黃海峰，薛蓉花，趙蓓蓓，易 武，鄧永煌，董志鴻，柳 青，易慶林，張國棟

1. 三峽大學(xué)湖北長江三峽滑坡國家野外科學(xué)觀測(cè)研究站，湖北 宜昌 443002； 2. 三峽大學(xué)三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 宜昌 443002； 3. 三峽大學(xué)湖北省水電工程智能視覺監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 宜昌 443002； 4. 三峽大學(xué)土木與建筑學(xué)院，湖北 宜昌 443002； 5. 宜昌市地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)站，湖北 宜昌 443002

自2003年蓄水以來，三峽庫首區(qū)域先后發(fā)生了千將坪滑坡(2003年7月13日)[1]、北泥兒灣滑坡(2008年11月5日)[2]、杉樹槽滑坡(2014年9月2日)[3-4]、卡子門灣滑坡(2019年12月10日)[5]與小巖頭滑坡(2021年8月28日)[6]等典型順層巖質(zhì)滑坡，這類滑坡一般規(guī)模較大且極具隱蔽性、突發(fā)性與危害性[7]。雖然得益于三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害專業(yè)監(jiān)測(cè)與群測(cè)群防監(jiān)測(cè)預(yù)警體系建設(shè)成效，上述災(zāi)害均未直接造成人員傷亡，但順層巖質(zhì)滑坡隱患始終對(duì)三峽工程與庫區(qū)人民生命財(cái)產(chǎn)安全及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)成重大威脅。

為此，國內(nèi)相關(guān)科研人員開展了大量卓有成效的工作。文獻(xiàn)[8]提出了構(gòu)建“天-空-地”一體化的“三查”體系進(jìn)行重大地質(zhì)災(zāi)害隱患早期識(shí)別的技術(shù)框架，并且在地震后的九寨溝等地區(qū)得到了具體應(yīng)用[9-10]。文獻(xiàn)[11]提出了以形態(tài)、形變、形式等“三形”調(diào)查為觀測(cè)內(nèi)容，定性識(shí)別災(zāi)害隱患位置、定量監(jiān)測(cè)災(zāi)害體變形幅度的早期識(shí)別體系。文獻(xiàn)[12]綜述了光學(xué)遙感、微波遙感、機(jī)載LiDAR及多源遙感數(shù)據(jù)融合技術(shù)針對(duì)不同類型地質(zhì)災(zāi)害早期識(shí)別的技術(shù)進(jìn)展。此外，InSAR[13-21]、光學(xué)衛(wèi)星影像[22-24]、LiDAR[25-27]、無人機(jī)[28-29]等綜合遙感技術(shù)也被大量應(yīng)用到地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別當(dāng)中并取得了積極效果。

根據(jù)我國地質(zhì)災(zāi)害防治經(jīng)驗(yàn)以及在三峽庫區(qū)的成功實(shí)踐，將處于變形階段的災(zāi)害體納入監(jiān)測(cè)預(yù)警或采取工程治理等措施，無疑仍是破解順層巖質(zhì)水庫滑坡防治難題的有效手段，但這首先依賴于對(duì)災(zāi)害體的有效識(shí)別。然而，不同于伴有顯著變形跡象的臨滑狀態(tài)識(shí)別或已滑的破壞狀態(tài)識(shí)別，對(duì)順層巖質(zhì)滑坡這類隱患體實(shí)施從孕災(zāi)啟動(dòng)到突發(fā)破壞之前的“早期識(shí)別”更為關(guān)鍵[30-31]，但這面臨兩個(gè)突出問題：一是缺乏足夠精細(xì)化、多類型遙感數(shù)據(jù)以及綜合分析手段，無法對(duì)不顯著表征進(jìn)行有效探測(cè)；二是缺乏具有普遍性的遙感統(tǒng)一判識(shí)標(biāo)志，無法對(duì)其早期孕災(zāi)體進(jìn)行有效判別[32-33]。

鑒于三峽庫首順層巖質(zhì)滑坡的重大危害性，對(duì)其開展早期識(shí)別極有必要。然而，其隱蔽性與突發(fā)性的特點(diǎn)又導(dǎo)致早期識(shí)別極為困難，尤其是目前普遍采用的以綜合遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)為核心的識(shí)別方法，在具體應(yīng)用到山高坡陡、植被發(fā)育的三峽庫首區(qū)域時(shí)，通常識(shí)別效果較差甚至失效[34-36]。為此，不同于目前主要應(yīng)用InSAR形變探測(cè)等遙感技術(shù)手段為前提和重點(diǎn)開展地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別的思路，本文提出以查明孕災(zāi)環(huán)境及揭示孕災(zāi)模式為核心與前提、以綜合遙感探測(cè)為重要技術(shù)支撐的一套結(jié)合孕災(zāi)機(jī)理與綜合遙感技術(shù)的地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別方法，并將其具體應(yīng)用到地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)的三峽庫首秭歸縣沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)周邊岸坡區(qū)域的順層巖質(zhì)滑坡隱患識(shí)別工作。

