摘 要：【目的】地質災害監(jiān)測對防災減災服務、路網(wǎng)規(guī)劃、城鎮(zhèn)建設具有重要意義，需對其進行研究?！痉椒ā恳缘刭|災害頻發(fā)的G316國道南平至閩清段交通干線作為示范區(qū)，采用機載激光雷達、無人機低空攝影測量等先進技術手段，采集并處理示范區(qū)地質災害體高分辨率正射影像，并建立數(shù)字高程模型，聯(lián)合多元遙感信息，解譯地質災害體空間形態(tài)特征?！窘Y果】建立了數(shù)字三維可視的滑坡、崩塌等地質災害基礎信息?！窘Y論】可為今后周期性巡查、評價、監(jiān)測地質災害及快速應急、安全排險突發(fā)性地質災害等提供服務。

關鍵詞：快速應急；地質災害；LiDAR；無人機；遙感

中圖分類號：P694? ? ? 文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1003-5168（2024）07-0102-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.07.020

Research on Serious Geological Disaster Rapid Emergency Response of Fujian Province

CHEN Guangjian

（Fujian Geologic Surveying and Mapping Institute， Fuzhou 350011，China）

Abstract： [Purposes] Geological disaster monitoring research is of great significance to disaster prevention and mitigation services， road network planning， urban construction and other decisions， so it needs to be studied. [Methods] Taking the traffic trunk line from Nanping to Minqing section of G316 national highway with frequent geological disasters as the demonstration area， advanced technical means such as airborne radar and low-altitude photogrammetry were used to collect and process high-resolution orthoimages and digital elevation models of geological disaster bodies in the demonstration area， and combined with multivariate remote sensing information， the spatial morphological characteristics of geological disaster bodies were interpreted. [Findings] The digital three-dimensional visual basic information of geological disasters such as landslide and collapse was established. [Conclusions] The study can provide services for future periodic inspection， evaluation， monitoring， rapid emergency response and safety risk elimination of sudden geological disasters.

Keywords： rapid emergency response; geological disasters; LiDAR; UAV; remote sensing

0 引言

地質災害發(fā)生時，災害現(xiàn)場第一手調查數(shù)據(jù)是救援工作最重要的資料。及時開展災害發(fā)生情況、影響范圍，受困人員、交通情況與潛在次生災害的調查能夠為高效救援提供技術支持。但地質災害發(fā)生后，專業(yè)人員現(xiàn)場調查承受次生災害影響，常規(guī)調查速度慢、精度低，限制了地質災害救援對時效的高要求［1］。福建省較高的植被覆蓋度和山體陰影對地災識別影響較大。光學遙感滑坡識別技術和干涉雷達測量技術難以消除植被和山體陰影的影響，無法獲取裸露地表的真實地形信息，嚴重制約了該技術在此地區(qū)的地災識別應用［2］。而激光雷達具有一定的植被穿透能力，經(jīng)多次回波獲取的信息可以精確測量復雜地質背景區(qū)，獲取更多的地形微、地貌參數(shù)、消除植被和山體陰影后的裸地表信息，這些信息對地災研究具有重要意義［3］。無人機遙感可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時傳輸，地面同步進行數(shù)據(jù)處理，在短時間內獲取精確遙感圖件。張小青［4］利用無人機載雷達和無人機傾斜攝影技術可為地質災害識別和分析提供更加翔實的、準確可靠的災害特征數(shù)據(jù)。孫濤等［5］利用機載雷達技術獲取了廣東佛山西樵山公園內精細準確的地面特征和坡體變形跡象及災害體形態(tài)特征。

本研究應用快速低空無人機遙感、機載激光雷達（LiDAR）等技術，以地質災害頻發(fā)的G316國道南平至閩清段交通干線作為研究區(qū)，形成了一套適用于福建省交通干線地質災害監(jiān)測的技術體系方法，以期為今后周期性巡查、評價、監(jiān)測地質災害及快速應急、安全排險突發(fā)性地質災害等提供服務。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為地質災害頻發(fā)的G316國道南平至閩清段的交通干線，位于東經(jīng)118°08′至118°23′，北緯26°26′至26°37′之間，閩江一級流域的西南側。該區(qū)域主要由丘陵和山地組成，地貌特點是風化剝蝕丘陵，水系豐富，地表風化程度較高，浮土層較厚，但巖石露頭較少，第四系堆積物分散而厚度不大，工程地質條件屬于中等水平。降雨是影響山坡穩(wěn)定性和引發(fā)地質災害的主要外部因素［6］。降雨時，大量地表水滲入土壤，增加了土壤的重量，提高了滑坡發(fā)生的可能性，同時改變了土壤的力學特性，降低了土壤的抗滑能力，容易導致滑坡事件的發(fā)生。該區(qū)域已知的主要地質災害點有27處，以中小型災害為主，災害類型為滑坡和崩塌。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

