喬天榮 崔 劍 馬濤峰

（河南省地質(zhì)研究院）

為深入貫徹落實(shí)習(xí)近平總書記對(duì)地質(zhì)災(zāi)害防治工作的重要指示、批示，切實(shí)做好2021年度河南省地質(zhì)災(zāi)害防治工作，河南省地質(zhì)研究院開(kāi)展了河南省羅山縣1∶5 萬(wàn)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查評(píng)價(jià)遙感技術(shù)服務(wù)工作。主要任務(wù)是摸清羅山縣域自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)隱患和抗災(zāi)能力，客觀認(rèn)識(shí)區(qū)域內(nèi)的自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)水平，為地方政府有效開(kāi)展自然災(zāi)害防治工作、切實(shí)保障經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展提供權(quán)威的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)信息和科學(xué)決策依據(jù)［1］。遙感解譯是本次工作的主要技術(shù)手段。工作內(nèi)容主要包括收集相關(guān)資料，通過(guò)開(kāi)展遙感解譯工作，了解該區(qū)域地質(zhì)環(huán)境背景條件、災(zāi)害點(diǎn)特征、地質(zhì)災(zāi)害分布狀況、承災(zāi)體類型等；開(kāi)展地質(zhì)災(zāi)害與孕災(zāi)地質(zhì)條件、承災(zāi)體調(diào)查；判別地質(zhì)災(zāi)害隱患；總結(jié)地質(zhì)災(zāi)害分布規(guī)律和分析其成災(zāi)模式；開(kāi)展地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性、危險(xiǎn)性和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，編制地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查評(píng)價(jià)相關(guān)圖件；建立地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查空間數(shù)據(jù)庫(kù)；提出地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管控對(duì)策建議，為防災(zāi)減災(zāi)管理、國(guó)土空間規(guī)劃和用途管制等提供基礎(chǔ)依據(jù)。

1 遙感解譯的質(zhì)量控制

本次研究采用的遙感影像數(shù)據(jù)源為美國(guó)陸地資源衛(wèi)星Landsat-8、GF-1、GF-2、GF-7等數(shù)據(jù)，結(jié)合收集地理圖、地質(zhì)圖、地形圖等圖件及文字資料，采用人機(jī)交互的形式，使用遙感信息處理軟件ENVI 和地理信息系統(tǒng)軟件MapGIS、ArcGIS進(jìn)行影像信息提取，工作過(guò)程中，按照遙感環(huán)境地質(zhì)調(diào)查規(guī)范制定的解譯要求，嚴(yán)格進(jìn)行質(zhì)量控制，滿足全區(qū)1∶1 萬(wàn)遙感解譯需求。

遙感解譯作為環(huán)境地質(zhì)工作的一種手段，目的是配合面上調(diào)查。主要解譯地質(zhì)環(huán)境背景，如色彩反映較大的地層、規(guī)模較大的地質(zhì)構(gòu)造體、災(zāi)害體，不同土地類型、水體等；質(zhì)量控制主要進(jìn)行數(shù)據(jù)源的選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、初步判讀、遙感解譯、目視修改、野外驗(yàn)證等幾個(gè)關(guān)鍵步驟。

數(shù)據(jù)源質(zhì)量控制：在選擇原始影像的時(shí)候，盡量選擇覆蓋整個(gè)工作區(qū)范圍、分辨率高、色彩信息豐富、含云量較少的影像，各個(gè)時(shí)相的季節(jié)基本一致。其中選用的多光譜衛(wèi)星遙感影像，時(shí)相均為秋冬季，無(wú)云，包括高、中空間分辨率，包含多個(gè)可見(jiàn)光—近紅外波段，波段數(shù)量較多，影像信息量豐富。雷達(dá)影像數(shù)據(jù)選擇衛(wèi)星升軌狀態(tài)的數(shù)據(jù)，時(shí)相周期為12 d，保證了影像之間的相關(guān)性。

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理質(zhì)量控制。①多光譜遙感數(shù)據(jù)幾何糾正選擇多項(xiàng)式糾正法，以1∶5 萬(wàn)的地形圖為參照；②控制點(diǎn)盡量選擇不易隨時(shí)間變化、固定地物的交叉點(diǎn)；③擬合誤差山區(qū)控制在2 個(gè)像元，平原控制在1 個(gè)像元內(nèi)；④輻射校正按照影像獲取時(shí)間；⑤模擬大氣狀態(tài)，保證了象元反射率的可靠性；⑥雷達(dá)影像的預(yù)處理，以1∶5 萬(wàn)地形圖為參考，選擇一景影像與其配準(zhǔn)，之后以該影像為基準(zhǔn)，每一景影像按基準(zhǔn)影像進(jìn)行配準(zhǔn)，保證像元誤差控制在0.5個(gè)像元以內(nèi)。