1 識(shí)別技術(shù)方法流程

孕災(zāi)機(jī)理與綜合遙感結(jié)合的地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別思路與技術(shù)方法流程可概括為：①資料收集整理分析(準(zhǔn)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù))；②查明孕災(zāi)環(huán)境條件(建立孕災(zāi)指標(biāo))；③分析典型孕災(zāi)模式(建立判識(shí)標(biāo)志)；④圈定易發(fā)靶區(qū)(明確識(shí)別重點(diǎn)區(qū))；⑤開展遙感探測(cè)(實(shí)現(xiàn)隱患識(shí)別)，具體如圖1所示。

圖1 地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別技術(shù)路線Fig.1 Hazard identification technology roadmap

(1) 通過系統(tǒng)收集整理并分析區(qū)域地質(zhì)環(huán)境條件與現(xiàn)有地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育分布規(guī)律，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查和遙感調(diào)查，查明孕災(zāi)環(huán)境、建立孕災(zāi)指標(biāo)體系。

(2) 針對(duì)主要地質(zhì)災(zāi)害隱患類型，通過地質(zhì)結(jié)構(gòu)分析和致災(zāi)機(jī)理研究，揭示典型孕災(zāi)模式，結(jié)合多源遙感成果建立綜合遙感判識(shí)標(biāo)志。

(3) 基于孕災(zāi)環(huán)境與機(jī)理認(rèn)識(shí)，采用改進(jìn)頻率比法，選取地形地貌、地質(zhì)巖性、坡體結(jié)構(gòu)、誘發(fā)因子等指標(biāo)因子進(jìn)行易發(fā)分區(qū)評(píng)價(jià)，結(jié)合高分光學(xué)衛(wèi)星影像變化檢測(cè)、InSAR形變分析等天基遙感技術(shù)方法，圈定地質(zhì)災(zāi)害隱患高易發(fā)靶區(qū)。

(4) 針對(duì)高易發(fā)靶區(qū)，采用無人機(jī)攝影測(cè)量、LiDAR等空基遙感技術(shù)方法，識(shí)別圈定疑似隱患體。

(5) 通過地面核查結(jié)合專家研判，實(shí)現(xiàn)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害隱患體的最終篩選與確認(rèn)。

2 關(guān)鍵技術(shù)方法

2.1 揭示孕災(zāi)模式并建立遙感判識(shí)標(biāo)志

揭示孕災(zāi)模式是開展地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別的重要前提，只有深刻認(rèn)識(shí)到特定地質(zhì)環(huán)境背景條件下可能發(fā)育的地質(zhì)災(zāi)害隱患模式，才有可能在孕災(zāi)體還未觸發(fā)或未發(fā)生明顯變形的早期階段加以識(shí)別。地質(zhì)結(jié)構(gòu)與致災(zāi)機(jī)理分析是揭示孕災(zāi)模式的主要手段，其中前者分析潛在隱患體的物質(zhì)構(gòu)成與結(jié)構(gòu)邊界條件等構(gòu)成的內(nèi)在地質(zhì)(結(jié)構(gòu))模型，后者則分析主要外在誘因作用下孕災(zāi)體的變形破壞動(dòng)態(tài)演化過程及模式。對(duì)于早期識(shí)別諸如順層巖質(zhì)滑坡等具有隱蔽性與突發(fā)性的地質(zhì)災(zāi)害隱患來說，明顯前者是重點(diǎn)。

在分析并揭示特定工作區(qū)、特定類型地質(zhì)災(zāi)害隱患的孕災(zāi)模式后，歸納總結(jié)其地形地貌、地層巖性、斜坡結(jié)構(gòu)等共同表征，然后充分結(jié)合高分光學(xué)衛(wèi)星影像、低空無人機(jī)攝影測(cè)量、LiDAR等綜合遙感成果類型及特點(diǎn)，建立起針對(duì)性的綜合遙感隱患判識(shí)標(biāo)志。

2.2 基于孕災(zāi)機(jī)理與天基遙感圈定易發(fā)靶區(qū)

