九寨沟地区高位滑坡隐患InSAR-LiDAR早期识别

王之栋,唐 伟,马志刚,李雨宸,杨本勇,李维庆,李永鑫

(1. 四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院,四川 成都 610036; 2. 自然资源部第三地理信息制图院,四川 成都 610100; 3. 西南财经大学天府学院,四川 成都 610066)

高位滑坡是一种从高陡斜坡上部剪出并形成凌空加速坠落的滑坡地质灾害类型,具有撞击粉碎和动力侵蚀效应,易转化为高速远程碎屑流滑动或泥石流流动,往往造成重大地质灾害[1-2]。合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)和激光探测及测距技术(light detection and ranging, LiDAR)在滑坡隐患识别中已展现出极大的应用潜力[3-4]。

国内外学者利用雷达遥感技术在地质灾害隐患识别领域进行了大量的研究。文献[5]总结了InSAR、LiDAR等技术在地灾监测预警中的技术特点和应用发展;文献[6—7]在大范围复杂山区利用InSAR技术进行了滑坡形变的识别和测量;文献[8]利用光学遥感影像和InSAR技术分析了新磨村高位滑坡特征,为高位滑坡的成因机制研究提供了有力的数据支撑;文献[9—10]联合多种InSAR技术和高分辨率光学遥感影像进行滑坡隐患识别,有效提高了识别的准确度,并降低了漏检率;文献[11]利用机载LiDAR和高分辨率光学影像数据联合开展了九寨沟景区滑坡隐患解译工作。尽管前期研究已开展了利用遥感技术的滑坡隐患识别工作,但综合利用InSAR和LiDAR的滑坡隐患识别工程化解决方案规模应用较少,对高位滑坡隐患地质特征的时空分析不足。

本文首先从InSAR和LiDAR技术的基本原理出发,提出利用InSAR-LiDAR进行高位滑坡隐患识别的工程化解决方案,通过编程获取九寨沟地区约4000 km2的56景ALOS-2雷达卫星数据和重点区域约1840 km2的LiDAR数据,开展基于InSAR-LiDAR方法的高位滑坡隐患识别,并进行野外调查验证。然后通过综合InSAR、LiDAR、光学遥感、野外实地调查数据成果,统计分析高位滑坡隐患的分布规律和发育主要影响因素。最后,以中查沟高位滑坡隐患为例,验证基于InSAR-LiDAR识别和分析高位滑坡隐患方法的有效性和准确性。

1 InSAR-LiDAR识别滑坡隐患

针对九寨沟地区地表形变特征和不同InSAR数据处理方法的技术特点,综合使用差分干涉测量技术(differential InSAR, D-InSAR)和小基线集干涉测量技术(small baseline subset InSAR, SBAS-InSAR)识别不同变形尺度的滑坡隐患[12-13],并在重点区域利用LiDAR获取高精度数字高程模型(DEM)和数字正射影像(DOM)。通过联合多种InSAR和LiDAR数据成果对形变区进行综合判读,提高对高位滑坡隐患的识别率。

从早期识别来看,高位滑坡隐患高差大,剪出口位置高,具有超视距隐蔽性,其发育特征与地形地貌、地层岩性、降水等多种因素相关。综合利用InSAR、LiDAR对高位滑坡隐患进行前兆识别分析,在评估成灾状况、形变趋势及致灾形势等方面发挥重要作用。本文通过空-天-地一体化识别的方法[14]探测高位滑坡隐患:①利用InSAR技术获取地表形变“靶区”,初步圈定滑坡隐患形变范围,并计算得到滑坡形变区历史形变和活动阶段,在广域尺度内圈定滑坡隐患点位;②利用LiDAR和高精度光学遥感影像进行高位滑坡体的广义形态调查,研究高位滑坡形成和发育的地质背景、三维形体、地表覆被变化等[15],分析滑坡隐患高程、形态特征、形变分区和岩体结构等,筛选确定地灾隐患点;③交叉验证InSAR与LiDAR识别成果,并通过剪出口位置、隐患点高差等特征初步筛选出高位滑坡隐患风险点,并对其当前形变状况、潜在发展趋势及致灾形势进行评判;④综合形变速率、形态特征和地质构造、地层岩性等专业地质资料,开展野外实地调查,分析区域环境与地质条件、灾害分区特征、成灾模式等,最终确定高位滑坡隐患点[16]。空-天-地一体化识别流程如图1所示。

