張 為,李遠(yuǎn)耀,張?zhí)?桂 蕾,周 超

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)地質(zhì)調(diào)查研究院，湖北 武漢 430074；2.中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心，江蘇 南京 210016；3.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；4.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)地理與信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430074)

遙感技術(shù)具有時(shí)效性好、宏觀性強(qiáng)、信息豐富等顯著特點(diǎn)，目前已成為地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)和災(zāi)情評(píng)估的一種重要技術(shù)手段。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，高分辨率遙感影像逐漸被應(yīng)用到滑坡地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯工作中[1-2]。

利用遙感影像信息對(duì)滑坡地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行解譯的方法主要分為三類(lèi)：人工目視解譯、計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯和人機(jī)交互解譯[3]。長(zhǎng)期以來(lái)，人工目視解譯是生產(chǎn)和研究中利用遙感影像獲取地質(zhì)災(zāi)害信息的基本手段；同時(shí)，一部分學(xué)者對(duì)計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯也進(jìn)行了探索和研究，并取得了一些研究成果[4-7]。然而，在地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯中，人工目視解譯存在成本高、效率低且對(duì)解譯人員主觀經(jīng)驗(yàn)要求高等問(wèn)題[8]；計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯只能對(duì)地表信息進(jìn)行分析，難以獲取多種滑坡孕災(zāi)地質(zhì)環(huán)境信息，特別是對(duì)于高植被覆蓋下的滑坡隱患的識(shí)別能力有限，解譯精度較低；而人機(jī)交互解譯是一種結(jié)合GIS空間分析等自動(dòng)化技術(shù)，在個(gè)人與專家經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)下的遙感影像人工解譯方法，人機(jī)交互解譯使人與計(jì)算機(jī)相互配合,充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，可以較準(zhǔn)確、有效地對(duì)遙感圖像進(jìn)行解譯。眾多學(xué)者對(duì)人機(jī)交互解譯的方法和應(yīng)用進(jìn)行了探索和研究，由于其具有快捷、高效的優(yōu)點(diǎn)已被廣泛應(yīng)用于單體及區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害的調(diào)查評(píng)價(jià)中。如張明華[9]應(yīng)用遙感技術(shù)并結(jié)合地理信息技術(shù)對(duì)西藏墨脫公路工程地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行了全面解譯分析；唐小明等[10]提出了基于虛擬GIS和水文空間分析的遙感解譯方法，并應(yīng)用于區(qū)域小流域泥石流地質(zhì)災(zāi)害的調(diào)查評(píng)價(jià)中；許沖等[11-13]基于GIS與遙感技術(shù)對(duì)汶川地震、玉樹(shù)地震、蘆山地震等重大地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行了快速解譯、災(zāi)情評(píng)估和災(zāi)害發(fā)育特征及其分布規(guī)律等方面的研究。

綜上可知，遙感技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查中應(yīng)用成功區(qū)域的共同特點(diǎn)是：地表裸露程度較高，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育規(guī)模普遍較大，災(zāi)害體在遙感影像上的解譯標(biāo)志比較明顯，較易以人工目視解譯或人機(jī)交互解譯的方式進(jìn)行識(shí)別。然而，我國(guó)東南沿海丘陵地區(qū)植被十分發(fā)育，滑坡地質(zhì)災(zāi)害規(guī)模較小且多數(shù)滑坡為淺層滑坡，僅憑人工目視解譯難以獲得準(zhǔn)確的滑坡及其隱患信息。因此，本文以浙江省飛云江流域南田、雅梅圖幅為典型研究區(qū)，首先在分析研究區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災(zāi)害的孕災(zāi)地質(zhì)環(huán)境條件的基礎(chǔ)上，開(kāi)展了區(qū)域滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)，確定出滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)；然后根據(jù)區(qū)內(nèi)滑坡解譯標(biāo)志，通過(guò)人機(jī)交互解譯方法對(duì)滑坡災(zāi)害及隱患點(diǎn)進(jìn)行遙感解譯。該方法不僅克服了傳統(tǒng)人工目視解譯難以準(zhǔn)確提取高植被覆蓋區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災(zāi)害信息以及難以綜合分析滑坡孕災(zāi)環(huán)境的缺點(diǎn)，同時(shí)又極大地縮小了解譯范圍，提高了解譯效率和精度，為大范圍高植被覆蓋區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災(zāi)害信息的快速、高效提取提供了新的思路和方法。

