堰塞湖灾害应急救援分析及影像辅助信息提取

谭龙飞 李玉霞 张文华

摘要：文章基于遥感对地观测系统特征和优势，面向四川地区堰塞湖灾害多发特点，建设基于遥感数据的堰塞湖应急信息提取系统，能够使得应急救援具有更加实时的信息，能给出更为有效的应急救援辅助决策方案，提升应急救援的响应能力和数字化建设的水平。解决四川山地等自然灾害高发区域中堰塞湖突发事件后灾害信息不足、数据可靠性和时效性不强等问题，实现基于遥感影像的堰塞湖灾情评估、预警及救援辅助决策响应。为复杂场景下重大堰塞湖灾害事件提供准确、实时的堰塞湖相关范围内的水体面积/体积定量估算，堵塞物体量及分布、堰塞湖过水状态监测、堰塞湖边界信息以及道路、重点建筑等典型目标物定量信息现状图;并可以对堰塞湖进行夜间动态监测，测算现场敏感区域的面积、分布、变化情况及预警发展趋势;为应急指挥中心提供险情判断、救援管控、灾情监测和辅助决策分析，并为相关管理部门制定堰塞湖次生灾情预警提供可靠的科学依据。

关键词：堰塞湖灾害;应急救援;影像辅助;信息提取

一、引言

我国幅员辽阔，是地质灾害频发的国家。其中，西藏和四川西部地区地形多山复杂、气候多变，经常发生堰塞湖、地震、滑坡和泥石流等地质灾害。同时四川除长江主流流经该省外，还具有众多其他支流，因此相较于其他省份孕育堰塞湖的概率更大。然而绝大多数堰塞湖发生于偏远多山地区，人迹罕至，对应急救援工作造成了极大的挑战。面向堰塞湖灾害应急救援实际信息化需求，多源遥感影像已经逐渐成熟并应用于辅助信息提取，初步形成应急救援队伍信息化作战能力。大范围区域的实时/近实时信息是堰塞湖灾害应急救援的有力支撑，是突发性事故处置中的重要数据来源，是对事故及时、正确地进行应急处理、减轻事故危害和制定恢复措施的根本依据。但是，由于不同影像平台数据差异较大，不同类型传感器数据存在不同数据格式等问题，且后续处理过程烦琐，需要消防人员具备一定的专业技能和经验，造成救援决策的时效性很差，达不到应急救援实战化应用需求。

文章提出了基于多源遥感影像的堰塞湖应急救援辅助信息提取技术，通过三个方面分别介绍堰塞湖应急救援的挑战、堰塞湖灾害的多源遥感影像处理流程、基于多源遥感影像的堰塞湖信息提取指标分析。结合金沙江堰塞湖和丹巴堰塞湖案例从应急救援角度分析了堰塞湖灾害应急救援特点，探讨了目前堰塞湖灾害救援过程中信息化技术和难点。基于遥感和数据分析在灾情获取分析方面体现了巨大的优势，如何基于多源遥感影像进行应急救援辅助信息提取，并有效形成应急救援队伍信息化作战能力成为了应急领域的热点问题。文章针对金沙江堰塞湖和丹巴堰塞湖的应急救援辅助信息提取，提出了多源遥感图像信息提取技术，可提供救援过程中救援道路通行能力、过流状态、掘进路径和人员等重要信息保障，对堰塞湖灾害应急处置与救援提供了新的方法和手段，对于保护人民生命财产安全具有重要意义。

二、堰塞湖灾害救援及处置特点分析

堰塞湖通常會形成非常严重的次生洪水灾害，造成非常惨重的人员伤亡和财产损失。同时其伴随交通、信息、通讯中断，灾害中心区域与外界隔绝，应急保障系统缺失和运行不畅，给消防救援和应急救灾工作增加了难度，因此对堰塞湖导流辅助信息提取是非常必要且有意义的一项工作。