图1 InSAR-LiDAR滑坡隐患识别流程

2 InSAR-LiDAR高位滑坡隐患识别成果

编程获取了2017年12月—2020年10月九寨沟地区分辨率为3 m的ALOS-2影像,共56景。其中升降轨分别32景和24景,覆盖了九寨沟地震重点区域范围(Ⅶ度及以上烈度区)约4000 km2;2018年8月—2020年6月,在研究区内获取了面积为1840 km2、点云密度为20点/km2的机载LiDAR数据和地面分辨率为0.2 m的航空影像数据。

利用InSAR-LiDAR方法在九寨沟地区约4000 km2的范围内共筛查出高位滑坡隐患114处,识别出的滑坡隐患成果及部分典型InSAR和LiDAR识别成果如图2所示。其中,利用InSAR技术共筛查出高位滑坡隐患86处,利用LiDAR技术在九寨沟地灾隐患识别重点地区(约1840 km2的范围)内识别出高位滑坡隐患28处。InSAR和LiDAR成果中均有形变特征的高位滑坡隐患共21处。SBAS-InSAR成果显示2017年12月—2020年9月九寨沟地区沿视线方向形变速率范围为-149～120 mm/a。利用InSAR、LiDAR手段识别的滑坡隐患多位于坡度为30°～60°的斜坡上,覆盖植被类型多为灌木,主要集中分布在九寨沟景区、漳扎镇、黑河镇、双河镇等区域。

为验证利用InSAR-LiDAR识别(高位)滑坡隐患的准确率,本文自2018—2020年分3年开展了野外调查验证工作,共查证高位滑坡隐患56处,整体调查率为49.9%。其中,高位滑坡隐患中明显形变共34处,高位滑坡隐患轻微形变18处,未见明显形变4处,整体形变识别准确率为92.9%。

3 高位滑坡隐患时空分析

3.1 高位滑坡隐患影响因素及分布规律

基于InSAR-LiDAR方法得到的高位滑坡隐患识别数据,结合野外实地核查成果,提取九寨沟地区114处高位滑坡隐患的地形地貌、地层岩性、地质构造及斜坡结构等数据资料,对其发育与分布特征进行分析。

3.1.1 地形地貌

(1)地貌。滑坡的分布与地貌类型密切相关,由于研究区内地貌类型为深切割地貌,峡谷两岸地势陡峭,斜坡高差大,有良好的临空条件,且斜坡受流水长期侵蚀,风化强烈,是高位滑坡易发区。根据地貌类型统计,研究区内发育的高位滑坡隐患主分布于构造侵蚀高山河谷地貌类型中,共发育49处,占比为43.0%;其次为高山冰川谷地地貌,发育36处,占比为31.6%。

(2)坡度。滑坡的发育受坡度的影响较大,斜坡坡度越大,临空条件越发育,斜坡越容易产生变形破坏。大于60°的陡崖易形成崩塌,随着坡度的减缓,崩塌数量降低,滑坡数量增加;当陡坡转变为缓坡,滑坡发生率逐渐降低至不再发生。

由图3(a)可知,九寨沟地区高位滑坡隐患主要集中在斜坡35°～45°之间,共46处,占比为40.4%,在35°～40°之间达到峰值,符合高位滑坡隐患发育的普遍规律[17]。

图3 高位滑坡隐患分布与坡度、坡向、高差关系

(3)坡向。斜坡坡向由于日照辐射、空气流动等差异,导致地表水蒸发量不同,进而影响基岩风化程度、植被覆盖等坡体凝聚力因素,从而对高位滑坡隐患的发育产生影响。根据图3(b)可知,九寨沟地区高位滑坡隐患主要发育在NE至SE范围内,其中E方向最为集中,这与文献[18—19]得出的九寨沟地区地质灾害空间分布规律一致,验证了滑坡隐患在坡向上受到“背坡面效应”和“断层错动方向效应”的影响。

(4)高差。通过InSAR技术得到的通常是滑坡源区的地表形变,而滑坡源区的高差,利用重力势能为滑坡的发育提供必要条件。高位滑坡源区高差越大则其重力势能越大,转化为具有撞击粉碎效应和动力侵蚀效应的高位远程滑坡的可能性越大。如图3(c)所示,九寨沟地震重点区域有近60%的高位滑坡隐患集中在100～350 m,高差超过1000 m的高位滑坡隐患有4处,但其滑坡源区形变量均小于8 mm/a,形变区以浅层崩滑为主。

