机载LiDAR在滑坡识别中的应用

作为新兴遥感技术之一的机载激光雷达(lightdetectionandranging,LiDAR)技术及其数据可视化分析方法为缓倾地层滑坡的准从不同视角对其主要特征、形成条件、致灾机理、诱发因素与变形破主要诱发条件为降雨、滑坡后缘普遍存在拉裂槽等方面达成基本共识。得益于近年来遥感技术的发展，特别是我国国产遥感卫星数量不遥感技术已成为识别地质灾害最有效的手段之一[12],在四川茂县叠溪镇新磨村滑坡等重大地质灾害应急处置工作中发挥了显著作用[13]。但就缓倾地层滑坡而言，由于受西南地区环境地质条件所限，滑坡灾害遥感识别标志的建立，特别是植被下拉裂槽的有效判识尤为困难。而在当前降水加剧、极端气候事件频发的背景下[14],可预见未来由集中降水诱发缓倾地层滑坡剧滑，进而造成突发性地质灾害事件将持续出现，基于光学遥感的传统技术手段已难完全满足当前西南山区防灾减灾的迫切需求。机载激光雷达(lightdetectionandranging,LiDAR)作为一种利用激光对地表三维坐标信息进行采集的新型遥感技术，将激光测距、卫星定位和惯性测量等进行有效集成[15],不但能够提供高分辨率、高精度的地形地貌影像，同时通过多次回波技术穿透地面植被，利用滤波算法有效去除地表植被，获取真实地面的高程数据信息[16]。目前该技术已在地形测绘、三维城市建模、环境监测、地球科学及行星科学等诸多领域得到广泛应用[17-18],在活动断裂[19]、古地震[20]及地质灾害[21-22]等地学领域的应用也取得了显著成效，但对缓倾地层滑坡这一特殊地质灾害类型及其拉裂槽识别的应用还相对较少。本文以四川省北部缓倾地层滑坡多发的通江县春在镇南部为研究示范区，基于机载LiDAR获取的高分辨率数字高程模型(high-resolutiondigitalelevationmodel,HRDEM),选取典型示例开展应用分析，论述机载LiDAR与地形可视化技术在高植被地区缓倾地层滑坡及其拉裂槽识别领域的应用，并实地验证相关结果的准确性。1研究区概况研究区位于四川省北部通江县境内，地处大通江以东春在镇南部周边(图1)。该区为典型侵蚀剥蚀低山地貌，属亚热带秦巴区湿润季风气候区，大陆性季风气候显著,雨量充沛，水系发达。研究区大地构造位置处大巴山歹字型构造中段南侧，区内构造线展布以NW-SE向为外，主要出露白垩系(K)紫红色砂质泥岩夹薄层泥质粉砂岩，白垩系下统(K1)灰黄色钙质细砂岩与棕红色砂质泥岩层等。。。地名15km—研究区范围研究区地质灾害多发，以降雨诱发的中小型土质滑坡最为常见，具蠕变慢滑特征，斜坡变形特征明显。以往调查显示[23],区内滑坡以牵引式为主，其中较为典型的水井巷、小罗坪、毓贵山和雷家河等滑坡均表现为地层产状缓倾、砂泥岩互层、分块式解体明显、阶梯状陡坎及张性裂隙带发育等，具有缓倾地层滑坡的显著特征。2数据获取与处理2.1数据获取结合研究区地形复杂、天气多变和植被茂密等特征，本次采用长航时多旋翼无人机搭载长测程激光雷达进行仿地飞行的方式进行数据采集，以实现最佳飞行窗口期内的可变高飞行，确保高精度真实地形的准确获取。本研究机载LiDAR数据采集于2021年6月5—8日，其中，以飞马杂地形区飞行作业需求。