高精度卫星遥感影像在景谷县地质环境调查中的应用

牛宗硕， 孙新辉， 朱广毅

(1.昆明理工大学，云南昆明 650093；2.云南省地质环境监测院，云南昆明 650093)



高精度卫星遥感影像在景谷县地质环境调查中的应用

牛宗硕1， 孙新辉1， 朱广毅2

(1.昆明理工大学，云南昆明 650093；2.云南省地质环境监测院，云南昆明 650093)

选择SPOT-6卫星高精度遥感影像，以人类工程活动区域为解译范围，以RGB彩色合成图像作为解译的标准图像，经图像校正与增强、图像融合与图层叠加处理后，对景谷县自然地质环境、人类工程建筑等地理要素和滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害进行了遥感解译。结果表明，景谷县3大地质灾害主要分布在河流两侧、山体陡峭区域，主要受植被破坏以及人类工程活动的影响。

高精度卫星遥感影像；遥感解译；地质环境；地质灾害

云南省景谷傣族彝族自治县(简称“景谷县”)是一个地质环境较为复杂的地区，每次地质环境调查工作中都耗费了大量的人力和物力，尤其是偏远山区，各个方面相对落后，给地质环境详细调查工作带来了诸多困难。当前，高精度卫星遥感影像解译技术发展迅速，精度和解译技术都有了很大的提高，尤其是在地质环境详细调查中的应用，更能体现该技术的先进性、实用性与高效性。笔者着重介绍了高精度卫星遥感影像在云南省景谷县地质环境详细调查工作中的应用，为景谷县的地质环境详细调查工作提供了高效的技术手段，同时也为景谷县地质灾害监测工作提供了技术和理论支持。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区地质环境概况

景谷县地处我国低纬度地区，地形地貌复杂，山脉纵横、坡体陡峭，垂直变化大。气候类型属南亚热带季风气候，雨量丰沛，县境内江河密布，均属澜沧江水系。全县位于横断山脉南端，重峦叠嶂，澜沧江水系迂回蜿蜒[4]。总体地势由北向南倾斜，呈山川相间帚状分布，各河谷从低到高分布着谷地、丘陵、山地等，形成河谷幽深，山坡陡峻，中山宽谷盆地镶嵌其中的地貌景观，相对最大高差达2 320 m。地质构造为三江印支褶皱系、昌宁—澜沧复背斜和兰坪—思茅上叠拗陷复合地带，为思茅断裂与澜沧江断裂带之间的弧形块区，构造特征为向南东和南西撒开、向北西和北东收敛的特点。县域新构造运动主要表现为上升运动，明显表现出构造运动的继承性，差异性和间歇性[4]。近年来，景谷县人类活动及经济建设不断扩大和加速，诸如开采矿石、兴修水利、修筑公路、毁林开荒、城镇和乡村建设等，极大地改变了县境内地质环境条件，致使水土流失加剧，坡体稳定性降低，弃渣堆放不合理，并引发地表变形，破坏河道平衡等，从而造成河床淤积，岸坡再造，致使地质灾害频发。县境内多地区的滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害直接威胁人民生命财产安全。

1.2 研究方法

高精度遥感技术通常理解为在特定飞行器(卫星、无人机、有人机等)上安装接收装置，收集地面各种地物地貌的电磁辐射信息，利用专业解译知识判断地质环境特征的一门技术。遥感技术的发展已经历100多年的历史，由低精度遥感发展到高精度遥感，由军事机密技术发展到各个行业，高精度遥感技术已经成为当今社会应用最广的一门技术。当前，高精度遥感技术应用广泛，主要应用于资源勘查、地质测绘、数字城市、地质环境调查、地质灾害监测等领域[3]。由于高精度遥感技术具有获取范围广、时实效率强、解译精度高、获取手段多等特点，已成为开展地质环境调查工作的重要手段之一。

