浅谈高分辨率遥感在地质灾害监测中的应用

浅谈高分辨率遥感在地质灾害监测中的应用

【摘要】本文主要介绍了高分辨率遥感技术在地质灾害监测中的应用，并以矿区土壤重金属含量的遥感反演为例，介绍主成分分析与多元逐步线性回归法以及偏最小二乘回归法在土壤重金属含量反演中的应用。

【关键词】地质灾害；高分辨率遥感；土壤重金属；反演

1.地质灾害监测中高分辨率遥感的研究现状

我国的地质灾害种类多、分布广、危害大，成为世界上地质灾害最为严重的国家之一。特别是崩塌、滑坡、泥石流等突发性地质灾害频繁发生，给人们的生命财产造成了巨大的损失，引起社会的不稳，而其造成的间接损失更是无法估计[1]。地质灾害是指在地球的发展演变过程中，由各种自然地质作用和人类活动所形成的灾害性地质事件。随着社会经济的快速发展以及工业化的起飞，人类活动对地球的作用越发明显，直接或间接地引起更多更严重的地质灾害。

为了有效地预防对地质灾害的发生，需要一种先进的技术对地球环境进行连续监测，而遥感技术的出现解决了这个问题。遥感技术通过对地质进行连续观测，能及时发现并提前预报灾情的发生。随着现代航天技术和高分辨率遥感技术的飞速发展，卫星遥感图像的获取越来越容易，同一地区图像获取周期越来越短，图像的精度越来越高[2]。高分辨率遥感技术的出现不仅为地球资源与环境监测研究开辟了广阔的前景，而且为地质灾害的调查和研究提供了崭新的手段。高分辨率遥感影像在地质灾害监测得到广泛的应用。

赵琪等通过分析高分辨率遥感影像来获取建筑物的属性信息，并结合现场调查数据，建立震害矩阵预测震害，最后通过计算综合地震危险指数来评价该区域的综合抗震能力[2]。2008年5月12日，四川省汶川县发生Ms8.0级特大地震。汶川特大地震造成了滑坡、崩塌，并严重损毁了交通基础设施，给全国人民带来了极大的损害。陈世荣[3]等在应急期间缺乏地面调查的情况下，利用高分辨率遥感图像对道路震害损毁进行了快速及较为准确的评估。长期以来，我国对矿山的开发利用管理不全，部分矿区开发秩序混乱，乱采乱挖现象常发生。矿山开发引发了一系列的问题，如水污染、环境破坏、塌矿等严重影响了周围人们的生活及带来了极大的安全隐患。为了对矿区进行有效地管理，保护矿区，高分辨率遥感技术能够实时、高效地监测矿山开发的水土环境。通过利用高分辨率遥感影像提取矿山开发信息实现对矿区的直接的监测[4]。在建立矿山地质灾害遥感标志的基础上，对高分辨率数据进行空间分辨率融合和信息增强，对多种地质灾害进行识别和提取。马超，徐小波[5]等提出利用高分辨率星载SAR进行矿区灾害的监测。唐川、张军[6]等首先对美国高分辨率的“快鸟”影像进行土地覆盖类型遥感解译，然后根据泥石流危险程度和土地覆盖类型特征，构建城市泥石流灾害的损失评估模型，最后结合GIS计算完成泥石流灾害损失计算和评价。滑坡遥感检测对于灾害调查有重要的意义，在对试验区滑坡遥感图像特征进行分析的基础上，胡德勇等[7]提出了基于对象的高分辨率遥感图像滑坡检测方法，并将该方

法用于高植被覆盖的热带雨林地区。然而，传统的光学影像容易受到天气的影响，导致图像不清晰，因此，基于单一遥感数据源提取信息非常有限。然而，多源遥感影像的融合能提供一个比较好的方法。薛东剑、何政伟等提出采用光学遥感和雷达数据进行地质灾害区的滑坡监测。刘圣伟、郭大海[8]等提出利用精度更高的，受天气影响很少的、穿透率很高的机载激光雷达技术进行滑坡灾害调查和监测。结果表明机载激光雷达坡度和地表粗糙度图像能够提供精确的微地貌特征量；多期机载激光雷达数据进行滑坡动态监测，可以掌握一定时间段内滑坡体的变形趋势。