3.1.2 地层岩性

岩土体为地质灾害的活动主体,不同岩土体具有不同的物理、力学及水理性质,故其与地质灾害的关系亦各不相同。九寨沟地区内出露地层从老到新主要有泥盆系雪宝顶组、石炭系西沟组、二迭系三道桥组、三叠系菠茨沟组、扎尕山组、杂谷脑组、侏倭组、特殊地层塔藏组、第三系地层(E)、第四系(Q)等。根据地层岩性统计,研究区内发育的高位滑坡主要发育于第四系(Q)松散堆积层中,共发育91处,占比为79.8%;岩质高位滑坡主要发育在三叠系杂谷脑组(T2z)地层中,共发育13处。

3.1.3 地质构造

研究区位于秦岭东西向构造带南缘的松潘—甘孜造山带东侧,南与龙门山北东向构造带相邻,三级不同方向构造线形成向南凸出的弧形弯曲,而九寨县城即处在构造线弯曲的顶端,并主要受南北向构造断裂控制。区内构造总体上表现为倾向北且形态较复杂的复向斜构造。区内岩层褶曲强烈,岩层破碎,构造裂隙发育。根据地质构造统计,九寨沟地区内高位滑坡隐患密集分布于独路岩—陵江乡、刀切加—白马乡一线的主干断裂及其支断裂两侧,共分布高位滑坡隐患89处,占比为78.1%,宏观上具有十分明显地沿断裂带呈线状分布的特征。

3.1.4 斜坡结构

研究区内斜坡结构类型主要为土质斜坡、顺向坡、逆向坡、斜向坡、横向坡。其中,土质斜坡分布区高位滑坡隐患发育最为广泛,共发育88处,占比为77.2%;岩质斜坡中仅发育滑坡15处,占比为13.2%,且均发育于层状岩体中,块状结构岩体中无滑坡发育;岩质滑坡中,顺向坡内滑坡最发育,共有9处,占岩质滑坡总数的60%;其次为斜向坡,逆向坡区共发育高位滑坡6处,占比为40%;逆向坡和横向坡内无滑坡发育。

3.2 中查沟高位滑坡隐患InSAR-LiDAR时空分析

为验证利用InSAR-LiDAR方法识别高位滑坡隐患的有效性和准确性,在九寨沟地震震中漳扎镇选取一处潜在威胁较大的高位滑坡隐患作为典型,并进行时序分析。

3.2.1 高位滑坡隐患基本情况

中查沟高位滑坡隐患位于九寨沟县漳扎镇西南方向的中查沟西侧斜坡地带,该滑坡为一古滑坡堆积体,滑坡平面形态呈舌状。如图4所示,滑坡区后源高程2900 m,剪出口段高程2411 m,滑坡区相对高差489 m,剖面形态呈阶梯状,平均坡度30°;滑坡堆积体长1135 m,宽度为500～720 m,平均宽度约620 m,平面面积约0.67 km2,据收集资料和地形推测滑体厚度为10～25 m,平均厚度约15 m,滑坡体积约1.005×107m3,为一特大型古滑坡。滑坡体物质为强风化基岩层、块石土和第四系风成堆积物(Q4esl), 表部为风成堆积层,主要成分为粉质黏土,滑床为三叠系杂谷脑组地层(T3z), 岩性主要为灰绿色中-厚层状凝灰质砂岩、岩屑石英砂岩,含少量板岩。

图4 中查沟高位滑坡隐患示意

3.2.2 高位滑坡隐患InSAR-LiDAR识别解译

对2017年12月—2020年10月的32景ALOS-2升轨雷达卫星影像进行时序InSAR处理,获取雷达视线方向的平均形变速率,如图5所示。根据时序InSAR识别结果分析可知,中查沟高位滑坡隐患总体存在两处较为明显的形变区域,分别位于滑坡体的一级和二级平台下缘,滑坡壁的大部分区域由于失相干的影响未能获取到有效InSAR测量点,滑坡体剪出口区域在监测时间区间内未观测到明显形变信号。

图5 中查沟高位滑坡隐患地表形变速率

根据前人研究结论,对于L波段数据,沿视线方向形变速率大于8 mm/a时可认为斜坡处于不稳定状态[20]。ALOS-2时序成果中,84%以上的测量点形变速率绝对值小于8 mm/a,说明大部分区域较为稳定。位于滑坡体一、二级平台的形变区,最大形变速率为66.5 mm/a(升轨视线方向)。分别在一、二级平台选取一个点位进行时序分析,如图6所示,其中滑坡体一级平台P1点累计形变量为185.5 mm,年平均速率为62.5 mm/a,滑坡体二级平台P2点累计形变量为138 mm,年平均速率为47.6 mm/a。