1.3 卫星遥感影像获取与处理1.3.1

卫星选取与数据获取。该研究选择SPOT-6卫星，它是由欧洲领先的空间技术公司(Astrium)制造，于2012年9月9日成功发射，是一颗提供高分辨率光学影像的对地观测卫星，具有60 km大幅宽和高至1.5 m分辨率的优势，能够以每天600万km2的覆盖能力访问地球上任何地方。遥感图像数据获取要结合景谷县特殊的地质环境特征进行选择，主要要求以下两方面：一是空间分辨率的选择。地质环境调查的主要任务就是对人民活动的区域进行遥感解译，分析地质灾害发生的可能性，所以此次空间分辨率要求小于等于3 m，解译范围为人类工程活动区域。二是波段组合方面的选择。由于该地区植被发育茂盛，大气密度大，给卫星的数据采集造成了一定的影响，所以在实际工作中，主要采取RGB彩色合成图像作为解译的标准图像。

1.3.2 图像校正与增强处理。获取得到的遥感数据需要进行图像校正和增强处理，主要原因是内部和外部误差的影响造成遥感图像失真，甚至发生小幅度的形变，所以为了增大地质环境解译工作的准确性，需要对原始遥感图像进行处理，得到更可靠的图像。校正内容主要为几何校正，目的是消除倾斜误差和投影误差[2]。校正方法为基于多项式的几何校正。除了进行遥感图像校正之外还要进行增强处理，常用的遥感图像增强处理的方法有灰度增强、彩色增强、边缘增强等。遥感图像增强处理的目的是提高遥感图像的视觉性，使遥感图像更加真实，利于景谷县的地质环境调查。

1.3.3 图像融合与图层叠加。遥感图像经过校正和增强处理以后还需要进行融合处理，融合处理是采用一定的数学算法把不同的遥感数据融合在同一坐标系中，生成新的信息或合成图像的过程。当前常用的图像融合方法有信号级融合法、像元级融合法、策级融合法和决特征级融合法[2]。为了达到更高的精度，此次采用的是像素级融合法。图层叠加目的是把等高线、行政区域、地质构造、经纬网等数据利用MapGIS软件进行叠加，使遥感数据和矢量数据共同显示在软件的窗口上，这样更加直观，利于对地质环境的解译。

2 结果与分析

2.1 景谷县地理要素解译

2.1.1 自然地质环境。

(1)地理位置。景谷县位于云南省普洱市中部地区，地理坐标为100°02′～101°07′E、22°49′～23°52′N。经纬网上显示北回归线从县城周边通过，为典型的南亚热带地区。东与宁洱相接，南及东南与宁洱、普洱相连，西与双江、临沧2县隔江相望，北和镇沅县毗邻。景谷全县东西间隔107 km，南北相隔115 km，总面积7 550 km2。

(2)地形地貌。县境内山体发育较多，河流纵横切割，山脉和峡谷相间分布，山间平坝星罗棋布，县域总体发育为中山山地间谷地镶嵌的地貌形态。西部和东南部分别受澜沧江及其支流和小黑江及其支流的切割作用，呈现出山谷幽深、高山峡谷的地貌形态；而由北至中东部地区多为中山、丘陵和盆地相间的地貌形态，山体连绵起伏，多沿构造线呈北东—南西向延伸，盆地多平坦而开阔，偶有低中山和丘陵点缀其间。

(3)沟谷、水系。由于气候温和，雨量充沛，江河密布，景谷县地表水系较为发育，多数水源流程短，部分沟谷为干箐。全县境内河流共计94条，累计全长1 863.54 km，总径流面积7 777.00 km2。县境内主要河流均属澜沧江水系，包括澜沧江、威远江、景谷河、民乐河等。

(4)土地。景谷县共有土地75.18万hm2，其中，耕地5.74万hm2，林地58.33万hm2，荒山荒地2.03万hm2，园地6.48万hm2，水域1.04万hm2，其他用地1.56万hm2。县内共有大小坝子23个，总面积4.80万hm2。全县土壤分布有赤红壤、黄棕壤、棕壤、紫色土、冲积土和洪积土等，其中赤红壤的面积为最大，占可利用土地面积的60.6%，是农业种植的主要土壤。