易發(fā)靶區(qū)是在整個(gè)工作區(qū)內(nèi)圈定出的為進(jìn)一步識(shí)別具體隱患的重點(diǎn)區(qū)，其無疑將在很大程度上影響后續(xù)隱患識(shí)別的工作強(qiáng)度與成果精度。采用基于孕災(zāi)機(jī)理與天基遙感相結(jié)合的方法進(jìn)行易發(fā)靶區(qū)圈定，具體包括：首先，依據(jù)對(duì)孕災(zāi)機(jī)理的深刻認(rèn)識(shí)，基于孕災(zāi)指標(biāo)體系及現(xiàn)有典型災(zāi)害樣本，借助GIS空間分析與定量評(píng)價(jià)模型方法，開展易發(fā)分區(qū)評(píng)價(jià)，圈定高-中易發(fā)區(qū)；然后，采用高分光學(xué)衛(wèi)星影像變化檢測(cè)與InSAR形變分析等天基遙感技術(shù)方法，借助點(diǎn)密度分析、目視解譯等，圈定顯著變化區(qū)；最后，融合高-中易發(fā)區(qū)與顯著變化區(qū)，實(shí)現(xiàn)易發(fā)靶區(qū)圈定。

2.3 基于空基遙感識(shí)別圈定疑似隱患體

針對(duì)易發(fā)靶區(qū)，采用低空無人機(jī)攝影測(cè)量結(jié)合針對(duì)重點(diǎn)斜坡單元的LiDAR技術(shù)，獲取精細(xì)化三維實(shí)景模型、數(shù)字正射影像、數(shù)字表面模型、數(shù)字地形模型等單期或多時(shí)相成果，依據(jù)綜合遙感隱患判識(shí)標(biāo)志，通過數(shù)字地形分析、地表覆蓋與形態(tài)變化檢測(cè)及目視解譯等，識(shí)別并圈定疑似隱患體。

3 具體應(yīng)用

3.1 工作區(qū)概況

三峽庫首秭歸縣沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)周邊岸坡區(qū)域(圖2)距三峽大壩僅40 km，構(gòu)造上屬于秭歸向斜盆地與百福坪-流來觀背斜南翼的復(fù)合部位，發(fā)育侏羅系砂巖、泥巖組合，構(gòu)造強(qiáng)烈、地層易滑、水庫蓄水使該區(qū)成為水庫地質(zhì)災(zāi)害的密集高發(fā)區(qū)。該區(qū)域也是順層巖質(zhì)滑坡的易發(fā)區(qū)，以2003年蓄水初期發(fā)生的千將坪滑坡、2014年實(shí)現(xiàn)常態(tài)化水位升降調(diào)度多年后又發(fā)生的杉樹槽滑坡等為代表。為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)該區(qū)域以順層巖質(zhì)滑坡災(zāi)害為主的地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別，選擇以沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)為中心、北側(cè)青干河與西側(cè)鑼鼓洞河交匯流域岸坡段作為主要工作區(qū)，面積約12 km2。

圖2 工作區(qū)地理位置Fig.2 Geographic location of studied area

3.2 孕災(zāi)環(huán)境分析與孕災(zāi)指標(biāo)體系建立

通過資料收集結(jié)合遙感調(diào)查與現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查等，工作區(qū)內(nèi)已知發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害25處，其中20處土質(zhì)滑坡、4處巖質(zhì)滑坡、1處巖土混合型滑坡，主要分布在青干河左、右兩岸及鑼鼓洞河左岸(圖3)。重點(diǎn)分析巖質(zhì)與巖土混合型滑坡的分布發(fā)育規(guī)律，可以總結(jié)得出其主要孕災(zāi)環(huán)境條件為如下4個(gè)方面。

圖3 簡(jiǎn)明工程地質(zhì)及現(xiàn)有地質(zhì)災(zāi)害分布Fig.3 Distribution map of concise engineering geology and existing geological hazards

(1) 地形地貌：主要發(fā)育于以傾向南東為主的青干河左岸與鑼鼓洞河左岸的順向岸坡，前者分布高程100～400 m、坡度多在24°～31°之間，后者分布高程145～375 m、坡度多在15°～21°之間。

(2) 地層巖性與工程地質(zhì)巖組：全部發(fā)育于侏羅系中統(tǒng)千佛崖組(J2q)砂巖夾黃綠色泥巖，屬于堅(jiān)硬-較堅(jiān)硬中至厚層狀砂巖、泥質(zhì)粉砂巖與泥巖互層巖組(圖3中Ⅱ-4)。其中相對(duì)薄層的下伏泥巖層在地下水等作用下容易發(fā)育為潛在滑面。

(3) 地質(zhì)構(gòu)造：屬于秭歸向斜盆地西南與百福坪-流來觀背斜南翼的復(fù)合部位，因此巖體完整性差；北西側(cè)存在一正斷層，但對(duì)巖質(zhì)滑坡災(zāi)害分布影響不大。