1 研究區(qū)概況及滑坡特征

研究區(qū)浙江省飛云江流域南田、雅梅圖幅地處我國(guó)東南沿海丘陵地區(qū)，面積約為840 km2，地跨浙江溫州文成、泰順兩縣，見(jiàn)圖1。在地貌分區(qū)上研究區(qū)大致以飛云江為界，分為江北、江南兩大地區(qū)，其中江北地區(qū)屬洞宮山脈羅山支脈，山勢(shì)高峻陡峭；江南地區(qū)為南雁蕩山脈分支，從泰順入境沿飛云江南岸延伸，山勢(shì)較為平緩，地貌類(lèi)型主要以山地、丘陵為主，河谷平原較少，植被發(fā)育。研究區(qū)由于靠近東海，受季風(fēng)氣候影響，每年都會(huì)遭受臺(tái)風(fēng)氣候帶來(lái)的強(qiáng)降雨或持續(xù)降雨，多年平均降雨量約為1 884 mm，雨量分布不均，多集中在4～9月份，以春雨、梅雨和臺(tái)風(fēng)雨為主，雨季降雨量占全年降雨量的80%左右，降雨型滑坡地質(zhì)災(zāi)害廣泛發(fā)生。

圖1 研究區(qū)地理位置圖Fig.1 Geographical location of the study area

研究區(qū)地處丘陵山區(qū)，局部地形陡峭，地質(zhì)構(gòu)造活動(dòng)頻繁，巖石風(fēng)化強(qiáng)烈，區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害類(lèi)型有滑坡、崩塌和泥石流，但以滑坡為主。相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料顯示，截止2015年底，研究區(qū)內(nèi)共有滑坡災(zāi)害及隱患70處，均為淺層土質(zhì)滑坡，70%的滑坡面積小于2 000 m2，具有規(guī)模小、分布廣的特點(diǎn)，加之研究區(qū)植被覆蓋率高，通過(guò)傳統(tǒng)人工目視解譯的方法識(shí)別區(qū)內(nèi)滑坡災(zāi)害及隱患存在一定的困難，且遙感解譯精度和效率較低。

2 區(qū)域滑坡孕災(zāi)敏感性分析

2.1 研究思路

本文的研究思路是：在綜合整理分析研究區(qū)基礎(chǔ)地質(zhì)資料的基礎(chǔ)上，通過(guò)遙感影像處理和ArcGIS空間分析等技術(shù)手段，獲取研究區(qū)地形地貌、地層巖性、地表覆蓋和水文環(huán)境等孕育地災(zāi)發(fā)育的環(huán)境背景因子；然后通過(guò)頻率比法分析滑坡災(zāi)害與各類(lèi)環(huán)境因子之間的相關(guān)性，確定研究區(qū)滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)，并提取出研究區(qū)內(nèi)滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)，進(jìn)而通過(guò)對(duì)研究區(qū)歷史滑坡發(fā)育、變形和遙感影像等特征的分析，建立了區(qū)域滑坡解譯標(biāo)志；最后根據(jù)解譯標(biāo)志，利用人機(jī)交互的解譯方法解譯出極高孕災(zāi)敏感區(qū)內(nèi)的滑坡災(zāi)害及隱患點(diǎn)，詳見(jiàn)圖2。

圖2 研究思路圖Fig.2 Methodology of the paper

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文主要采用30 m分辨率的Landsat TM8遙感影像1景和分辨率為1 m的航空遙感數(shù)據(jù)資料作為主要遙感信息源。其中，Landsat TM8遙感影像用于提取地表覆蓋因子，1 m分辨率的航片用于滑坡災(zāi)害體的識(shí)別。此外，1∶5萬(wàn)比例尺地形圖和30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)用于提取地形地貌、水系分布等環(huán)境因子，而區(qū)域工程地質(zhì)圖、水文地質(zhì)圖和巖土類(lèi)型圖等則用于反映滑坡地質(zhì)災(zāi)害的基礎(chǔ)地質(zhì)信息。