(5)森林。景谷县林业用地58.33万hm2，占总面积的77.5%，森林覆盖率达74.7%，森林大多分布在山体的斜坡上，局部山体呈黑色，为人类砍伐森林、烧山所致。从遥感影像不难发现位于山脊两侧的植被发育较差，颜色较浅呈鲜绿色；位于沟谷两侧的植被发育较好，颜色较深，呈深绿色，这也是判断山脊和沟谷的重要标志之一。

2.1.2 人类工程建筑。

(1)房屋。根据景谷县遥感图像，对县城区域以及各个村镇的居民点进行矢量化，着重解译山区村镇和居民点的房屋建筑，尤其是靠近山坡的居民点，要分析该居民点是否存在地质灾害隐患。

(2)道路。道路矢量化是地理要素矢量化的重要工作之一，景谷县道路四通八达，包括城区道路、省道、县道乃至乡村小路，每条道路需要精细解译，尤其是毗邻不稳定斜坡的路段，要加大解译力度。

(3)厂矿。景谷县区域厂矿开采较多，有铜矿、盐矿、有色金属矿、采石场，诸多矿产资源的开采势必影响了周边的地质环境特征，部分开采区域屡有地质灾害发生，因此要对厂矿进行精细遥感解译。

(4)坝体、桥梁。景谷县有多条流域，县境内水系发育丰沛，人工水利工程(水库、水电站)都修建有大型坝体和桥梁，坝体失稳同样会给县城造成一级乃至多级次生伤害。

2.2 景谷县地质灾害遥感解译

根据云南省政府要求，要大力进行地质环境调查工作，摸清云南省山区地质环境和地质灾害特征。地质环境调查工作往往局限在传统的野外踏勘之中，而新兴的高科技技术却不能得到更好地推广和应用。采用高精度遥感技术分析景谷县地质环境要素，确定滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害的类型、空间分布、规模大小及灾情等级，评估地质灾害形成的地质环境特征，编制遥感解译图件及报告。地质环境背景主要解译与滑坡、泥石流、崩塌等地质灾害形成有关的各种地质特征，包括地形地貌、地质构造、地层岩性以及人类工程活动等。

2.2.1 滑坡解译。滑坡的解译工作较为复杂，经历较长时间的运动滑坡，由于地表植被覆盖、人类开山造田、地质运动等影响，滑坡的原有形态被破坏，这就给滑坡的解译带来了困难，尤其是大型的古滑坡，其原有的结构特征遭到破坏，加大了解译的难度。

滑坡具有明显的结构特征，可以根据滑坡的结构进行解译。如图1所示，在遥感图像上可以利用滑坡的结构进行解译[5]。已失稳的古滑坡在结构上与周边地形特征不同，具有后缘塌陷形成峭壁或沟谷，侧缘断裂形成裂缝，中部土地隆起，前缘呈流状，整体地形起伏不平，呈波浪状或台阶状。通常滑坡体在高精度遥感图像上呈簸箕形、舌形、V字形等形态。新形成滑坡可以见到后缘、滑坡壁、滑坡台阶、侧缘、滑坡舌等特征。现实中的滑坡往往不会具有如此明显的结构特征，经过地质运动和人类造田活动，滑坡的结构被破坏，地表特征不复存在，但滑坡的地下特征尚在，可以反映到地表特征上，后缘和侧缘由于滑坡的位移，形成裂缝和沟谷，地下水发育，植被往往发育茂盛。如图2a所示，H062号滑坡侧缘及后缘植被发育茂盛，滑坡台阶有耕地，其他部位植被覆盖小，滑坡规模较小，呈簸箕形，前缘河流径流，坡体失稳，威胁后缘的李家村。

有的滑坡具有明显的地貌特征，在滑坡单体识别中可以分析滑坡影像的形态、纹理、色调等特征加以识别。如图2b所示，H037号滑坡整体地貌呈台阶状，遥感图像可见暗色条纹，即滑坡台阶，坡体植被不发育，呈灰褐色，侧缘的村落为威胁对象。在大范围地形地貌识别中，滑坡多在山体的阴坡、植被不发育的强风化基岩上以及河流汇集处的上游等地点[3]。