為獲取地質災害發(fā)生時的無人機影像，本研究采用了中遙IRSA Ⅱ型無人機，該無人機搭載了NIKON D800相機和機載ALS70-HP系統(tǒng)激光掃描儀，進行了1：2 000成圖精度的航攝應急試驗。在試驗中，將飛行相對航高控制在1 500 m，相機焦距為35.918 mm，像素分辨率為4.88 μm。共進行了3次飛行，覆蓋了研究區(qū)的17條航線，總共獲得了3 879張航片，涵蓋面積達105 km2。航向重疊度和旁向重疊度分別為70%和40%，確保每張航片的清晰度和重疊度滿足要求。此外，還收集了激光測量探測數(shù)據(jù)，共包含了約2.94億個點云，數(shù)據(jù)總量為7.697 GB。

2 研究方法

2.1 LiDAR點云數(shù)據(jù)快速處理方法

LiDAR點云數(shù)據(jù)的處理流程如圖1所示，包括以下詳細步驟。

①三維坐標計算：通過結合GPS和慣性測量系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)，計算每個點云的精確三維坐標。

②粗差點去除：為獲得干凈的LiDAR數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計閾值或經(jīng)驗閾值的方法來檢測和消除系統(tǒng)誤差和粗差點。這有助于去除異常的高程點或低程點，確保數(shù)據(jù)的可信度。

③地面點提?。旱刭|災害監(jiān)測的關鍵是準確提取地面點，以建立數(shù)字地面模型（DEM）。采用先進的技術，如“漸進加密濾波方法”［7］，結合趨勢面擬合、高程統(tǒng)計、地形坡度和MeanShift等方法，提取出地面點。此外，還采用了“Blow surface法”填補任何遺漏的近地表點。

④植被分類：為更好地了解地質災害區(qū)域的植被狀況，使用分割濾波分類法，根據(jù)植被的高度范圍將點云數(shù)據(jù)分類為低、中、高植被。這有助于地質災害的監(jiān)測和評估。

⑤建筑物提?。翰捎脭?shù)學形態(tài)學濾波分類法［8］，對LiDAR數(shù)據(jù)進行處理，以準確提取建筑物信息。這有助于了解潛在的危險因素和影響范圍。

⑥數(shù)字地面模型生成：使用Kriging插值方法，基于已提取的地面點，生成高質量的數(shù)字地面模型（DEM）。模型可滿足地質災害分析和監(jiān)測需要。

2.2 無人機影像無控快速處理方法

本研究采用INPHO航測系統(tǒng)進行了無人機影像的快速處理。處理流程包括。①POS參數(shù)自動劃分航帶。通過自動劃分航帶，能夠更有效地組織影像數(shù)據(jù)。②自動內定向。通過添加相機文件，自動進行內定向，以提高影像數(shù)據(jù)的精確性。③自動匹配連接點和區(qū)域網(wǎng)平差解算。采用自動匹配技術，連接各影像中的點，并進行區(qū)域網(wǎng)平差解算，以確保數(shù)據(jù)的精度。④DTM生成。通過DTM數(shù)據(jù)，生成了數(shù)字正射影像模型（DOM），以獲取地表信息。⑤自動勻光勻色和DOM拼接。自動進行圖像勻光和勻色處理，并拼接DOM數(shù)據(jù)，以生成直觀的地圖。

2.3 地質災害快速識別方法

對獲取的無人機數(shù)據(jù)與以往未發(fā)生地質災害前的最新DOM數(shù)據(jù)，采用計算機自動快速發(fā)現(xiàn)技術（如波段替換法、光譜特征變異法等）進行識別，在發(fā)現(xiàn)變化區(qū)域的基礎上，疊加LiDAR-DEM，構建三維模型，并根據(jù)環(huán)境地質、地災體遙感解譯標志，微地形地貌的變化（如坡度變化、橫向裂隙溝、縱向裂隙溝、堆積體及前緣凸起的鼓丘等）、地災體覆蓋物上地物的變化（如植被生長情況變化）、地災體周邊情況的變化（如水文變化、摧毀道路、村莊、堵塞河流引發(fā)洪水）等情況進行分析，快速準確勾繪出地質災害體，直接避免地災體邊界描繪精度不準確、地災體類型判別錯誤、小地災體及因混合像元和陰影影響出現(xiàn)的偽地災體等。