2.3 滑坡孕災(zāi)環(huán)境因子分析

2.3.1 滑坡孕災(zāi)環(huán)境因子的頻率比分析

本文通過(guò)分析研究區(qū)內(nèi)滑坡災(zāi)害的發(fā)育分布特征，結(jié)合相關(guān)研究[14-16]可知，影響研究區(qū)滑坡孕災(zāi)的基礎(chǔ)環(huán)境因子主要為地形地貌、基礎(chǔ)地質(zhì)、水文環(huán)境和地表覆蓋因子四大類(lèi)，從高精度遙感影像、數(shù)字高程模型、基礎(chǔ)地質(zhì)圖和野外調(diào)查資料中獲取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、地形起伏度、地層巖性、地表粗糙度、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、歸一化建筑物指數(shù)(NDBI)、地表濕度指數(shù)(NDWI)和距水系距離12個(gè)與滑坡災(zāi)害發(fā)生相關(guān)性較大的孕災(zāi)環(huán)境因子，經(jīng)過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)地表粗糙度、地表濕度指數(shù)這兩個(gè)因子與其余因子的相關(guān)性較大，因此剔除這兩個(gè)相關(guān)性較大因子，確定其余10個(gè)相對(duì)獨(dú)立的孕災(zāi)環(huán)境因子用于研究區(qū)滑坡孕災(zāi)敏感性分析。

此外，柵格單元大小對(duì)滑坡孕災(zāi)敏感性評(píng)價(jià)的精度有較大的影響，選擇合適的柵格大小能有效地表達(dá)滑坡災(zāi)害孕災(zāi)敏感性的空間特征[17]。由于本文所用的DEM數(shù)據(jù)和遙感影像的分辨率為30 m，30 m×30 m的柵格既能有效地表征研究區(qū)地形地貌的特征，也不會(huì)因柵格數(shù)量太多而導(dǎo)致計(jì)算量過(guò)大，因此本文選擇30 m×30 m的柵格單元作為評(píng)價(jià)單元，開(kāi)展研究區(qū)滑坡孕災(zāi)敏感性評(píng)價(jià)。

目前用于研究滑坡災(zāi)害的發(fā)生與基礎(chǔ)因子間非線性關(guān)系的方法主要有滑坡數(shù)量百分比、頻率比法等[18-19]。其中，頻率比法是基于滑坡災(zāi)害的分布與相關(guān)環(huán)境因子之間的關(guān)系，利用滑坡頻率比(FR值)來(lái)揭示滑坡災(zāi)害的發(fā)生與各孕災(zāi)環(huán)境因子的相關(guān)程度，F(xiàn)R值=(某區(qū)間內(nèi)滑坡柵格數(shù)/全區(qū)內(nèi)滑坡柵格總數(shù))/(某區(qū)間內(nèi)因子?xùn)鸥駭?shù)/全區(qū)內(nèi)該因子?xùn)鸥窨倲?shù))。由于該方法原理明確，操作簡(jiǎn)單，且能較好地體現(xiàn)孕災(zāi)環(huán)境因子各屬性區(qū)間對(duì)滑坡災(zāi)害敏感性的影響程度，因而被大量運(yùn)用于滑坡災(zāi)害敏感性和易發(fā)性分析中[20]。因此，本文采用頻率比法來(lái)研究已發(fā)生的滑坡災(zāi)害與相關(guān)環(huán)境因子之間的關(guān)系，其中各因子分級(jí)方法采用自然間斷法。研究區(qū)共有70個(gè)歷史滑坡點(diǎn)，本次隨機(jī)選擇50個(gè)包含各指標(biāo)屬性的歷史滑坡點(diǎn)作為樣本滑坡點(diǎn)，其余20個(gè)滑坡點(diǎn)作為驗(yàn)證滑坡點(diǎn)，用以驗(yàn)證滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)的準(zhǔn)確性。研究區(qū)滑坡孕災(zāi)環(huán)境因子的頻率比(FR值)分析結(jié)果，見(jiàn)表1。