水流是影响滑坡发育的重要因素，暂时性的水流主要有降雨、洪水等，连续性水流主要为江河、溪流、湖泊等，一方面由于水流冲刷造成坡脚的重力失稳，另一方面由于水流的浸泡造成砂土液化，坡体最终失稳，失稳的坡体滑动以后，会改变河流的流向，造成河流堵塞或者河流弯曲，所以靠近河流的坡体要精细解译[1]。如图2c所示，H006号滑坡位于威远江左岸，河流由南向北径直而流，到达此处河流突然改向，左侧坡体突出，坡体多出发育剪切裂缝，可以断定是滑坡的隐患点。昔俄村位于滑坡体上，由于威远江的水动力因素，坡体极有可能再次失稳。

滑坡的解译工作除了重点的村镇外，还需对各种工厂、矿山、大型建筑物的周边进行解译，这类坡体往往被人类工程活动所破坏，形成更为陡峭的非自然坡体，在一定的自然和工程活动的影响下，如地震、降雨、坡脚开挖、工程爆破等可能造成坡体失稳[6]。图2d为采石场，采石场地质结构一般较为稳定，但遇到地震、爆破可能造成坡体失稳。图2e为橡胶厂，橡胶厂失稳的原因主要是坡体前缘开挖剧烈，形成陡坎，土质坡体极易失稳。

利用高精度遥感技术对景谷县地质环境进行调查，首先根据影像特征识别滑坡体，然后勾绘出灾害范围，确定其规模和性质，分析其危害程度和发展趋势等。随着高分辨率的彩色图像出现，大大地提高了对地质灾害调查的能力，减轻了地质工作者的工作量，同时也减少了地质灾害造成的损失。

2.2.2 崩塌解译。崩塌体一般发生在陡峻山崖上，岩石节理裂隙发育是造成崩塌的内在因素。崩塌体的坡度较陡，一般为45°～75°，该地段上陡下缓，崩塌堆积体分布在下方的平缓地段，其表面粗糙不平，多有隆起，植被发育较少[3]。崩塌体边界线明显，多呈不规则状，等高线较密，崩塌壁颜色多呈浅色调，与周边色调区别明显，无植被生长。如图3a所示，崩塌体上方形成危岩体陡崖，呈暗色，下部为崩塌堆积体，呈浅色，无植被生长，可判定此崩塌处于运动状态。趋于稳定的崩塌，其崩塌壁色调呈深色，表面粗糙度减少，可见少量植被生长。

景谷县为高山峡谷地貌，所以特别应注意阴影部分的影响。有的崩塌壁发育成陡崖，采集遥感数据时，由于光照方向影响，崩塌体会被阴影所遮挡，可以利用这一信息对崩塌体进行解译。如图3b所示，B001号崩塌体图像呈条暗色带状，最暗色条纹为崩塌体阴影，判断为临空陡崖，灾体上部植被覆盖较好，下方堆积体为铁炉组住户。

崩塌隐患点可以从本地的地质构造特征加以判断，若本地的地质构造出现地层分界线，不同的地层其岩性不同，由于地质动力的作用，破坏了地下基岩的稳定性，则可能出现崩塌体[1]。如图3c所示，崩塌体下方有一条地层分界线，北侧为玄武岩，南侧为灰岩，崩塌体北侧的暗色区域形成陡崖临空危岩分布区，所以解译为一崩塌隐患点。

除此之外，还应对大型建筑周边的坡体进行精细解译，人类的工程活动往往是造成崩塌的二次因素。如图3d所示，水泥厂坡脚开挖，形成陡崖；图3e坡下开山拓路，形成陡坎。根据颜色和地层的判断，一处为岩体崩塌，一处为土体崩塌，影响对象均是坡体下方的人类工程建筑。

2.2.3 泥石流解译。利用高精度遥感图像对泥石流的形成情况进行分析，确定泥石流的性质、规模、危害程度等特征。泥石流分为3个区(形成区、流通区、堆积区)，在解译过程中