（2）初步判讀質(zhì)量控制。初步判讀階段，參考目標(biāo)地物的影像特征，并結(jié)合工作區(qū)的實(shí)際情況和項(xiàng)目的具體需求，確定合適的地物類別。通過(guò)影像初步判讀提取典型地物影像圖，設(shè)計(jì)合適的路線進(jìn)行野外踏勘，踏勘范圍包含各類目標(biāo)信息的特征，以獲取整個(gè)工作區(qū)的地形地貌特征和不同地物的圖像，踏勘樣點(diǎn)記錄坐標(biāo)信息、地物圖片和文字描述資料。

（3）遙感解譯質(zhì)量控制。遙感解譯階段，為了突出相關(guān)的專題信息，在信息提取之前對(duì)遙感影像進(jìn)行特定的圖像增強(qiáng)處理，主要進(jìn)行波譜信息增強(qiáng)和空間信息增強(qiáng)。進(jìn)行地質(zhì)構(gòu)造解譯時(shí)，在整理分析野外踏勘結(jié)果的基礎(chǔ)上結(jié)合影像特征，選取盡可能多而且能代表本區(qū)目標(biāo)信息特征的直接解譯標(biāo)志和間接解譯標(biāo)志，把握目標(biāo)信息的宏觀特征及微觀現(xiàn)象，對(duì)地質(zhì)構(gòu)造信息進(jìn)行細(xì)致的分析及提取。在進(jìn)行地表形變反演時(shí)，對(duì)各個(gè)影像之間的相關(guān)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，剔除解纏效果較差的影像，選擇山腳、高層建筑等相關(guān)性高的點(diǎn)作為控制點(diǎn)，控制點(diǎn)擬合誤差小于1。

（4）目視修改質(zhì)量控制。目視修改階段，以項(xiàng)目成果精度要求為依據(jù)，以原始影像為基礎(chǔ)，選擇合適的窗口大小。對(duì)細(xì)碎圖斑進(jìn)行合并，并對(duì)錯(cuò)分、漏分的圖斑進(jìn)行修改，保證結(jié)果與原始數(shù)據(jù)的一致性。

（5）野外驗(yàn)證質(zhì)量控制。野外驗(yàn)證階段，在室內(nèi)要根據(jù)驗(yàn)證目標(biāo)地物類型選擇具有代表性的驗(yàn)證點(diǎn)，設(shè)計(jì)好合適的路線，野外驗(yàn)證過(guò)程中，詳細(xì)記錄驗(yàn)證點(diǎn)地物特征，盡可能在實(shí)地進(jìn)行初步修改。

2 遙感解譯的方法

本次工作采用SBAS-InSAR 技術(shù)開(kāi)展羅山縣地表形變監(jiān)測(cè)。具體流程見(jiàn)圖1。

SBAS（Small Baseline Subsets）是短基線集差分干涉測(cè)量技術(shù)，主要用于提取大規(guī)模、形變速率緩慢的地表形變信息。該技術(shù)是將獲取的SAR 影像按照子集內(nèi)的干涉對(duì)空間基線距相對(duì)緊湊、子集間干涉對(duì)空間基線距相對(duì)較大的原則進(jìn)行自由組合，形成若干短基線集合，建立干涉像對(duì)連接圖，并利用空間基線閥值法選取短基線干涉對(duì)，削弱空間失相關(guān)的影響［2］。進(jìn)行地表反演時(shí)引入奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD），聯(lián)合多個(gè)小基線集求解，得到形變參數(shù)、高程誤差在最小范數(shù)意義上的最小二乘解，最后估計(jì)出非線性形變和大氣相位。該方法不僅解決了長(zhǎng)空間基線造成的時(shí)間不連續(xù)問(wèn)題，還增加了監(jiān)測(cè)的時(shí)間采樣率，又結(jié)合穩(wěn)定的干涉相位，提高了監(jiān)測(cè)的空間分辨率［3］。

將N+1 景覆蓋同一區(qū)域的SAR 影像序列，影像獲取時(shí)間依次為(t0,…tn)，根據(jù)空間基線和時(shí)間基線的條件組合干涉對(duì)，得到M幅差分干涉圖，M的數(shù)量與影像數(shù)量滿足以下關(guān)系：