表1 研究區(qū)滑坡孕災(zāi)環(huán)境因子的頻率比(FR值)分析表

注：變量值的分區(qū)范圍為左閉右開(kāi)區(qū)間，例如距水系距離中變量值0～150表示距水系距離≥0 m且<150 m的區(qū)間，依此類(lèi)推，以下同。

(1) 地形地貌因子：地形地貌因子主要從高精度遙感影像生成的DEM中獲取，包括高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率和地形起伏度6個(gè)因子。本文選取坡度因子為例具體說(shuō)明,研究區(qū)坡度在8°～35°范圍內(nèi)時(shí)，滑坡災(zāi)害發(fā)生的FR值大于1；當(dāng)坡度小于8°和大于(等于)35°時(shí)，滑坡災(zāi)害發(fā)生的FR值均小于1(見(jiàn)圖3和表1)，表明研究區(qū)的滑坡災(zāi)害主要發(fā)生在中等坡度的邊坡上。

圖3 滑坡災(zāi)害分布與地形坡度的關(guān)系圖Fig.3 Relation between landslide hazard distribution and the slope

(2) 基礎(chǔ)地質(zhì)因子：地層巖性是影響滑坡孕災(zāi)敏感性的基礎(chǔ)環(huán)境因子之一，巖性對(duì)坡體巖石和堆積體的物理力學(xué)性質(zhì)具有重要的影響，因此本文采用地層巖性來(lái)表征研究區(qū)的基礎(chǔ)地質(zhì)條件。研究區(qū)的地層巖性主要包括火山沉積巖類(lèi)巖組、火山碎屑巖和火山熔巖類(lèi)巖組、侵入巖和潛火山巖類(lèi)巖組三大類(lèi)地層巖性單元，火山沉積巖類(lèi)巖組中發(fā)生滑坡災(zāi)害的FR值為2.26，其余兩類(lèi)巖組中發(fā)生滑坡災(zāi)害的FR值均小于1(見(jiàn)圖4和表1)，表明火山沉積巖類(lèi)巖組對(duì)區(qū)域滑坡災(zāi)害的發(fā)生具有較大的影響，而其余兩類(lèi)巖組則不利于滑坡災(zāi)害的發(fā)育。

圖4 滑坡災(zāi)害分布與地層巖性的關(guān)系圖Fig.4 Relation between landslide hazard distribution and the formation lithology

(3) 水文環(huán)境因子：水文環(huán)境因子對(duì)滑坡災(zāi)害的發(fā)生及分布具有重要的影響，本文通過(guò)ArcGIS軟件的緩沖區(qū)分析工具來(lái)獲取研究區(qū)內(nèi)柵格單元距水系的距離，用以表征水文環(huán)境對(duì)滑坡災(zāi)害發(fā)育的影響。研究區(qū)大約有75.88%的滑坡單元發(fā)生于距水系300 m的距離范圍內(nèi)，且距水系的距離由近及遠(yuǎn)發(fā)生滑坡災(zāi)害的FR值分別為1.5、1.18、0.45和0.52(見(jiàn)圖5和表1)，說(shuō)明距水系越近，發(fā)生滑坡災(zāi)害的頻率越高。

圖5 滑坡災(zāi)害分布與距水系距離的關(guān)系圖Fig.5 Relation between the distance from water system and landslide hazard distribution

(4) 地表覆蓋因子:從Landsat TM8遙感影像中獲NDVI值和NDBI值用于反映人類(lèi)工程活動(dòng)、植被等因素對(duì)滑坡災(zāi)害發(fā)育的影響。當(dāng)研究區(qū)NDBI值的變化范圍為0～255時(shí)，F(xiàn)R值隨NDBI值的增加逐漸增大，表明人類(lèi)工程活動(dòng)越頻繁，滑坡災(zāi)害發(fā)生的頻率越高；當(dāng)研究區(qū)NDVI值的變化范圍為70～192時(shí)，F(xiàn)R值大于1，表明NDVI值在此范圍內(nèi)變化時(shí)滑坡災(zāi)害發(fā)生的頻率較高(見(jiàn)圖6、圖7和表1)。