(4) 斜坡結(jié)構(gòu)：區(qū)內(nèi)地層平均產(chǎn)狀113°∠21°，受復(fù)合構(gòu)造強(qiáng)烈作用影響，區(qū)內(nèi)巖層面主要傾向南東，同時(shí)構(gòu)造節(jié)理裂隙發(fā)育。通過統(tǒng)計(jì)區(qū)內(nèi)結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀及其組合特征，根據(jù)節(jié)理玫瑰花圖可知，至少發(fā)育兩組傾角大于60°的陡傾優(yōu)勢(shì)節(jié)理，其中一組主要順坡向發(fā)育，另一組則垂直于前者。而青干河右岸為橫向坡，因此對(duì)于青干河左岸與鑼鼓洞河左岸斜坡來說，順坡向的巖層面(潛在滑面)與2組優(yōu)勢(shì)節(jié)理面組合將巖體分割為楔形體，從而控制著斜坡的穩(wěn)定性。

綜上，受區(qū)域構(gòu)造及相應(yīng)沉積環(huán)境控制，工作區(qū)內(nèi)順層巖質(zhì)滑坡隱患的孕災(zāi)環(huán)境至少包括3個(gè)不利條件：①以砂巖、泥巖不等厚互層為特征的不利地層巖性組合條件；②以秭歸向斜、百福坪-流來觀背斜等褶皺構(gòu)造強(qiáng)烈擠壓作用導(dǎo)致巖體極為破碎為特征的不利構(gòu)造條件；③以斜坡巖體同時(shí)受順向巖層面及至少2組陡傾結(jié)構(gòu)面組合交線切割為特征的不利結(jié)構(gòu)面組合條件。相應(yīng)地，建立起該區(qū)順層巖質(zhì)滑坡孕災(zāi)指標(biāo)體系。

3.3 孕災(zāi)模式分析與遙感判識(shí)標(biāo)志建立

3.3.1 孕災(zāi)結(jié)構(gòu)模式

將孕災(zāi)體視為不穩(wěn)定六面體結(jié)構(gòu)，以千將坪滑坡、杉樹槽滑坡為典型對(duì)象，岸坡類型為緩傾順向坡，如圖4所示，重點(diǎn)對(duì)物質(zhì)組成與變形破壞前的邊界條件進(jìn)行特征分析與規(guī)律總結(jié)，以得出主要孕災(zāi)結(jié)構(gòu)模式(表1)，概化示意如圖5所示。

圖4 典型順層巖質(zhì)滑坡災(zāi)害全貌Fig.4 Panorama pictures of the typical landslide disaster of bedding rock

表1 工作區(qū)典型順層巖質(zhì)滑坡孕災(zāi)結(jié)構(gòu)模式特征匯總

圖5 概化示意Fig.5 Generalization diagram

3.3.2 孕災(zāi)共性表征

基于孕災(zāi)模式特征，歸納得到的工作區(qū)內(nèi)順層巖質(zhì)滑坡隱患孕災(zāi)共性表征至少包括如下3個(gè)方面。

(1) 侏羅系中上統(tǒng)中-厚層狀砂巖夾薄-中層狀泥巖或砂泥巖互層是典型的發(fā)育地層組合，尤其紫紅色的泥巖層是顯著指示標(biāo)志。

(2) 前緣河流岸坡存在40°以上的陡傾臨空面以及至少存在1個(gè)無約束的側(cè)邊界“臨空面”(泛指滑坡體邊界外側(cè)的陡崖、沖溝、山脊中下部等橫向坡度由陡變緩的微地形地貌)，是必要的地形發(fā)育特征。

(3) 除巖層面與坡面呈順向或斜順向組合關(guān)系外，至少存在1到多組其他結(jié)構(gòu)面或組合交線將坡體從后部或側(cè)向母體中切割開來形成獨(dú)立滑體，這是必要的結(jié)構(gòu)發(fā)育特征。

3.3.3 綜合遙感判識(shí)標(biāo)志

孕災(zāi)共性表征中，除了結(jié)構(gòu)面由于山區(qū)地形地貌與植被密集覆蓋等較難以遙感方式進(jìn)行準(zhǔn)確辨識(shí)外，其余特征則可以借助高分影像、數(shù)字地形、三維實(shí)景等綜合遙感成果，再結(jié)合孕災(zāi)環(huán)境等空間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立起順層巖質(zhì)滑坡隱患的綜合遙感判識(shí)標(biāo)志(表2)，包括3個(gè)一級(jí)特征標(biāo)志與5個(gè)二級(jí)特征標(biāo)志，同時(shí)提出了可采用的數(shù)據(jù)源。