LiDAR传感器测距达1350m,高程精度为1.5cm,内置飞马自研GNSS/IMU(inertialmeasurementunlt)惯导空影像数据。为确保数据精度，在春在镇飞行区南部架设1处地面基2.2数据处理将直接影响最终识别效果。本文采用MicroStation平台Terrasolid处理后点云密度约为15pts/m2,水平及垂直分辨率分别约为0.24m和0.20m,最大高差为179.99m(表1)。表1点云参数对比点云类型点密度/水平分垂直分最大高辨率/m原始点非地面点地面点转化为HRDEM,分辨率为0.5m,用于拉裂槽的识别。并基于Pix4Dmapper软件生成对应DOM,分辨率为0.1m,以辅助识别缓倾地层滑坡(图2)。图2机载LiDAR激光点云及产品3缓倾地层滑坡及其拉裂槽识别应用类数据构建遥感判识标志，结合天空视域因子3.1缓倾地层滑坡综合遥感判识标志张涛等[24]通过对川东缓倾地层滑坡典型案例的调查研究，总结提出此类滑坡变形演化阶段的划分理论及对应识别特征，具体包括：初期启动阶段斜坡坡面表现出平直状或阶梯状特征，斜坡前部或侧边具备的陡坎临空面或深沟；中期阶段斜坡圈椅状地貌特征明显，整体地形呈纵向的陡缓相间，发育冲沟与槽谷脊低洼地段组合形成一定的反坡台地，前缘向河谷凸出或被河流深切等；后期阶段由于剧滑后受长期地质应力作用或人类工程活动改造，因此古(老)缓倾地层滑坡一生成山体阴影图和DOM2类数据中所包含的色调、形态、纹理和阴影等信息，尤其是植被覆盖下的微地形变化及线性特征，构建用于人机交互解译缓倾地层滑坡的直接或间接标志(图3),以实现此类型地质灾害的准确识别。图椅状地貌图桥状地貌图椅状地貌后坡台地侧缘陡(a)山体阴影图(b)DOM图3缓倾地层滑坡综合遥感识别标志3.2缓倾地层滑坡边界判识方法区的SVF数据(图4(a))。在SVF数据中(图4(a)),缓倾地层滑坡的后征显著,左侧壁局部线性特征及地形凹凸细小差异明显，滑坡前缘边阶梯状缓倾区及前缘陡坎区。滑坡边界识别结果及各亚区位置见图中部阶梯状缓倾区前缘陡坎区图4SVF可视化方法对缓倾地层滑坡边界的识别及结果3.3缓倾地层滑坡拉裂槽识别方法缓倾地层滑坡拉裂槽常见于灾害形成初期及中期的短距离拉槽启动阶段，主要由构造作用或卸荷作用下造成的基岩节理裂隙结构面标志之一。差异，较难有效识别拉裂槽的地形突变特征。机载LiDAR数据则可较好规避上述问题，特别是HRDEM派生的系列山体阴影图在拉裂槽识别方面效果尤为显著。山体阴影图通过模拟不同光照角度，以突出渲染(a)调查点A处位裂槽照片(b)调查点A处向东部延伸裂缝照片(c)调查点B处拉裂槽照片(d)调查点B处向西部延伸裂缝照片图8糯鼓寨村滑坡拉裂槽实地调查照片图9滑坡中部被破坏房屋及地面照片滑坡体右侧壁中部(图7调查点D处)水泥台阶见延伸近30m的拉裂缝，裂缝宽1~5cm,错动距离5~10cm不等。坡面右侧中下部(图7调查点E处)水泥公路路面见多处开裂下沉，裂缝宽0.5~3cm,裂缝延伸长20m,呈弧形展布；路边农田边坡见格构式水泥护坡，目前部分坡左侧壁中下部(图7调查点F处)于2017年初新出现一处拉裂缝，每逢雨季变形较强烈，近年来有持续扩张趋势。现场调查判断该拉裂缝同为斜坡基岩节理裂隙充水扩张所致，其延伸长度约500m,