2.3.1 快速發(fā)現(xiàn)技術。在地質災害監(jiān)測中，本研究采用了兩種有效的計算機自動快速發(fā)現(xiàn)技術：一是波段替換法。該方法利用多光譜影像，將災害發(fā)生前的紅色或綠色波段用災害發(fā)生后的全色波段進行替換。如果地物發(fā)生了變化，替換后的影像會在紅色或綠色通道中顯示潛在的地質災害區(qū)域，而如果沒有顯示，說明該區(qū)域沒有發(fā)生地質災害。二是光譜特征變異法。該方法既能夠將來自不同傳感器的遙感數(shù)據(jù)進行融合，又能夠將災害發(fā)生前后的影像波段進行融合。如果地物發(fā)生了變化，相應區(qū)域的光譜特征將發(fā)生變異，與周圍地物的光譜不再協(xié)調。這種變異的特殊影像特征能快速識別發(fā)生地質災害的區(qū)域。

這兩種方法操作簡單且具有明顯的物理意義，特別適用于快速發(fā)現(xiàn)疑似地質災害發(fā)生區(qū)域，大幅縮小進一步調查的范圍，是地質災害監(jiān)測的有力工具，能夠在應急情況下提供及時的決策支持。

2.3.2 地質災害遙感影像特征。在地質災害監(jiān)測中，根據(jù)以下特征來識別滑坡和崩塌（如圖2所示）?；略谟跋裆贤ǔ＞哂忻黠@的周界和后壁特征。它的周界形狀一般呈簸箕形或舌形，新發(fā)生的滑坡通常植被覆蓋度較低，周圍地貌多為陡立的圍椅狀［9］。崩塌時常伴隨著較大塊體的坍塌，同時也伴有小塊碎石的掉落。因此，在影像上，崩塌下方的地貌通常會表現(xiàn)為陡峭的陡坡，有時還會出現(xiàn)粗糙感或呈花斑狀的錐形紋理。這些特征可以用來識別崩塌地質災害。

2.3.3 多途徑識別地質災害體。在迅速發(fā)現(xiàn)疑似地質災害發(fā)生區(qū)域后，本研究通過多途徑綜合識別分析地質災害體，包括了地災體遙感解譯標識、環(huán)境地質、地災體覆蓋物上的地物變化，微地形地貌，以及地質災害外圍情況等因素。

2.4 建立福建交通干線地質災害監(jiān)測技術體系

本研究提出了一套適用于福建省交通干線地質災害應急監(jiān)測流程，旨在提高地質災害應急響應的效率和準確性，為災害管理和預防提供有力支持。其主要步驟如下。

①整合歷史檔案本底庫：將現(xiàn)有地質環(huán)境和地質災害信息整合到一個檔案庫中，包括地形圖、地質圖、地質圖空間數(shù)據(jù)、環(huán)境地質數(shù)據(jù)（如區(qū)域氣象、水文、地貌、地震、地層、構造地質等）、地質災害調查數(shù)據(jù)、歷年來汛期重大地質災害數(shù)據(jù)、地質災害群測群防數(shù)據(jù)以及最新的遙感影像。

②災前研究：收集米級至分米級的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，用于地災研究。

③雨季和臺風季節(jié)值守巡查：派遣地災人員進行定期巡查，及時報告情況。

④地質災害發(fā)生后的多途徑響應：根據(jù)需要，采用不同的方法快速獲取影像信息。這包括與衛(wèi)星影像提供商建立合作，無人機低空航拍解決方案，以及機載LiDAR數(shù)據(jù)。本研究將重點關注后兩種方法。

