已难以明显分辨出来。2000年滑坡后壁由两部分组成,滑坡体上发育有5条主要冲沟(编号从左至右为1~5号)。2006年Quickbird影像显示坡体上主要冲沟为3条,其中1号、4号冲沟处已在2001年滑坡治理过程中通过锚索肋板墙、桩板墙、排水设施、种树等方式阻止了其进一步发展,影像上看不出两条冲沟,2、3号冲沟之间有扇形坡积物存在。2013年Pleiades影像上显示滑坡右侧已趋于稳定,3号、5号冲沟两侧植被生长良好,而滑坡左侧后壁仍向后发展,滑坡后壁洼地明显,野外调查时发现洼地后壁有地下水渗出,侵蚀滑坡后壁底部。

(2)通过对3期解译数据叠加分析,形成2000-2013滑坡变化分布图。图上深绿色为2000-2006年缩小范围,浅绿色为2006-2013年缩小范围,浅红色为2000-2006增加范围,红色为2006-2013增加范围。经过对比分析,2000-2006年滑坡后壁左侧部分向北发展,与2000年影像相比滑坡后壁扩展的投影距离约32 m,滑坡后壁坡度增加,滑坡西北与东南方向逐步趋于平稳,植被生长茂盛。2006-2013年滑坡后壁左侧部分向东发展,水平距离约47 m,面积约6345.69 m2。滑坡壁右侧部分逐步趋于平稳,植被覆盖增加。

4结论

通过利用中高分辨率多时相滑坡遥感影像解译及分析,本文对102滑坡发展趋势及滑坡遥感调查特点总结如下。

(1)102滑坡地处亚热带季风润湿、温带半湿润气候带,具有丰富降水条件,加之地形高差相差较大,地形起伏剧烈,为滑坡的发育提供了十分有利的临空条件。在暴雨条件下,地表水渗入坡体,坡面水流势能大,加之滑坡体物质结构松散,降低了土体的抗剪强度,更易侵蚀滑坡体,影响滑坡稳定性。滑坡后壁渗出的地下水,沿泥石流沟不断冲刷滑坡边缘,带走滑坡底部物质,造成滑坡边缘崩塌,滑坡不断向东侧及后部扩展。经遥感数据分析得知,2000-2013年滑坡后壁向北扩张约32 m,滑坡东侧边缘向东扩展约47 m。滑坡右侧堆积物增加、植被生长不断恢复,有效的缓解了滑坡右侧继续发展的趋势。虽然经过多次滑坡治理,根据现场调查滑坡左侧受地形、地下水影响,滑坡后壁坍塌、坡面泥石流、左侧冲沟等仍在发育,洪积碎石类砂土有阻断318国道危险存在。

(2)滑坡遥感可采用中分辨率、高分辨遥感卫星影像。其中,中分辨率遥感卫星如Landsat TM/ETM+可通过免费方式获取,无成本耗费。通过本文分析,对于大型古滑坡,采用中分辨率遥感卫星分析其总体发展趋势,可为滑坡防治工作提供技术借鉴与指导。但是受分辨率限制,滑坡细部特征如滑坡后壁、前缘等不能清晰展现出来。因此,有必要借助高分辨率卫星的细部辨识能力,进行滑坡详细制图。二者结合能够从总体和细部两个方面总结滑坡特征,也有利于减轻够买长时间序列高分辨率遥感卫星影像的成本。受卫星访问次数、云雾天气等影响,同一传感器获取的高分辨率遥感卫星不足以构成长时间序列影像数据,目前可采用的方法是利用多传感器源的高分辨率影像经过配准进行解译,提取滑坡参数数据,再进行趋势分析。本文对2006年QuickBird、2000年IKONOS与2013年Pleiades,分别进行正射校正,以2006年QuickBird影像为基准,与IKONOS及Pleiades进行影像配准,配准精度可达到1~2 m。受102滑坡地形起伏影响,相比平坦地区多源遥感影像配准精度较低,进而对影响了滑坡信息提取的精度。后续研究将着重解决地形起伏地区多源遥感高精度配准算法研究,以便提高滑坡遥感信息提取的精度。

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Pleiades-1

卫星类型: 对地观测

所属国家: 法国

分辨率: 0.5米

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