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基于精细DEM的同震滑坡隐患自动提取方法.docx
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基于精细DEM的同震滑坡隐患自动提取方法.docx
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摘要
提出了一种地形形态特征约束的同震滑坡隐患自动提取方法,首先分析同震滑坡隐患在精细数字高
程模型(digital elevation model,DEM)上的形态特征,然后建立同震滑坡隐患地形表征的定
量描述方法,最后以形态学约束实现滑坡隐患区的自动圈定。以九寨沟典型同震滑坡进行方法试验,
试验结果验证了所提方法的有效性。
Abstract
This paper proposes an automatic extraction method of co-seismic landslide hidden
dangers based on the constraint of topographical morphological features. Firstly,
we analyze the morphological features of co-seismic landslides hidden danger in the
fine DEM, then establish the quantitative description method of landslides hidden
danger terrain feature, Finally, the landslide hidden danger areas are automatic
extracted based on the morphological constraints.The test results in the typical co-
seismic landslide in Jiuzhaigou verify the effectiveness of the method.
译
关键词
数字高程模型; 地形形态约束; 同震滑坡隐患; 机载激光雷达; 滑坡隐患自动提取
Keywords
DEM; terrain morphology constraint; co-seismic landslide hidden
danger; LiDAR; automatic extraction of landslide hidden dangers
译
同震滑坡是指由地震引发,震时突发滑坡或震后一定时间发生的滑坡(地震滞后滑坡)
[ 1]
,是发
生在山区地震的一种重要的次生灾害类型,其造成的人员伤亡与财产损失往往占地震灾害相当大的
比例
[ 2]
。同震滑坡隐患是指“裂”而未“滑”、“松”而未“动”的震裂山体,这些受过损伤的山体在之
后的余震阶段或受到连续降雨影响及在长期重力作用下很容易形成滞后滑坡
[ 3]
。
传统的群测群防人工排查方式,能够近距离地观察识别滑坡隐患,但工作量大、效率低,且同震滑
坡隐患多处于地质环境恶劣的高山茂林地区,群测群防调查人员的人身安全难以保障
[ 4,5]
。光学卫
星遥感能够获取大尺度、多期的遥感数据,能够顾及周围环境充分结合背景语义信息识别滑坡隐患
[ 6 -8 ]
。但 由于山 区 滑坡背 景环境 复杂,对 于“同谱异物 ”的裸地与滑 坡,光 学遥感影 像上难 以识别 。
且光学遥感手段难以消除植被影响,无法获得真实地表信息,对于山区植被茂密地区无法适用。SAR
(synthetic apenture radar)具有 全 天候 、全 天 时的 优 点 ,InSAR(interferometric SAR)
技术可以进行地表形变监测,其形变监测精度可以达到厘米级甚至毫米级,结合光学影像可判定滑
坡隐患区
[ 4, 5]
。但是 SAR 的植被“穿透”能力差,在植被茂密地区,无法通过干涉图获得真实地表
形变
[ 9]
。
机载激光雷达(light laser detection and ranging, LiDAR)是一种主动式对地观测系统,能
直接得到带地表 3D 坐标的点云数据,其时间、空间分辨率高,探测范围广,不受日照限制,能全
天时观测,具有一定的植被“穿透”能力,通过多次回波技术和滤波操作,能快速获取高精度的真实
地 面 三 维 信 息
[ 9 -1 1 ]
, 为 滑 坡 隐 患 三 维 地 形 特 征 识 别 提 供 了 可 靠 的 、 高 精 度 的 DEM ( digital
elevation model)数据。本文从 滑坡隐患地 形形 态特征出发 ,通过地形 形态 约束方法从 高精度
DEM 上提取滑坡隐患,为滑坡隐患提取提供了一种新的解决思路。
1 同震滑坡隐患自动识别原理
基于三维地形特征隐患提取有如下几点优势
[ 12]
:①三维地形值突变可识别斜坡的凹陷和突变;②
三维地形地面粗糙度可用于识别斜坡结构形变,裂隙、张裂缝及滑痕等一些地形特征;③对于高山
植被覆盖区,三维地形识别更能发挥优势。基于高精度 DEM 数据的地形形态特征约束的同震滑坡
隐患自动提取方法,核心关键技术包括:①同震滑坡隐患地形特征分析;②提炼地形特征因子,建
立同震滑坡隐患地形表征指标体系;③同震滑坡隐患地形表征识别指标体系量化,便于计算机自动
提取;④顾及地形形态特征的同震滑坡隐患自动提取,从图形形态学角度出发,以地形形态指标为
约束,实现同震滑坡隐患区自动提取,如图 1 所示。
图 1 同震滑坡隐患自动识别框架
Fig.1 Automatic Identification Framework for Co-seismic Landslide Hazards
下载: 原图 | 高精图 | 低精图
1.1 同震滑坡隐患地形特征分析
滑坡灾害的发生与滑体和滑床沿滑动面的相对运动有关,由双体灾变力学可知,滑坡发生是滑动面
上的牛顿力突然下降的结果
[ 13]
。同震滑坡,是边坡对地震动的响应,边坡受力发生改变,牛顿力
突变,从而发育出滑坡隐患区或引发滑坡。发生地震时,斜坡所受牛顿力发生改变,随着地震的持
续, 斜坡逐 渐产生 形变, 斜坡坡 脚受到 严重破 损,坡 面中部 出现弧 形裂隙 ,随着 地震的 不断增 强,
沿坡面向下出现剪切裂隙
[ 14]
,发育出完整的“L”或双“L”型同震滑坡隐患形态特征(见图 2 中黄色
虚线标记),此时斜坡受外界因素作用发育成滑坡的可能性达到最大,呈现出“裂”而未“滑”,“松”
而未“动”的特点。本文将主要针对此种特征的隐患类型进行提取。图 2 是九寨沟地区典型同震滑坡
隐患的光学影像和数字格网模型影像。地震进一步增强时,图 2 中的斜坡受力平衡将被打破,坡体
中部弧形裂隙将产生错动,滑体将沿斜面产生滑移,斜坡进一步发育成滑坡。
图 2 九寨沟典型同震滑坡隐患
Fig.2 Typical Co-seismic Landslide Hidden Danger of Jiuzhaigou
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