要结合这3个区进行分析：形成区的山坡陡峻，地层复杂，基岩风化严重，地表覆盖松散，为泥石流的物源提供了物质基础，通常物源的形成大多为松散地表覆盖物，在降雨的作用下，沟谷两侧的坡体失稳，在遥感卫片上，该区域的色调较浅，纹理复杂，地形多变；流通区的沟谷直短，纵坡较小，蓄水量较小，沟谷较窄，水流较急，遥感色调稍深；堆积区位于沟谷出口处，通常堆积区植被发育较好，局部种有农田，中间有水支流汇入水干流。由于景谷县多山多谷的地形地貌特征，使得县境内的泥石流主要为大型泥石流，且大都分布于高山峡谷中，毗邻河流，雨季发生的概率较大。

如图4所示，N002号泥石流沟的特点是流域面积较大，形成区地表色调较浅，植被覆盖较差，地势陡峭；流通区色调稍

深，地势稍缓；堆积区有支流汇入干流，耕地开垦，地势平坦。

3 结论

该研究对景谷县的地质环境进行遥感解译，总结出景谷县3大地质灾害主要发生在以下区域[7]：

(1)河流两侧。由于河流的冲刷，水动力增大，坡脚失去承载力，致使坡体失稳。

(2)山体陡峭区域。景谷县以高山峻岭地貌居多，部分山体坡角大于35°，地表覆盖若是松散土层或者是顺向岩层，这种山体极易发生地质灾害。

引起地质灾害的原因主要有：

(1)植被破坏。植被本身具有固定地表结构的作用，多数水土流失往往是植被的破坏造成的，植被的破坏加剧了水土流失的可能性。

(2)人类工程活动。人类的工程活动破坏了地形地貌原有的结构，致使地质灾害的发生。

[1] HUGGER C，KAAB A，HAEBERLI W.Remote sensing based assessment of hazards fromglacier lake outbursts: A case study in the Swiss Alps[J]. Canadian geotechnical journal,2002,39(2):316-330.

[2] VANTUONO W C.Simplifying signal design [J].Railway Age, 2000 (8):61-62.

[3] 邓辉.高精度卫星遥感技术在地质灾害调查与评价中的应用[D].成都：成都理工大学,2007.

[4] 丁中开,康晓波.景谷傣族彝族自治县地质灾害详细调查工作设计[R].2014.

[5] 王龙飞.国产卫星数据在地质灾害遥感调查中的应用[D].北京：中国地质大学,2014.

[6] 乔磊.SPOT遥感影像处理技术以及在青岛市海洋功能区划中的应用[J].海洋湖沼通报,2005(2)：8-12.

[7] 邵虹波.遥感技术在滇西某铁路选线地质灾害调查研究中的应用[D].成都：成都理工大学,2009.

本刊提示 来稿请用国家统一的法定计量单位的名称和符号，不要使用国家已废除了的单位。如面积用hm2(公顷)、m2(平方米)，不用亩、尺2等；质量用t(吨)、kg(千克)、mg(毫克)，不再用担等；表示浓度的ppm一律改用mg/kg、mg/L或μl/L。

Application of High Precision Satellite Remote Sensing Image in Investigation of Geological Environment of Jinggu Autonomous County

NIU Zong-shuo1, SUN Xin-hui1, ZHU Guang-yi2

(1. Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650093; 2. Yunnan Institute of Geological Environment Monitoring, Kunming, Yunnan 650093)

Adopting SPOT-6 high precision satellite remote sensing image, with human engineering activities region as interpretation range and RGB color composite image as standard image, through image correction and enhancement, image fusion and overlay processing, remote sensing interpretation was conducted on geographical factors such as natural geological environment, human engineering and construction,geological disasters including landslide, collapse, debris flow in Jinggu Autonomous County. The results showed that three major geological disasters are mainly distributed in both sides of the river, mountain steep area, mainly due to the influence of vegetation destruction and human engineering activities.

High precision satellite remote sensing image; Remote sensing interpretation; Geological environment; Geological disaster

2015-11-28

S 127

A

0517-6611(2015)35-357-04

牛宗硕(1989-)，男，河北张家口人，硕士研究生，研究方向：卫星遥感。