最近几年我国比较有名的堰塞湖有：唐家山堰塞湖位于中国四川省北川羌族自治县境内，其堰塞坝位于北川老县城曲山镇上游4公里处。2008年5月12日发生的汶川大地震造成唐家山大量山体崩塌，两处相邻的巨大滑坡体夹杂巨石、泥土冲向湔江河道，形成巨大的堰塞湖。堰塞坝体长803米，宽611米，高82.65至124.4米，方量约2037万立方米，上下游水位差约60米。6月6日，唐家山堰塞湖储水量超过2.2亿立方米，6月10日1时30分达到最高水位743.1米，最大库容3.2亿立方米，极可能崩塌引发下游出现洪灾，为汶川大地震形成的34处堰塞湖中最危险的一座。6月7日上午7时，唐家山堰塞湖通过开挖引水槽排水，降低堰塞湖的水位、水量，开始泄流。6月10日至11日，泄洪获得了成功，唐家山堰塞湖黄色警报于6月11日16时获得解除。

2018年10月10日晚22时6分发生的金沙江堰塞湖灾害，西藏自治区昌都市江达县和四川省甘孜藏族自治州白玉县境内发生山体滑坡，堵塞金沙江干流河道，形成大型堰塞湖，如图1所示。2018年11月3日17时40分许，波罗乡白格村原山体滑坡点发生二次滑坡，导致无法自然泄流。从形成堰塞湖到最终导流成功，共耗费了9天时间，利用无数人力和机具挖掘出泄流槽成功导流泄洪。

2020年6月17日凌晨3时20分发生的丹巴堰塞湖，为丹巴县半扇门镇梅龙沟发生泥石流，阻断小金川河，形成堰塞湖，威胁到了上下游6个乡（镇）17个村的范围，最终经过5天的抢险救援，成功完成堰塞体处置工作。

堰塞湖的主要处置方法有以下三种：当堰塞体体积较大，不易拆除，其构成物质以土石混合物为主，具备快速冲刷条件时，可在堰塞体上开挖引流槽;其构成物质以大块石为主，不具备快速冲刷条件时，可采用机械或爆破开挖泄流渠;当堰塞体体积较小，具有在短时间内拆除的可能性，可对堰塞体进行机械或爆破拆除。

通常的处置方法是采用人工开挖、机械开挖、炸药爆破的方式形成引流槽或泄流渠进行泄流进而排除险情。人工开挖所需人员多，效率低，周期长;因为堰塞湖一般都位于人迹罕至的地方，交通不便，大型工程机械进入很困难。炸药爆破危险性大，污染环境。金沙江堰塞湖的成功处置，给了我们新的启发，可使我们从使用水消融坝体这个角度重新研究一种新的泥沙型堰塞湖坝体处置装置和措施。但是，针对堰塞湖的消防救援还存在以下特点：第一，突发性强。即使在四川和西藏的非传统雨季，在临近堰塞湖灾害发生前，也可能几乎没有任何预警信息，加上事发地点人烟稀少、交通通讯不畅，大大增加了灾害的突然性。第二，稳定性弱。堰塞湖形成后，持续增高的水位对坝体和岸堤不断进行侵蚀和强压，极易引发溃坝及崩岸;灾害发生区域属高山峡谷地貌，山体构造主要为砂石、风化岩土、松散沉积土，几乎无植被覆盖，加上极端天气多发，受大雨冲刷极易形成不稳定流动体引起整体崩塌。第三，施救难度高。灾害发生地属于边远艰苦山区，公共基础设施及应急管理、灾害救援的机制、力量、装备、调度、处置等方面与内地相比都有较大差距，加上天气恶劣多变、路途艰险遥远、通讯盲区较多、民族语言障碍等因素，给应急救援行动带来了巨大困难和诸多不确定因素。7A2E85E9-70CA-4245-BA39-ABA8FF2BE3C9

国内目前堰塞湖相关研究主要包括光学遥感、GIS、地面观测等方法。光学遥感虽然成本低、观测范围广，但严重受限于天气条件，同时夜间观测能力也较差，严重制约了信息提取实时性和准确性。本文以已有的遥感对地观测研究为基础，针对堰塞湖灾害应急信息提取高实时性和准确性需求，开展微波遥感机理、机载/星载算法模型、集成现场处理和推送平台等相关研究和应用。

