多源遥感技术在铁路工程地质勘察中的应用研究

2013-08-04 06:34刘亚林
铁道标准设计 2013年5期
关键词:暗河工程地质遥感技术

刘亚林

(中铁第一勘察设计院集团有限公司,西安 710043)

1 概述

遥感技术作为铁路工程地质勘察的有效手段之一,在铁路勘察设计的各个阶段得到了广泛应用[1-3]。在铁路工程地质遥感调查工作中,单一数据源及传统判释方法往往很难达到较好的调查效果,多源数据融合及三维遥感技术的发展为线路工程地质调查提供了新的发展方向[4,5],但多数的研究都集中在基于 DEM数据和遥感影像数据创建的三维环境中[6,7],此方法对DEM数据的精度要求较高,往往也不能较好地反映地表真实地形状况,对大比例尺不良地质的判释效果不佳。本文依托某新建铁路,探讨多源遥感技术在铁路工程地质调查中的新方法,针对不同影像数据源建立不同的三维判读环境,通过不同尺度层次的遥感数据取长补短,以满足铁路工程不同地质勘察阶段的需求。

2 研究区概况

此新建铁路走行于湖南省西北部的低中山区,线路沿线地形陡峻、沟谷深切,地貌多变。区域地质构造复杂,褶皱及断裂构造发育,岩性多变,碳酸盐类可溶岩呈大面积分布,岩溶强烈发育,其间岩溶洼地、槽谷、漏斗、落水洞、井泉、溶洞密布,地下暗河系统错综复杂,地质环境复杂,植被茂盛,基岩裸露少,给野外地质调查带来很大难度,利用遥感技术进行该区域工程地质勘察不失为一种有效手段。

3 数据选择及处理

3.1 数据选择

目前地质遥感判释常用的数据主要有Landsat TM、SPOT以及高分辨率的QuickBird、WorldView等卫星影像以及大比例尺航空影像数据等。为了宏观上了解工作区地形地貌特征、可溶岩与非可溶岩的分布、褶皱及断裂构造的展布等背景信息,微观上详细调查不良地质类型及数量,特别是岩溶的分布及发育规律,分析影响和控制线路方案选择的主要地质问题[8],选用了中小比例尺的LandsatTM5、SPOT5卫星影像以及大比例尺黑白航空影像3个不同尺度层次的影像数据[9]。

3.2 数据处理及信息提取方法

为了提高判读的精度及效率,对卫星影像数据进行了辐射增强、灰度及线性拉伸等增强预处理,进行了几何精纠正使卫星影像与相关数字高程模型数据、地质图相吻合[10],在此基础上创建基于DEM数据及卫星影像数据的三维判读环境;而对于黑白航空影像数据,其比例尺一般都较大,低精度DEM数据不能满足三维建模的要求,根据数字摄影测量的原理,进行航空影像数据的内定向,相对定向,恢复相对的立体关系,建立真三维的航片判读环境。不同尺度层次数据的坐标系统均统一。在地质信息提取过程中遵循从宏观逐步过渡到微观的判读方法,卫星影像数据和航空影像数据相结合,多尺度、多角度逐级提取地质信息(图1)。

图1 多源遥感技术地质遥感调查流程

4 地质遥感调查分析

中小比例尺卫星影像数据主要用于工作区宏观背景的调查,从宏观上初步查明控制线路方案的岩带、构造、富水带及主要不良地质问题,满足铁路勘察预可研阶段设计的需求;而大比例尺的航空影像或高分辨率的卫星影像数据则是进一步详查线路走向一定范围的地质情况,查明影响线路工程的不良地质分布情况,满足铁路勘察初测阶段设计的需求。地质遥感调查按不同阶段侧重点的不同有以下几个方面。

4.1 构造的判释

卫星影像覆盖范围大的特点使地质构造的解译标志在影像上都比较明显,褶皱构造一般呈现地层相间分布的特点,具有核部和翼部的景观特征,而断裂构造多呈线性负地形展布。经遥感判释,本工作区以褶皱构造为主,在卫星影像上可识别的大型褶皱构造有数十条左右,在SPOT5 10 m尺度影像中均具有典型特征,如分布于龙山县的猛必向斜(图2、图3),地层条带呈北东向展布,核部呈负地形,而两翼逐渐抬升,各地层间界线明显。工作区内断裂构造多以褶皱过程中形成的半生断裂为主,多呈现线性负地形展布或有强烈的地貌差异指示。

图2 猛必向斜三维景观图(红蓝模式)

图3 猛必向斜判释图

4.2 岩性的判释

岩性的判释过程一般难度较大,特别是在植被覆盖率较高的区域。岩性判释具有明显的区域性特点,不同地区的岩性判释标志很难相互引用,应根据区域特点,通过遥感图像的地貌状况、纹理色彩、水系径流、地表分化差异、植被覆盖的迥异等综合因素建立各时代地层的解译标志[8]。本工作区广泛发育有可溶性岩层,这是影响线路走向的主要因素之一。在卫星影像上,与其他非可溶性岩层相比,可溶性岩层表现为典型的溶丘洼地、峰丛沟谷或峰丛洼地的景观特征,山体一般呈串珠状分布,地表水系则呈树枝状、格状或角状分布,并广泛发育有岩溶漏斗等不良地质现象。另外,同一可溶性岩层在影像上的解译标志也呈现不同的特征,如可溶性三叠系岩层,巴东组(T2b)呈现为中低山地貌,有明显地表水径流,河网自由摆动,冲沟短陡,切割较浅;嘉陵江组(T2j)则呈现为典型的峰丛沟谷及峰丛洼地的景观特征,广泛发育岩溶漏斗;大冶组(T1dy)则呈现为大型峰丛地貌(图4、图5)。