表2 研究區(qū)順層巖質(zhì)滑坡災(zāi)害隱患的綜合遙感判識(shí)標(biāo)志

3.4 易發(fā)靶區(qū)圈定

3.4.1 基于孕災(zāi)機(jī)理的易發(fā)分區(qū)評(píng)價(jià)

易發(fā)靶區(qū)的圈定是隱患識(shí)別的重要前提。為盡量客觀準(zhǔn)確且充分發(fā)揮定性定量方法優(yōu)勢(shì)，本文采用基于孕災(zāi)機(jī)理與天基遙感相結(jié)合的方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，具體包括：①基于孕災(zāi)機(jī)理的易發(fā)分區(qū)評(píng)價(jià)，根據(jù)對(duì)孕災(zāi)環(huán)境與孕災(zāi)模式的認(rèn)識(shí)，建立由地形特征、地層巖性與工程地質(zhì)巖組、斜坡結(jié)構(gòu)等內(nèi)在因子與距離河流距離、公路密度、房屋密度等外在誘發(fā)因子構(gòu)成的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，考慮到工作區(qū)范圍較小，將降雨量、庫水升降等視為等同作用，因此未將其作為指標(biāo)因子；②將千將坪滑坡、杉樹槽滑坡及區(qū)內(nèi)其他順層巖質(zhì)滑坡災(zāi)害作為訓(xùn)練樣本，借助GIS采用基于改進(jìn)頻率比的ALSA(automatic landslide susceptibility assessment)[37]法，對(duì)工作區(qū)進(jìn)行易發(fā)分區(qū)評(píng)價(jià)，得到9處高-中易發(fā)區(qū)，如圖6中A—I所示。

圖6 基于孕災(zāi)機(jī)理的易發(fā)分區(qū)評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.6 The susceptibility zoning based on disaster pregnant mechanism

3.4.2 基于天基遙感地表變化檢測(cè)的重點(diǎn)靶區(qū)圈定

3.4.2.1 基于高分光學(xué)衛(wèi)星影像的地表覆蓋變化檢測(cè)

遙感變化檢測(cè)是光學(xué)衛(wèi)星遙感影像的主要應(yīng)用方式，利用多時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)，采用多種圖像處理和模式識(shí)別方法提取變化信息，定量分析和確定地表變化的特征與過程[38]。當(dāng)?shù)刭|(zhì)災(zāi)害體具有明顯變形跡象時(shí)，例如變形裂縫拉張開裂、災(zāi)害體滑動(dòng)脫離母體、前緣等局部位置坍滑垮塌、坡體上房屋公路等構(gòu)筑物發(fā)生形態(tài)改變等，就會(huì)引起地表覆蓋對(duì)象的變化，如由變形前的統(tǒng)一植被覆蓋變?yōu)榛瑒?dòng)后的巖土體裸露、變形前的規(guī)則人工構(gòu)筑物(如平直的公路路面)變?yōu)榛瑒?dòng)后的不規(guī)則形態(tài)(如公路的突然錯(cuò)斷)等，這些由災(zāi)害體變形引起的地表色調(diào)、形狀、陰影、大小、紋理、位置、布局和圖案等的相應(yīng)變化均可以通過遙感變化檢測(cè)得到。也就是說，只要災(zāi)害體發(fā)生了改變地表覆蓋狀態(tài)的變形，理論上就能夠被遙感影像檢測(cè)到。

地表覆蓋狀態(tài)的改變?cè)诮^大多數(shù)情況下是由于人類活動(dòng)(如農(nóng)業(yè)耕種、工程建設(shè)、植樹造林等)引起的，而并非由地質(zhì)災(zāi)害隱患變形引起。因此，基于高分光學(xué)衛(wèi)星影像進(jìn)行地表覆蓋變化檢測(cè)前，應(yīng)盡可能剔除植被變化、水位升降等非地質(zhì)災(zāi)害變形破壞引起的變化，然后圈出與區(qū)域內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害隱患分布空間相對(duì)匹配的成片成帶變化區(qū)作為重點(diǎn)靶區(qū)。

高分二號(hào)衛(wèi)星是我國自主研制的首顆空間分辨率優(yōu)于1 m的民用光學(xué)遙感衛(wèi)星，搭載有兩臺(tái)高分辨率1 m全色、4 m多光譜相機(jī)，具有亞米級(jí)空間分辨率、高定位精度和快速姿態(tài)機(jī)動(dòng)能力等特點(diǎn)，對(duì)山區(qū)滑坡等災(zāi)害識(shí)別具有重要作用[39]。選擇2016年2月27日和2018年2月26日的兩期高分二號(hào)衛(wèi)星影像，經(jīng)過正射校正、融合等預(yù)處理后，運(yùn)用迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)(iteration re-weight multivariate alteration detection，IR-MAD)[40]方法進(jìn)行地表覆蓋變化檢測(cè)，并進(jìn)一步圈定9處變化相對(duì)顯著的重點(diǎn)靶區(qū)，如圖7(a)中Ⅰ—Ⅸ所示。