三、堰塞湖灾害的多源遥感影像处理流程

针对堰塞湖相关定量信息在灾害应急救援中的重要性，以大观测范围、快速时间响应、昼夜工作、高空间分辨率遥感数据为基础，GIS、无线网络传感器为辅，提出并實现快速有效准确的信息提取评估算法模型，为灾害应急救援方案制定提供近实时/实时的定量信息，以及灾害预警、灾害动态发展态势等相关重要辅助信息。

其中，多源数据主要包括0.65附近的可见光波段、0.8的中红外波段、11、12附近的热红外波段遥感卫星数据以及波长在1～1000的微波遥感数据，配套的多源遥感数据处理与分析系统对遥感信息进行智能化处理，包括信息提取、多源数据融合、数据分析到最后的成果发布，从而全面提升灾情预警的准确性、实时监控的有效性、态势分析的可靠性与灾情评估的精确性，目的是打造从遥感多源数据获取到信息化应用和辅助决策的完整的智慧化运行平台，同时基于该平台的建设形成较强的科研能力和原始创新能力。

如图2所示，基于多源影像的堰塞湖导流应急信息系统工作流程主要是准备、输入、处理、显示/存储。准备：平时维护时，准备历史数据，存储到系统中。输入：高分卫星遥感数据、无人机数据、地面实测数据、历史数据等信息在使用时通过各种手段输入到系统中。处理：对于输入的数据，有针对性地进行各种处理，得到的产品和结果可用来显示和存储。显示：处理的结果，可通过系统显示，作为系统指挥辅助决策的辅助手段。外部访问：灾害处理时间长，需要协调、指挥的事情多，系统提供方便的外部访问接口， 满足移动指挥的需要。

四、结果

目前，基于多种类型的遥感传感器建立了基于雷达、光学传感器等多源数据的导流辅助信息和边界提取快速建模、快速评估、预警及救援辅助决策响应方案及相关信息提取算法，通过参与金沙江堰塞湖星地同步试验，完成了现场数据采集工作，并获取了汪岩段、噶中段、甘白段等滑坡垮塌路段的滑坡及局部堰塞湖重点观测点的地面基础数据及同步多时相高精度多源数据、数据处理方法及分析。

通过与四川省消防总队及各地方消防一线队伍进行多源遥感影像的堰塞湖信息提取应用，可以为堰塞湖消防救援提供有效的信息技术支撑，解决消防队伍人员在数据获取过程中欠缺相关专业知识，数据获取处理不准确、不正确、实时性过低、人力资源耗费大等问题，为消防应急救援提供导流关键信息、指导决策，填补国内目前在该方面的应用空白。以2020年四川丹巴堰塞湖应急救援为例，相较于2018年金沙江堰塞湖应急救援，主要已经实现并提高的指标分析如下：

（1）堰塞湖灾害应急指挥信息定量提取：突发应急事件数据获取后，数据处理和堰塞湖灾情专题信息提取的响应时间在3小时以内，特殊复杂状况的突发应急事件响应时间不大于6小时。

（2）堰塞湖过水与水体边界动态变化：相对误差不超过9%，以及变化检测精度优于90%。

（3）堰塞湖信息专题数据产品生产速度和质量比常规方式提高10%。

（4）现场能够支持超过TB海量影像及其他多源空间数据的实时传输、访问与漫游。

（5）多源遥感数据自动配准精度：对于西藏、四川等地的地形起伏较大、地貌复杂的区域，同源遥感图像自动配准精度优于2个像元，异源遥感图像配准精度优于3个像元。

（6）集成堰塞湖导流相关信息，并提供导流点位周边敏感区域辅助信息，形成导流标准影像格式。

（7）复杂地形条件下，高分辨率影像缺少控制点的几何校正精度：平原地区优于2个像元，山区优于3～5个像元。

五、结语

堰塞湖传统的应急救援及处置方法在遥感、大数据及人工智能等新技术的帮助下可以提高效率和精度，对堰塞湖灾害应急处置与救援提供了新的方法和手段。在开挖导流、救援方式以及决策判断中，基于影像方式提取的信息均对堰塞湖的处置有一定的辅助作用，但是它们短时内无法完整地覆盖代替传统的堰塞湖信息来源，只能在信息辅助方面配合应急救援及处置方式协同应用，充分发挥互补的优势。

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