經(jīng)過(guò)2個(gè)時(shí)刻tA和tB（tA＞tB）獲取的影像生成的第j幅差分干涉圖中像元（r，x）的相位值可以表示為

式中，λ為入射的雷達(dá)波長(zhǎng)，φ(tA,r,x)和φ(tB,r,x)分別為生成干涉相位的2 個(gè)影像相位，d(tA,r,x)和d(tB,r,x)分別為像元于tA，和tB時(shí)刻相對(duì)于初始t0時(shí)刻沿雷達(dá)視線方向的形變。

此相位值表示除去DEM 引入的殘余高程誤差相位、大氣延遲相位和噪聲誤差等因素的形變相位。設(shè)d(t0,r,x)=0，則干涉圖的相位時(shí)間序列可以表示為

SBAS 進(jìn)行逐像元計(jì)算，那么對(duì)于SAR 影像中的某個(gè)像元來(lái)講，該像元點(diǎn)的形變量可用向量表示為

解纏差分干涉圖中相位組成的向量值為

式中，δφi(i=1,···,M)為相對(duì)于解纏參考點(diǎn)的相位值。

設(shè)參與干涉的主、輔影像對(duì)應(yīng)的時(shí)間分別為

將主、輔影像按時(shí)間排列，即IMj＞ISj(j=1,…,M)，則差分干涉圖中的相位值如下：

可以簡(jiǎn)化為δφ=Aφ。

矩陣A[M×N]的每一行對(duì)應(yīng)1 個(gè)干涉像對(duì)，即有[j,IMj]=1 和[j,ISj]=-1(j=1,…,M)，矩陣中其他值為0。假設(shè)δφ1=φ4-φ2和δφ2=φ3-φ0，則矩陣為

若所有干涉對(duì)屬于同一個(gè)子基線集，則矩陣為1個(gè)N階矩陣（M≥N），當(dāng)M＞N時(shí)，該方程是1個(gè)超定解方程，其最小二乘解可以表示為

當(dāng)基線集中含多個(gè)子集時(shí)，矩陣A秩虧，ATA為奇異矩陣。如果有L個(gè)不同的子基線集，矩陣A的秩就為N-L+1，δφ=Aφ會(huì)產(chǎn)生多組解。利用奇異值分解（SVD）法能簡(jiǎn)便地解出式δφ=Aφ的唯一解，對(duì)矩陣A進(jìn)行奇異值分解可得

式（10）中U為M×N的正交矩陣；∑的對(duì)角元素為奇異值δi(i=1,···,N)；V為M×N正交矩陣。

δφ=Aφ的最小二乘解為

其中，∑-1=diag(1∕σ1,···,1∕σN-L+1,0,···,0)。為了得到符合物理意義的解，將對(duì)相位的求解轉(zhuǎn)化為對(duì)相位變化速度的求解問(wèn)題，則相位變化速度如下。

則式δφ=Aφ可以轉(zhuǎn)化為

可簡(jiǎn)化為

式 中，B為M×N矩陣，矩陣元素B[i,j]=tj+1-tj(ISj+1 ≤j≤IMi,?i=1,···,M)，其它元素值都為0。

對(duì)B進(jìn)行奇異值分解，就能求出各時(shí)間段中的平均速度V，在時(shí)間域上通過(guò)積分運(yùn)算即可得該像元的形變信息［4］。

綜上所述，SBAS 技術(shù)就是利用奇異值分解來(lái)解決因時(shí)間基線較長(zhǎng)而失相干的問(wèn)題，根據(jù)各個(gè)集合間基線較大、集合中基線較小的原則，組成若干短基線集合，最后用最小二乘法解出集合內(nèi)地表形變的方法。

3 關(guān)鍵技術(shù)處理分析

3.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入

數(shù)據(jù)導(dǎo)入采用精密軌道文件，將使數(shù)據(jù)的定位更準(zhǔn)確，同時(shí)能減少處理時(shí)由軌道誤差引入的相位誤差。Sentinel-1的精密軌道文件有2種，一種是在接收到GNSS 數(shù)據(jù)的21 d 后產(chǎn)生的，精度高于5 cm，覆蓋1 d 加1 d 的前1 h 和后1 h，共26 h，為最精確的精密定軌星歷數(shù)據(jù)文件；另一種是在接收到GNSS 數(shù)據(jù)的3 h 內(nèi)就可以使用，精度高于10 cm，覆蓋1 個(gè)衛(wèi)星的軌道，比較精確的回歸軌道數(shù)據(jù)文件。項(xiàng)目為了得到更精確的監(jiān)測(cè)結(jié)果，在Sentinel-1數(shù)據(jù)導(dǎo)入時(shí)，采用精度高于5 cm 的精密定軌星歷數(shù)據(jù)文件，羅山縣位置跨兩景遙感數(shù)據(jù)，同時(shí)整景影像的處理所占空間較高，為了減少數(shù)據(jù)量，節(jié)省數(shù)據(jù)的處理時(shí)間，需要對(duì)遙感數(shù)據(jù)集進(jìn)行裁剪合并。