圖6 滑坡災(zāi)害分布與NDVI值的關(guān)系圖Fig.6 Relation between NDVI and landslide hazard distribution

2.3.2 滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)及精度驗(yàn)證

本文在獲取滑坡災(zāi)害發(fā)育的相關(guān)環(huán)境因子的基礎(chǔ)上，開(kāi)展了滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)。FR值反映了相對(duì)應(yīng)的環(huán)境因子的不同數(shù)據(jù)區(qū)間對(duì)滑坡災(zāi)害發(fā)生的影響程度，F(xiàn)R值越大，表示對(duì)滑坡災(zāi)害發(fā)生的影響越大，因此利用ArcGIS軟件的疊加功能，可將研究區(qū)滑坡各孕災(zāi)環(huán)境因子的FR值相疊加，即可得到研究區(qū)滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)圖，見(jiàn)圖8。采用自然間斷法將滑坡孕災(zāi)敏感性劃分為極低孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)8.16%)、低孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)23.00%)、中等孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)32.02%)、高孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)25.34%)和極高孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)11.48%)5個(gè)等級(jí)。在滑坡極高和高孕災(zāi)敏感區(qū)中包含82.09%的滑坡柵格單元數(shù)，且滑坡極高和高孕災(zāi)敏感區(qū)的FR值占FR值的89.97%，表明運(yùn)用頻率比法所得到的滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)結(jié)果較準(zhǔn)確。

圖7 滑坡災(zāi)害分布與NDBI值的關(guān)系圖Fig.7 Relation between NDBI and landslide hazard distribution

圖8 研究區(qū)滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)圖Fig.8 Zoning map of landslide hazard sensitivity of the study area

進(jìn)一步在滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)評(píng)價(jià)結(jié)果中提取出滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)(見(jiàn)圖9)，將前文中用于驗(yàn)證的20個(gè)滑坡點(diǎn)用以驗(yàn)證研究區(qū)滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)的精度，驗(yàn)證結(jié)果表明：有70%的驗(yàn)證滑坡點(diǎn)分布在極高孕災(zāi)敏感區(qū)，25%的滑坡點(diǎn)分布在高孕災(zāi)敏感區(qū)，表明滑坡孕災(zāi)敏感性分區(qū)結(jié)果是較為準(zhǔn)確、可靠的。

圖9 研究區(qū)滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)分布及滑坡解譯圖Fig.9 Extremely high sensitivity distribution and land- slide interpretation in the study area

3 人機(jī)交互式滑坡地質(zhì)災(zāi)害的遙感解譯

3.1 滑坡地質(zhì)災(zāi)害解譯標(biāo)志的建立

在提取滑坡地質(zhì)災(zāi)害信息前，首先對(duì)滑坡災(zāi)害體的發(fā)育、變形、影像等特征進(jìn)行系統(tǒng)地分析和研究，以避免解譯時(shí)的盲目性?；碌刭|(zhì)災(zāi)害的主要解譯標(biāo)志有形態(tài)、大小、色調(diào)、陰影、紋理及其周邊的地形地貌。滑坡災(zāi)害在遙感圖像上顯示的特定色調(diào)、紋理及幾何形態(tài)組合，稱為滑坡地質(zhì)災(zāi)害識(shí)別的直接解譯標(biāo)志；而滑坡災(zāi)害造成的地形地貌、植被、水系及景觀生態(tài)等的異常突變，稱為滑坡地質(zhì)災(zāi)害識(shí)別的間接解譯標(biāo)志。通過(guò)分析研究區(qū)70個(gè)歷史滑坡災(zāi)害的發(fā)育、變形及影像等特征，總結(jié)出了研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害的主要解譯標(biāo)志見(jiàn)表2。