⑤低空無人機圖片快速生產(chǎn)：利用低空無人機拍攝的圖片，進行快速生產(chǎn)，以應對地質災害應急情況。

⑥機載激光雷達探測和高精度DEM生成：使用機載激光雷達技術獲取地質信息，同時生成高精度的數(shù)字高程模型（DEM）。

⑦地質災害體信息提?。簯眉夹g方法，利用航拍影像和LiDAR數(shù)據(jù)，重建三維地形，通過光譜特征和地質災害體遙感解譯標志，快速勾繪出地質災害體。

⑧分析研判：對地質災害體的規(guī)模、分布、破壞類型以及危害狀況進行分析和評估。

⑨成果提供應急使用：將分析成果快速提供給應急救災工作，為監(jiān)測和預報提供背景資料。

⑩更新歷史檔案本底庫：及時更新歷史檔案本底庫，以反映最新的地質災害信息和研究成果。

3 結果與分析

3.1 LiDAR點云數(shù)據(jù)處理精度分析

本研究方法實現(xiàn)了較高的高程精度，平地和丘陵地區(qū)整體中誤差為0.64 m，山地和高山地區(qū)整體中誤差為1.7 m，滿足1：2 000數(shù)字高程模型精度指標“平地：0.75 m、丘陵地：1.05 m、山地：2.25 m、高山地：3 m”的要求。研究區(qū)LiDAR數(shù)字高程模型三維暈渲如圖3所示。

3.2 無人機影像無控快速處理精度分析

本研究方法實現(xiàn)了較高的平面精度，基于與控制資料同源1∶2 000地形圖，采集同名點作為檢查點，在ArcGIS軟件平臺下對DOM精度進行檢查。抽查圖幅18幅（占70%），檢查點共計55個，統(tǒng)計誤差為0.736 0 m，符合規(guī)范要求。

3.3 地質災害體識別結果及精度驗證

依據(jù)本研究方法識別的地災體，經(jīng)實地驗證，確定了示范區(qū)各類主要地質災害共計274處，主要以土質類滑坡、崩塌為主。在外業(yè)過程中，發(fā)現(xiàn)誤判地災體2處，補充小地災體34處，內業(yè)解譯準確度達87.6%。將解譯的地災體與已知的27個地災點相比對，基本吻合。誤判的2處地災體是由于礦山開采過程中產(chǎn)生的固體廢棄物堆放，光譜信息與地災較為類似。未解譯出的34處地災體，面積較小，且危害性不大。

3.4 地質災害體識別典型分析

本研究采用多途徑識別地質災害體，以水南街道辦嶺炳洋村北湖自然村周邊的一個典型滑坡為例（如圖4所示），通過遙感影像分析，得出以下結論：該滑坡的平面形態(tài)呈現(xiàn)出舌形特征，屬于土質滑坡，具備明顯的滑坡體邊界，表面存在裂縫，呈現(xiàn)典型的滑坡特征。通過植被分析，可以看出原有的植被類型和覆蓋情況遭受了破壞，導致滑坡后區(qū)域的植被多為裸土、草地、灌木或新種植的樹苗。通過三維形態(tài)分析，可以準確地確定滑移帶、主要滑動方向等信息，并初步估算滑坡的規(guī)模約為 5 026 m3。此外該滑坡對農田和2戶居民等造成潛在威脅。經(jīng)過實地驗證，確認這是由于暴雨導致土體重量增加、下滑力增強而觸發(fā)的淺層、小型土質滑坡，威脅程度屬于一般范疇。

4 結論

本研究收集了研究區(qū)交通干線已有遙感與航測資料，采用機載雷達（LiDAR）、低空攝影測量（無人機）等先進技術手段，采集示范區(qū)交通干線地質災害體高分辨率正射影像，建立高精度數(shù)字高程模型，聯(lián)合多元遙感信息，解譯地質災害體空間形態(tài)特征。建立了數(shù)字三維可視的滑坡、崩塌等地質災害基礎信息，主要研究結論如下。

①IRSA（中遙）Ⅱ型無人機基本能達到應急狀態(tài)下的飛行需要，但風力較大對空中姿態(tài)還是造成了一定的影響。在福建省山區(qū)地形起伏較大、惡劣天氣條件下，為了快速獲取災情資料，建議選擇配置IRSA Ⅲ型無人機，因其有三軸自穩(wěn)定系統(tǒng)（云臺），在惡劣環(huán)境下性能更為穩(wěn)定，航測精度有較大保證。

②從無人機獲取影像數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)“變”為直觀的地圖，并快速進行災害遙感解譯和評估，開展比對分析，獲得了滑坡、崩塌等各類災情的位置、分布特征等信息，這些初步的信息可以報送給相關部門作為緊急救援、防災預案的依據(jù)。

③提出了一套適用于福建省交通干線地質災害應急監(jiān)測流程，可提高地質災害應急響應的效率和準確性，為災害管理和預防提供有力支持。

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收稿日期：2023-09-04

作者簡介：陳光劍（1984—），男，本科，工程師，研究方向：衛(wèi)星遙感應用技術。