圖7 基于天基遙感地表變化檢測(cè)的重點(diǎn)靶區(qū)結(jié)果Fig.7 The key target region based on space-based remote sensing surface change detection

3.4.2.2 基于InSAR的地表形變探測(cè)

InSAR具有的大范圍連續(xù)跟蹤微小形變的特性，使其對(duì)正在發(fā)生變形的地質(zhì)災(zāi)害隱患具有獨(dú)特的識(shí)別能力。

哨兵1號(hào)衛(wèi)星是歐空局發(fā)射的對(duì)地觀測(cè)雷達(dá)衛(wèi)星，具有全天候成像能力，能提供高分辨率測(cè)量數(shù)據(jù)，同時(shí)與雷達(dá)干涉測(cè)量結(jié)合探測(cè)毫米級(jí)地層運(yùn)動(dòng)。選擇2019年8月至2020年7月共23景Sentinel-1A影像，采用短基線集合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量(small baseline subsets InSAR，SBAS-InSAR)方法，得到工作區(qū)地表月平均形變速率圖。由于山區(qū)地形、植被覆蓋及數(shù)據(jù)源影響等，處理結(jié)果較差，但作為參考仍可圈定一些疑似形變重點(diǎn)靶區(qū)，如圖7(b)中1—8所示。

3.4.3 易發(fā)靶區(qū)的綜合圈定結(jié)果

綜合易發(fā)分區(qū)評(píng)價(jià)中的高-中易發(fā)區(qū)、高分光學(xué)衛(wèi)星影像變化檢測(cè)的重點(diǎn)靶區(qū)及InSAR形變探測(cè)的重點(diǎn)靶區(qū)，實(shí)現(xiàn)易發(fā)靶區(qū)的最終圈定(圖8)。

3.5 基于空基遙感的隱患識(shí)別

高易發(fā)靶區(qū)的圈定進(jìn)一步縮小了重點(diǎn)識(shí)別范圍，從而為低空無人機(jī)攝影測(cè)量、LiDAR等現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)與精細(xì)化成果生成提供了可行性。考慮到工作區(qū)范圍不大，因此直接針對(duì)全區(qū)采用大疆精靈4 RTK無人機(jī)分別于2019年12月31日、 2021年1月2日開展了兩期免像控?cái)z影測(cè)量作業(yè)；然后利用Pix4Dmapper軟件，生成數(shù)字表面模型(DSM)、數(shù)字正射影像(DOM)與實(shí)景三維模型等成果，其空間分辨率均在13 cm以內(nèi)，平面誤差小于5 cm、垂直誤差小于15 cm?；诓煌愋统晒?，通過以下方法實(shí)現(xiàn)潛在地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別。

(1) 基于無人機(jī)實(shí)景三維模型綜合判識(shí)的隱患識(shí)別。以高易發(fā)靶區(qū)為重點(diǎn)，充分利用精細(xì)化實(shí)景三維模型，依據(jù)綜合遙感判識(shí)標(biāo)志，結(jié)合數(shù)字地形分析與目視解譯，從孕災(zāi)結(jié)構(gòu)方面對(duì)可能存在的隱患體進(jìn)行識(shí)別圈定，該方法的優(yōu)勢(shì)在于能夠識(shí)別出目前并未發(fā)生變形的潛在隱患體。以圖9為例，該隱患體位于鑼鼓洞河左岸杉樹槽滑坡與大嶺西南滑坡雙雙滑動(dòng)后的中間殘留巖質(zhì)坡體，其兩側(cè)邊界均為臨空陡崖，前部岸坡也可見30～40 m高的陡崖臨空面；坡體物質(zhì)組成與結(jié)構(gòu)均與杉樹槽滑坡一致，而且其無約束的邊界條件相比更易孕災(zāi)。按此方法，工作區(qū)內(nèi)共識(shí)別圈定出5處順層巖質(zhì)滑坡隱患體。

圖9 基于無人機(jī)實(shí)景三維模型綜合判識(shí)的順層巖質(zhì)滑坡隱患解譯識(shí)別案例Fig.9 The identification of consequent bedding rockslide based on real 3D model of UAV