2.高分辨率遥感技术监测矿山水土环境

大量实践结果表明，利用高分辨率遥感技术对地质灾害进行分析、识别、监测，建立地质灾害动态监测系统，是预防减少灾害的一个有效的途径。其中高分辨率遥感技术在地质灾害监测中的基本过程包括：

图1 地质灾害遥感监测基本过程

以高分辨率遥感技术监测矿山开发区的水土环境为例，概述利用高分辨率遥感技术反演矿山开发土壤重金属的污染。多数学者认为土壤中的重金属元素含量很低，对土壤光谱曲线影响很微弱，甚至没有影响，那么通过直接分析重金属元素的特征光谱来估计其含量比较困难。Kooistra等[9]通过研究发现莱茵河流域土壤中的Cd，Zn与有机质含量之间存在很好的正相关，并利用了可见光-近红外发射光谱和偏最小二乘回归法预测土壤镉、锌的含量。由于土壤组成成分复杂，而且每个组分对光谱的影响是非线性，使得土壤辐射过程很复杂，直接建立土壤组分与光谱特征之间的物理模型非常困难。因此，首先利用主成分分析找出影响最重要的几个组分来代表土壤中所有的组分，而且选出的几个组分之间互不相关。然后利用多元逐步回归分析方法研究选取的多个自变量与一个因变量之间关系，通过回归系数来确定自变量的影响程度。偏最小二乘回归方法融合了多元回归和主成分分析的特点，通过实施因变量Y对提取自变量X的主成分t进行逐步回归，直至达到满意的精度为止。偏最小二乘拟合能够处理严重的共线性，适合于样本个数小于变量个数的情形。同时相对于PCA，其进行波段变换时不仅考虑自变量本身，而且同时也考虑因变量。因此，偏最小二乘回归比PCA更有效。然而，偏最小二乘在变量投影时，并没有去除噪声波段或者不相关变量。

3.结论

本文分析了高分辨率遥感影像在地质灾害监测中的应用，并以矿区土壤重金属污染遥感监测为例，利用光谱信息进行土壤重金属污染的遥感反演，得到以下一些结论：

（1）高分辨率遥感技术能有效地、实时地、大范围地监测地质灾害及其过程。

（2）在土壤重金属遥感反演过程中，大多数研究者都采用经验统计算法，

并没有充分考虑土壤重金属分量特征，精度偏低。

（3）由于土壤中重金属元素含量很低，对土壤光谱曲线影响很微弱，因此需要借助于其他矿物之间的相关关系反演土壤重金属含量。今后的发展应该是利用航天航空高光谱，从不同空间尺度讨论利用遥感信息反演土壤重金属含量。[科]

【参考文献】

[1]池长艳.基于高分辨率遥感影像的滑坡灾害危险性评价研究[D].山东科技大学，2009.

[2]赵琪，翟永梅，李铁铮.高分辨率遥感图像在城市快速震害预测中的应用研究[J].灾害学，2012（2）：72-76.

[3]陈世荣，马海建，范一大，等.基于高分辨率遥感影像的汶川地震道路损毁评估[J].遥感学报，2008（6）：949-955.

[4]征刘，赵旭阳，党宏媛.矿山开发的水土环境效应遥感监（下转第175页）（上接第120页）测研究进展[J].石家庄学院学报，2012（3）：83-88.

[5]马超，徐小波，刘春国，等.高分辨率星载SAR矿区灾害监测的应用潜力[J].河南理工大学学报（自然科学版），2011（6）：684-689.

[6]唐川，张军，万石云，等.基于高分辨率遥感影象的城市泥石流灾害损失评估[J].地理科学，2006（3）：358-363.

[7]胡德勇，李京，赵文吉，等.基于对象的高分辨率遥感图像滑坡检测方法[J].自然灾害学报，2008（6）：42-46.

[8]刘圣伟，郭大海，陈伟涛，等.机载激光雷达技术在长江三峡工程库区滑坡灾害调查和监测中的应用研究[J].中国地质，2012（2）：507-517.

[9]KOOISTRA L，WEHRENS R，LEUVEN R S E W，et al.Possibilities of Visible-Near-Infrared Spectroscopy for the Assessment of Soil Contamination in River Flood Plains[J].Analytica Chimica Acta，2001，446：97-105.