3.2 生成圖像連接圖

根據(jù)集合間SAR 影像的基線較大、集合內(nèi)基線較小的原則，生成若干小基線集，產(chǎn)生相對(duì)于主影像（2017-11-09）的位置圖和時(shí)間—空間基線圖。經(jīng)過(guò)不同參數(shù)調(diào)試后，確定時(shí)間基線為120 d，空間基線閾值為極限基線的2%。46 景數(shù)據(jù)共生成像對(duì)130 對(duì)，每個(gè)圖像的平均連接數(shù)5.65，最大連接數(shù)6，最小連接數(shù)3；平均時(shí)間基線絕對(duì)值為73.015 4 d，最大時(shí)間基線為120 d，最小時(shí)間基線值為36 d。平均空間基線絕對(duì)值為54.580 6 m，最大絕對(duì)基線為169.598 m，最小絕對(duì)基線為1.252 93 m。

3.3 濾波與干涉處理

主輔影像基于相位的精確配準(zhǔn)是生成干涉圖的基本條件，采用相干系數(shù)法基于Sentinel-1 精密軌道數(shù)據(jù)和30 m 的ASTERDEM 數(shù)據(jù)對(duì)所有像素進(jìn)行逐一配準(zhǔn)，為了達(dá)到方位向和距離向一致的分辨率，對(duì)距離向做4 倍多視處理。通過(guò)2 個(gè)相位共軛相乘得到具有平地效應(yīng)的初始干涉圖。從初始干涉圖中去除平地效應(yīng)，只保留了因地形和高程起伏所導(dǎo)致的干涉條紋。采用Goldstein 濾波方法對(duì)干涉圖進(jìn)行濾波處理，可提高相干性，減少2點(diǎn)噪聲，使干涉條紋更加平滑［5］。查看去平和濾波后的干涉圖，針對(duì)低相干區(qū)域較多，增加濾波強(qiáng)度，根據(jù)工作區(qū)的相干情況，Goldstein Max Alpha的參數(shù)設(shè)為2.5，Goldstein Min Alpha 為0.3。相位解纏采用MinimumCostFlow 方法，解纏分解等級(jí)設(shè)置為1，適當(dāng)減少低相干性區(qū)域的解纏錯(cuò)誤，提高解纏質(zhì)量和效率，解纏相干系數(shù)閾值為0.15，低于此閾值的區(qū)域不進(jìn)行解纏。經(jīng)過(guò)上述一系列步驟對(duì)所有配對(duì)的像對(duì)進(jìn)行了干涉處理，通過(guò)查看去平干涉圖、相干性圖和解纏圖的效果（圖2），剔除相干性較低的像對(duì)，為下一步軌道精煉和重去平做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

3.4 軌道精煉和去平

軌道精煉和去平是估算和去除殘余相位與解纏后還存在的相位斜坡，重點(diǎn)是控制點(diǎn)的選擇，要求控制點(diǎn)相關(guān)性高且穩(wěn)定。本次工作采用PS-InSAR技術(shù)獲取區(qū)域內(nèi)形變量為0，且相關(guān)性高的點(diǎn)作為控制點(diǎn)。

4 地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯

本次遙感初步解譯結(jié)合任務(wù)要求，充分利用2021年第一季度鑲嵌融合影像，開(kāi)展了1∶5萬(wàn)地質(zhì)災(zāi)害遙感綜合調(diào)查工作。本次遙感初步解譯在較短的時(shí)間內(nèi)，準(zhǔn)確而迅速地查明了該區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的類型、數(shù)量、分布范圍等，編制了1∶5 萬(wàn)地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯圖，為羅山縣地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查評(píng)價(jià)工作提供了基礎(chǔ)資料和科學(xué)依據(jù)，同時(shí)也提高了地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)初步評(píng)價(jià)的質(zhì)量和精度。其取得的初步遙感解譯認(rèn)識(shí)如下。