(2) 基于無人機(jī)DOM變化檢測(cè)的隱患識(shí)別。原理與基于高分光學(xué)衛(wèi)星影像的地表覆蓋變化檢測(cè)一樣，變化檢測(cè)方法也同樣采用IR-MAD，但采用無人機(jī)正射影像顯然能識(shí)別出更加精細(xì)化的地表覆蓋變化情況，再借助經(jīng)驗(yàn)判識(shí)，就可以識(shí)別圈定出目前已發(fā)生變形且造成了地表覆蓋變化的隱患體。以圖10為例，通過對(duì)兩期無人機(jī)正射影像(圖10(a)、圖10(b))進(jìn)行IR-MAD變化檢測(cè)，結(jié)果表明該處公路沿線及內(nèi)外側(cè)均存在相對(duì)顯著的地表覆蓋變化，剔除公路路面拓寬、農(nóng)作物收割等情況外，明顯可以識(shí)別出公路內(nèi)側(cè)邊坡在此期間發(fā)生了巖質(zhì)崩塌災(zāi)害，而且崩塌物質(zhì)被清理后堆覆于公路外側(cè)下方坡體上，形成了松散堆積體(圖10(c))。按此方法，工作區(qū)內(nèi)共識(shí)別圈定出2處正在發(fā)生變形的地質(zhì)災(zāi)害隱患體。

圖10 基于無人機(jī)DOM與DSM變化檢測(cè)的地質(zhì)災(zāi)害隱患解譯識(shí)別特征Fig.10 The identification characteristics of potential cata-strophic geohazards based on drone DOM&DSM change detection

(3) 基于無人機(jī)DSM地表形變探測(cè)的隱患識(shí)別。通過對(duì)兩期DSM的差值計(jì)算，即所謂的地形差值(difference of DEM/DSM，DoD)方法，以探測(cè)出垂直方向地表形態(tài)發(fā)生變化的位置，剔除誤差以及非真實(shí)地表形態(tài)變化(如植被生長等)后，再結(jié)合目視解譯判識(shí)，也可以識(shí)別圈定出目前已發(fā)生變形且造成了地表形態(tài)變化的隱患體，并且可以對(duì)地形變化情況進(jìn)行量化。通過對(duì)兩期DSM差值(圖10(d))進(jìn)行分析，可以看出此方法能更加清晰地表示出地形變化情況及其變形量。其中，公路內(nèi)側(cè)崩塌造成地形降低(最大達(dá)到-1.7 m)；公路外側(cè)坡體上部同樣存在地形降低(最大-0.3 m)，推測(cè)是傾倒塊石造成此處原始陡峭坡體上的巖土體受力分解從而坍滑到下方造成；公路外側(cè)坡體下部地形稍緩位置顯然由于上部物質(zhì)堆積造成地形增高(最大0.4 m)。可見，其與變化檢測(cè)方法能夠相互驗(yàn)證以確認(rèn)隱患體的真實(shí)存在。按此方法，工作區(qū)內(nèi)同樣識(shí)別圈定出2處正在發(fā)生變形的地質(zhì)災(zāi)害隱患體。

3.6 現(xiàn)場(chǎng)隱患識(shí)別確認(rèn)

針對(duì)室內(nèi)空基遙感識(shí)別出的疑似隱患體，在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行逐一核查判斷，主要包括斜坡結(jié)構(gòu)、物質(zhì)組成、邊界條件、變形跡象、穩(wěn)定性現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)，以及隱患體類型等。最后，編制隱患識(shí)別成果圖，并對(duì)應(yīng)提出后續(xù)防治措施建議。

對(duì)于沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)周邊岸坡段，最終識(shí)別出8處地質(zhì)災(zāi)害隱患(圖11)。其中5處為具備孕災(zāi)模式但目前還未出現(xiàn)明顯變形的順層巖質(zhì)滑坡隱患體(RL1-RL5)；3處為正在發(fā)生變形的災(zāi)害體，包括1處土質(zhì)滑坡(SL1)、1處崩塌(CO1)、1處土體坍滑(SC1)。

圖11 三峽庫首秭歸沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)周邊岸坡段地質(zhì)災(zāi)害識(shí)別隱患分布Fig.11 Distribution map of catastrophic geohazards identification on the bank slopes around Shazhenxi Town

4 結(jié) 論

本文在提出孕災(zāi)機(jī)理與綜合遙感結(jié)合的地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別技術(shù)方法流程基礎(chǔ)上，將其具體應(yīng)用于三峽庫首秭歸沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)周邊岸坡段的順層巖質(zhì)滑坡隱患識(shí)別，主要結(jié)論包括如下4個(gè)方面。