3.2 滑坡地質(zhì)災(zāi)害信息的提取

由于潛在滑坡災(zāi)害及隱患更容易發(fā)生在滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)內(nèi)，因此在對(duì)其進(jìn)行識(shí)別時(shí)主要從所獲得的滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)著手。本文在ArcGIS軟件平臺(tái)上，根據(jù)所建立的滑坡地質(zhì)災(zāi)害解譯標(biāo)志，利用人機(jī)交互的解譯方法對(duì)研究區(qū)滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)內(nèi)的滑坡災(zāi)害及隱患進(jìn)行解譯，具體圈定滑坡災(zāi)害及隱患的邊界及運(yùn)動(dòng)方向。

表2 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害的主要解譯標(biāo)志

研究區(qū)滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)的面積為96.323 km2，占全區(qū)面積的11.476%，在滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)內(nèi)解譯滑坡可大大降低解譯工作量，提高解譯的效率和精度。最終，在研究區(qū)的滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)內(nèi)共解譯出40處滑坡災(zāi)害及隱患(見(jiàn)圖9)。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)40處滑坡均為淺層土質(zhì)滑坡，大多屬于中小型滑坡，平均面積為1 768.26 m2,其中70.9%的滑坡災(zāi)害及隱患的面積在2 000 m2以下，滑坡災(zāi)害的最小面積僅約30 m2，最大面積約為13 000 m2，所解譯出的滑坡災(zāi)害的規(guī)模和分布面積與區(qū)內(nèi)歷史滑坡災(zāi)害基本一致，現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證結(jié)果也表明該解譯結(jié)果較為準(zhǔn)確、可靠。

4 結(jié) 論

(1) 研究區(qū)具有植被覆蓋率高、滑坡災(zāi)害規(guī)模小等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的人工目視解譯或計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯遙感解譯方法對(duì)此類(lèi)滑坡地質(zhì)災(zāi)害的解譯存在困難。因此，本文將研究區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災(zāi)害及其孕災(zāi)環(huán)境作為研究對(duì)象，提出了基于孕災(zāi)敏感性分析和人機(jī)交互相結(jié)合的滑坡地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯方法。

(2) 通過(guò)頻率比法分析滑坡災(zāi)害與各孕災(zāi)環(huán)境因子之間的相關(guān)性，將研究區(qū)滑坡孕災(zāi)敏感性劃分為極低孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)8.16%)、低孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)23.00%)、中等孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)32.02%)、高孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)25.34%)和極高孕災(zāi)敏感區(qū)(占全區(qū)11.48%)5個(gè)等級(jí)，并在遙感解譯圖上提取出滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)，作為人機(jī)交互解譯的范圍，極大地縮小了滑坡災(zāi)害的解譯范圍。

(3) 通過(guò)分析研究區(qū)內(nèi)歷史滑坡災(zāi)害的發(fā)育、變形和影像等特征，建立了區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災(zāi)害解譯標(biāo)志，并根據(jù)滑坡地質(zhì)災(zāi)害解譯標(biāo)志，利用人機(jī)交互的解譯方法在滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)(面積約為96.323 km2)內(nèi)解譯出40處滑坡災(zāi)害及隱患。經(jīng)野外現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證，該解譯結(jié)果較準(zhǔn)確，所解譯出的滑坡災(zāi)害規(guī)模和分布面積等特征與區(qū)內(nèi)歷史滑坡災(zāi)害基本一致。

(4) 本文提出的遙感解譯方法克服了傳統(tǒng)人工目視解譯難以準(zhǔn)確識(shí)別高植被覆蓋區(qū)地質(zhì)災(zāi)害信息以及難以綜合分析各類(lèi)孕災(zāi)環(huán)境的缺點(diǎn)，通過(guò)確定滑坡極高孕災(zāi)敏感區(qū)來(lái)縮小滑坡地質(zhì)災(zāi)害的解譯范圍，提高了解譯的效率和精度，可為大范圍高植被覆蓋區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災(zāi)害信息的快速、高效提取提供新的思路和方法。