（1）本次遙感解譯遵循從已知到未知、從區(qū)域到局部、從總體到個(gè)別、從定性到定量，按先易后難、循序漸進(jìn)、不斷反饋和逐步深化的原則進(jìn)行，對(duì)羅山縣遙感影像進(jìn)行解譯，得到羅山縣地質(zhì)災(zāi)害分布發(fā)育規(guī)律草圖。經(jīng)過(guò)解譯和野外驗(yàn)證，解譯出了滑坡、崩塌和泥石流等地災(zāi)隱患54處。

（2）根據(jù)解譯成果可見(jiàn)，羅山縣以崩塌為主，遙感解譯發(fā)現(xiàn)崩塌38 處；其次為滑坡，有14 處；隨后為泥石流，有2處，無(wú)地面塌陷；另外在解譯過(guò)程和實(shí)際解譯過(guò)程中，對(duì)于變形特征只有5～10 cm 的小型地質(zhì)災(zāi)害，其判譯結(jié)果較為困難；對(duì)于滑坡等大范圍內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害，其判譯特征較明顯，解譯結(jié)果較好。

（3）通過(guò)遙感解譯，羅山縣地質(zhì)災(zāi)害分布表現(xiàn)出大分散小集中的特點(diǎn)，集中分布在定遠(yuǎn)鄉(xiāng)中部及南部、周黨鎮(zhèn)中部及南部、靈山鎮(zhèn)中部及東部。這3 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)崩塌的形成與地貌、構(gòu)造、巖性、植被和人為活動(dòng)有關(guān)，具有突發(fā)性強(qiáng)、速度快、分布范圍廣和具有一定隱蔽性等特點(diǎn)。根據(jù)解譯成果，羅山縣解譯出的38處崩塌，主要分布于南部山區(qū)定遠(yuǎn)鄉(xiāng)和周黨鎮(zhèn)。

5 結(jié)論和建議

通過(guò)野外排查對(duì)羅山縣地質(zhì)災(zāi)害和孕災(zāi)地質(zhì)條件建立解譯標(biāo)志，根據(jù)解譯標(biāo)志及專家經(jīng)驗(yàn)，對(duì)獲取的遙感影像進(jìn)行人機(jī)交互解譯，并對(duì)解譯結(jié)果進(jìn)行定量分析，本次遙感解譯的具體成果如下。

（1）建立了地質(zhì)災(zāi)害解譯標(biāo)志和孕災(zāi)地質(zhì)條件解譯標(biāo)志。構(gòu)建直接解譯法、對(duì)比法、邏輯推理法、圖像處理法相結(jié)合的方法進(jìn)行遙感解譯。根據(jù)任務(wù)要求，選擇空間分辨率優(yōu)于1 m 的GF-2、GF-7 衛(wèi)星為主、空間分辨率優(yōu)于2 m 的GF-1 作為補(bǔ)充，以人機(jī)交互方式開(kāi)展解譯工作，解譯數(shù)據(jù)可靠，該解譯方法可為河南省同類項(xiàng)目提供技術(shù)方法支持。

（2）基于INSAR 技術(shù)提取了河南省羅山縣地表形變信息，初步圈定形變量較大20 處，為地質(zhì)災(zāi)害（隱患）早期識(shí)別提供了依據(jù)。

（3）通過(guò)遙感技術(shù)手段，初步查明了工區(qū)地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、植被覆蓋度、工程地質(zhì)等因子，為后續(xù)易發(fā)性評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供數(shù)據(jù)支持。

（4）掌握了針對(duì)河南省羅山縣1∶5萬(wàn)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查評(píng)價(jià)遙感解譯技術(shù)方法體系，建立了羅山縣最新地質(zhì)災(zāi)害本底數(shù)據(jù)，為今后開(kāi)展多時(shí)相地質(zhì)災(zāi)害遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)奠定了基礎(chǔ)。

（5）從遙感影像圖上看到的地質(zhì)特征和野外核查人員實(shí)地看到的眼前現(xiàn)象存在著一定差距，因此野外驗(yàn)證與遙感影像特征描述和判斷存在一定偏差。

（6）地面塌陷在影像上一般沒(méi)有直接解譯標(biāo)志，通過(guò)INSAR 技術(shù)提取的地表形變信息，一定程度上反映地面沉降特征，但解譯地面塌陷單點(diǎn)位置較為困難，建議根據(jù)圈定的地面塌陷（隱患區(qū)）進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)排查復(fù)核。

（7）由于遙感影像為正射影像，一些小型崩塌不易發(fā)現(xiàn)。建議增加野外補(bǔ)充。