(1) 不同于當(dāng)前主要以InSAR形變探測(cè)為主要技術(shù)的隱患識(shí)別思路與方法，基于孕災(zāi)機(jī)理與綜合遙感進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別的首要前提與核心重點(diǎn)為查明孕災(zāi)環(huán)境與揭示孕災(zāi)模式，然后才是借助綜合遙感手段作為主要技術(shù)支撐。

(2) 孕災(zāi)機(jī)理與綜合遙感結(jié)合的地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別包括“資料收集整理分析(準(zhǔn)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù))→查明孕災(zāi)環(huán)境條件(建立孕災(zāi)指標(biāo))→分析典型孕災(zāi)模式(建立判識(shí)標(biāo)志)→圈定易發(fā)靶區(qū)(明確識(shí)別重點(diǎn)區(qū))→開展遙感探測(cè)(實(shí)現(xiàn)隱患識(shí)別)”。其中查明孕災(zāi)環(huán)境條件與分析典型孕災(zāi)模式是深刻理解孕災(zāi)機(jī)理的重要途徑，并為隱患識(shí)別提供堅(jiān)實(shí)理論依據(jù)、核心基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及孕災(zāi)指標(biāo)及判識(shí)標(biāo)志；圈定易發(fā)靶區(qū)是進(jìn)一步明確識(shí)別重點(diǎn)區(qū)，通過基于孕災(zāi)機(jī)理的易發(fā)分區(qū)評(píng)價(jià)結(jié)合高分光學(xué)衛(wèi)星遙感與InSAR探測(cè)加以實(shí)現(xiàn)，其對(duì)于實(shí)施大空間尺度(如幾千甚至上萬平方千米)下的隱患識(shí)別極為重要，不可或缺；針對(duì)重點(diǎn)識(shí)別區(qū)，充分利用低空無人機(jī)攝影測(cè)量、LiDAR等精細(xì)化、多樣化空基遙感成果，實(shí)現(xiàn)疑似隱患體的室內(nèi)識(shí)別；最后，通過現(xiàn)場(chǎng)核查結(jié)合專家研判實(shí)現(xiàn)隱患體的最終確認(rèn)。

(3) 三峽庫首區(qū)域順層巖質(zhì)滑坡災(zāi)害發(fā)育，危害性大且極具隱蔽性與突發(fā)性。以庫首秭歸沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)周邊岸坡段為工作區(qū)，采用孕災(zāi)機(jī)理與綜合遙感結(jié)合的地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別技術(shù)方法，最終識(shí)別出了8處地質(zhì)災(zāi)害隱患，這些隱患既有正在發(fā)生變形的災(zāi)害體，也有目前并未出現(xiàn)明顯變形但具有孕災(zāi)模式的隱患體。

(4) 三峽庫首屬于山區(qū)地形地貌，山高坡陡且植被發(fā)育，因此基于高分光學(xué)衛(wèi)星遙感與InSAR變化檢測(cè)的識(shí)別方法效果不理想甚至失效。除了進(jìn)一步提升技術(shù)能力支撐外，例如采用更高分辨率的多期光學(xué)影像、分辨率更高與波長更長的雷達(dá)數(shù)據(jù)以及更適宜的InSAR分析方法等，更加凸顯了基于孕災(zāi)機(jī)理隱患識(shí)別方法的重要性。

綜上，本文提出并實(shí)踐的孕災(zāi)機(jī)理與綜合遙感相結(jié)合的地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別方法，以查明孕災(zāi)環(huán)境及建立孕災(zāi)模式為核心與前提、以綜合遙感探測(cè)為重要技術(shù)支撐，可以彌補(bǔ)當(dāng)前主要依賴遙感變化探測(cè)開展隱患識(shí)別容易造成精度較低甚至失效的缺陷，尤其適用于山高坡陡、植被覆蓋茂密地區(qū)的隱蔽性、突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別?？傊[患識(shí)別是當(dāng)前我國地質(zhì)災(zāi)害“堅(jiān)持以防為主，努力實(shí)現(xiàn)從注重災(zāi)后救助向注重災(zāi)前預(yù)防轉(zhuǎn)變”[41]的重要技術(shù)工作，只有將孕災(zāi)機(jī)理與綜合遙感技術(shù)有機(jī)地緊密結(jié)合起來，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，相互補(bǔ)充，才能真正實(shí)現(xiàn)理論依據(jù)充分、技術(shù)支撐到位、成果扎實(shí)可靠，從而有效支撐地質(zhì)災(zāi)害“隱患點(diǎn)+風(fēng)險(xiǎn)區(qū)”的雙控管理。

致謝：感謝歐空局提供的2019年8月至2020年7月的Sentinel-1A數(shù)據(jù)及湖北高分中心提供的高分二號(hào)數(shù)據(jù)。