4.3 岩溶的判释

图4 可溶岩三维景观图(红蓝模式)

图5 可溶岩判释图

岩溶发育广泛是约束本线路工程布置的最核心因素。在中小尺度层次上对区域岩性及构造信息判读查明可溶性盐岩分布范围及规律特点的基础上,利用2.5 m的SPOT5真彩色影像数据进行岩溶分区、汇水面积分析,针对重点区域,利用大比例尺黑白航片影像数据对区域内发育的岩溶洼地、岩溶漏斗、暗河等岩溶不良地质现象进行了详细的调查。

岩溶洼地在影像上一般呈封闭状负地形,底部常附生有漏斗、落水洞等地表岩溶形态,本区域规模较大的溶蚀洼地主要分布于黔江的黑洞口、龙山县茨岩塘镇(图6)、张家界的汪家寨、蔡家坪、芳石坪和桃园县的康家峪、瓦儿岗一带。

图6 茨岩塘镇溶蚀洼地三维景观图

岩溶漏斗在不同种类的影像上呈现不同的影像特征。在SPOT影像上岩溶漏斗呈现碟形、锅形、纺锤形或圆锥形,在山区漏斗形态较完整,灌木丛生的漏斗底部色调为深绿色调,平坦地区受人为活动影响较大,开垦为耕地的漏斗底部为平滑的浅红色调或者浅绿色调;而航片上岩溶漏斗一般呈圆形、椭圆形或不规则形洼地,上大下小,立体观察为锥形,多数被第四纪堆积物充填,或被辟为耕地,呈灰白色调,少量底部生长植被,呈深灰至淡黑色调(图7、图8)。

图7 卧云界附近岩溶漏斗航片三维景观图(红蓝模式)

图8 卧云界附近岩溶漏斗航片判释图

暗河是地下水位以下的溶洞,通过航卫片判读,结合卫片数据可查明暗河的来龙去脉和展布规律,暗河常与干谷并存,如果干谷底部或沿背斜、向斜构造的轴部分布着一连串塌陷、漏斗、落水洞,则其下部可能有暗河的存在,其方向与漏斗、落水洞等的排列方向一致,有时可根据地表水系汇集的趋势,推断暗河的大致位置(图9)。

图9 张家界何家山漏斗群及暗河进出口判释图

基于多源遥感影像数据及数字三维立体判读平台,经过野外验证,整个工作区共判释出岩溶洼地107个、岩溶漏斗2 350个,暗河进出口及泉点96个,岩溶湖25个。通过对各地层中岩溶不良要素分布数量进行统计分析,地层岩性是影响岩溶发育的最主要因素。工作区内三叠系漏斗发育密度平均为10~20个/km2,部分区域发育密度大于30~35个/km2。岩溶漏斗、落水洞在厚层可溶性岩层中(如灰岩)发育较完整,规模较大;在薄层可溶性岩层中(如含杂质的白云岩),只能形成较小的岩溶形态。构造对岩溶的发育影响也较大,岩溶漏斗、落水洞的长轴一般平行于断层带或向斜和背斜的轴部,受褶皱形态及断裂的展布方向控制。

通过中小尺度层次的地质遥感调查可以初步了解工作区地层、构造的概况,在此基础上,利用大比例尺黑白航片数据,对影响线路展布的重点区域或工点区域进行进一步详查,形成多尺度层次的成果,不同尺度层次数据的互补来满足不同勘察阶段地质调查的需求。

5 结论

采用多源遥感技术进行不同尺度层次地质遥感信息的提取,能够有效地发挥数据各自的优势,实现不同尺度层次上数据的相互验证、相互控制,满足铁路工程勘察各阶段的需求。本文将遥感技术、数字摄影测量技术、地质等信息进行融合,结合某新建铁路地质调查工作,针对不同影像数据建立不同的三维解译环境,从宏观到微观循序渐进地提取地质信息,探讨了多源遥感数据及三维可视化技术在铁路工程地质遥感调查中的技术方法,实现了不同阶段、不同尺度层次,不同角度成果资料的互补,取得了较好的判释效果,有效提高了地质信息提取的精度,形成了完整的线路工程地质遥感调查模式。在今后还应加强高光谱影像数据及物、化、探等非遥感数据在铁路工程地质遥感调查中的应用,使地质遥感调查的范围延伸至地下深部,以提高判释结果的精度,促进遥感技术在铁路工程勘察中更大的应用。

[1]卓宝熙,甄春相.遥感技术在铁路工程地质勘察中的应用[J].铁道工程学报,2005(增1):399-406.

[2]方利,车晓明.宝天铁路增建二线滑坡与崩塌调查中的遥感技术应用[J].铁道工程学报,2006(S):243-247.

[3]邵虹波,唐川,李为乐.滇西某铁路拟选线路地质灾害遥感解译特征研究[J].防灾减灾工程学报,2009(3):342-345.

[4]刘桂卫.数据融合技术在铁路地质遥感判释中的应用研究[J].铁道工程学报,2011(10):10-13.

[5]刘汉湖,杨武年,夏涛.高精度遥感三维可视化在岩溶地区工程初勘调查中的应用[J].测绘科学,2007(5):111-113.

[6]高山,冯光胜.三维遥感铁路工程地质勘察技术应用研究[J].铁道勘察,2009(1):36-39.

[7]夏涛,杨武年,马安青.遥感影像三维可视化在岩溶漏斗解译中的应用[J].测绘科学,2009(6):266-267.

[8]卓宝熙.工程地质遥感判释与应用[M].北京:中国铁道出版社,2002.

[9]高山.铁路工程地质遥感图像解译质量分析[J].铁道工程学报,2010(8):25-28.

[10]党安荣,王晓栋,等.ERDAS IMAGINE遥感图像处理方法[M].北京:清华大学出版社,2004.

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