图6 基于SBAS-InSAR的样点形变速率和累计形变量

为获取中查沟高位滑坡隐患的“形态”特征,结合LiDAR和高分辨率光学遥感数据进行识别和解译。在该区域利用LiDAR数据生成0.5 m分辨率的DEM,如图7所示。

分析可知,中查沟高位滑坡隐患为一处特大型古滑坡,斜坡坡面近似为阶梯形,上陡下缓,滑坡体发育多处不同期次的次级滑坡,存在多级缓坡平台。后缘至山脊线的滑坡壁平直陡峭,岩体风化程度较高,形成多处倒石锥,滑坡壁分布在高程在2720 m以上,平均坡度约46°;滑坡体中部发育冲沟,二级平台前缘为陡坎,裂缝发育,最长达150 m;中部陡坎左侧发育一处圈椅状滑坡,边界清晰,前缘平缓处修建有道路;中部陡坎右侧存在一处不稳定斜坡,斜坡发育裂缝,影响稳定性;滑坡体前缘鼓胀,挤压河道,河道发生弯曲转向,并存在局部滑塌。

3.2.3 高位滑坡隐患分区特征

基于InSAR、LiDAR数据成果,结合现场调查对滑坡进行综合分析,按照地形特征及要素特征将滑坡分为:滑坡壁、一级平台、中部变形区和前缘堆积区,滑坡体全貌如图8所示。

图8 中查沟高位滑坡隐患全景

(1)Ⅰ区(滑坡壁)特征。滑坡壁高程2720～2900 m,高差180 m,呈脊顶单斜结构,斜坡较陡,母岩地层为三叠系下统杂谷脑组(T1z),岩性为灰绿色中-厚层状凝灰质砂岩、岩屑石英砂岩,含少量板岩,产状为252°～265° ∠35～53°。岩体呈强风化,左侧区域山脊处有局部垮塌现象,如图9(a)所示。

图9 现场调查照片

(2)Ⅱ区(后缘一级平台)特征。堆积体后缘形成一缓坡平台,高程2664～2720 m,高差56 m,斜坡倾角10°～15°,平台宽386 m,沿坡向长120 m,主要是滑坡堆积体,表层为黄土,下部为块状碎石土。从InSAR、LiDAR数据成果和现场调查得知,该区域无明显形变迹象。

(3)Ⅲ区(中部形变区)特征。中部形变区形态呈矩形,高程2482～2664 m,高差182 m,宽684 m,沿坡向长371 m,坡形为阶梯状,后缘和前缘陡峭,中部平缓。坡体中部发育一条冲沟,按形变特征和稳定性又将该区划分为中部陡坡(Ⅲ-1区、Ⅲ-3区)和中部二级平台(Ⅲ-2区)3个亚区。中部陡坡(Ⅲ-1区、Ⅲ-3区)分别发育有3处次级滑体,边界清晰,裂缝发育。如图9(b)所示,中部陡坎下部修建有挡墙,挡土墙可见多处外突变形,格构梁局部错断,出现多条拉张裂缝,宽约5～10 cm不等。InSAR时序成果显示,中部的次级滑体在震后表现为快速线性形变,2019年6月后形变速率有明显降低,中部陡坎(Ⅲ-3区)下缘挡墙在一定程度上稳固了该区域。 如图9(c)所示,中部陡坎存在斜坡坡体下错,前缘下错约1～1.5 m,后部下错约10～30 cm。坡体后部出现拉张裂缝,长约40～45 m,拉开宽度约5～20 cm,裂缝走向基本与坡向垂直。

(4)Ⅳ区(前缘堆积区)特征。二级平台前缘至中查沟为滑坡前缘堆积区,该区平面呈矩形,宽421 m,沿坡体长527 m,高程为2411～2482 m,高差71 m,修建有酒店和道路,部分道路存在拉裂缝。如图9(d)所示,该区存在一次级滑塌区,次级滑体平面呈舌状,后缘有圈椅状陡坎,前缘局部滑塌。

4 结 语

本文在“8·8”九寨沟强震区实践了基于空-天-地一体化的InSAR-LiDAR高位滑坡隐患识别方法,分析了九寨沟强震区高位滑坡隐患的发育和分布特征,并开展了基于InSAR-LiDAR方法的高位滑坡隐患时空分析,验证了综合利用InSAR、LiDAR技术识别分析高位滑坡隐患的准确性和可靠性,可为滑坡隐患的防灾减灾提供科学依据和参考。

致谢：感谢日本宇宙航空研究开发机构提供ALOS-2数据,感谢四川测绘地理信息局测绘技术服务中心、四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院、四川省地质调查院提供的帮助和支持。