摘要 以湖北省竹山县为研究区，采用Landsat8OLI遥感数据源建立解译标志，识别滑坡地质灾害体，并探究其空间分布与坡向、坡度、高程3个地貌因子之间的关系，为该区滑坡地质灾害评价和防
以湖北省竹山县为研究区，采用Landsat8OLI遥感数据源建立解译标志，识别滑坡地质灾害体，并探究其空间分布与坡向、坡度、高程3个地貌因子之间的关系，为该区滑坡地质灾害评价和防治提供依据。
1引言
随着工业化的不断发展，人类活动对地球表层演化过程的干预作用日益凸显，导致地质灾害频繁发生。我国作为地质灾害多发国家，灾害种类多、成因复杂、分布范围广，且呈逐年上升趋势，严重威胁着人们的人身财产安全，影响和制约着社会经济发展[1]。因此，依托现代科学技术，对地质灾害进行全面、系统、深入的研究具有重要的现实意义。常规地质灾害野外调查工作效率低，需要耗费大量人力、物力、财力。相比之下，遥感技术以其宏观性、时效性、综合性、多尺度、多层次、经济性等优点，有效弥补了常规手段的不足，在地质灾害解译和评价工作中被广泛应用[2,3]。以湖北省竹山县为研究区，探讨遥感技术在地质灾害解译中的应用，采用Landsat8OLI影像数据，对其进行预处理，通过典型滑坡灾害影像特征，建立解译识别标志，从而进行全区滑坡灾害解译，并将解译的滑坡灾害体空间位置与坡向、坡度、海拔高度3个地貌因子进行关联，开展滑坡灾害体地貌特征研究，为该区制订防灾减灾计划提供参考。
2滑坡灾害解译
2.1数据源选择及预处理
本次滑坡解译采用Landsat8OLI全色波段和多光谱组合波段卫星影像数据，全色波段波谱范围宽，瞬时视场角小，分辨率高，有利于新生低植被覆盖地质灾害体识别，而多光谱组合波段可以反映地物的真实颜色，全色与多光谱组合，生成15m分辨率彩色图像，用于滑坡地质灾害解译。高程信息采用ASTGTM数据高程模型，影像分辨率为30m，提取坡度、坡向、海拔高度信息，用以研究滑坡发育的地貌影响因素。对遥感影像分别进行辐射定标、大气校正、正射校正、镶嵌裁剪、图像融合和影像增强等预处理，突出典型地质特征，发挥最大识别效果。
2.2解译标志建立
建立地质灾害的解译标志就是归纳地质灾害体的地物特征，包括遥感影像的色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、空间位置及布局等。基于此，建立研究区滑坡灾害解译标志(见图1)：色调上呈浅色调，新滑坡植被破坏，岩土体裸露，古滑坡新长植被颜色浅且分布稀疏，色调比背景浅;颜色上与背景有明显差异，新滑坡出露岩土为浅土色，老滑坡为浅绿色;中大型滑坡有明显的后壁和侧壁，由于光照条件会出现绝壁阴影;形状上多呈圈椅形、梨形、三角形，长条形;纹理上表面粗糙，有台坎或裂缝等横向纹路，滑坡灾害发生时破坏部分植被，土体和植被交杂分布;位置上根据滑坡的形成条件，滑坡主要发生在软弱夹层岩土、断裂节理发育的斜坡上;大型滑坡有明显台坎或阶梯状纹路，滑坡上部陡峭下部平缓，滑坡前缘由于挤压作用出现隆起。
2.3滑坡灾害目视解译
根据建立的解译识别标志，采用直接解译、对比分析、信息复合、地理相关等方法对研究区地质灾害体进行圈定。首先对河流、道路、村庄居民点等基本地理要素进行识别，在基本地理要素及其周围寻找异常点，并与解译标志进行比对，识别滑坡灾害体。观察河道两岸及支流旁侧、道路及居民点附近环境，根据直接解译标志色调，寻找色调相对较浅且植被覆盖较低的异常处，进而在坡度较大的边坡处寻找纹理粗糙且出露岩土体堆积物，结合形状特征(有无明显滑坡后壁、有无滑坡体台坎及裂缝等)识别并圈定滑坡灾害体。通过上述方法，研究区共识别滑坡灾害体200个，统计显示，竹山县17个乡镇中，楼台乡和文峰乡滑坡灾害分布最为广泛，双台镇、上庸镇次之，擂鼓镇、麻家渡镇最少。
3滑坡体分布与地貌因子关系
将遥感解译出的200个滑坡灾害体位置叠加ASTGTM数据高程模型，分别提取坡度、坡向、高程信息，并研究滑坡体分布与3个地貌因子的关系。
3.1滑坡体分布与坡度关系
以2°为间隔进行坡度分段统计，如表1所示。可以看出，研究区滑坡体坡度范围介于11°~76°，整体服从正态分布，均值31.54°，20°~40°的滑坡数量达149个，占全体滑坡数量的74.5%，说明该坡度区间容易形成滑坡地质灾害，为最佳坡度。坡度过低无法形成有效临空面，不易发生滑坡;坡度过高受重力作用容易发生崩塌灾害。
3.2滑坡分布与坡向关系
以10°为间隔进行坡向分段统计，如表2所示。可以看出，坡向以80°~100°居多，其次为140°~160°、200°~220°、260°~280°，这与研究区北西高东南低的台阶状地势有关，受北西—南东方向的断裂构造影响较为显著。
3.3滑坡分布与高程关系
以50m为间隔进行不同高程滑坡数量统计，如表3所示。可以看出，高程低于300m的滑坡数量较少，300~700m的中低高度滑坡数量较为集中，达156个，占总滑坡数量的78%，随着海拔高度的逐渐增加，滑坡发生的概率降低，大于950m的高度几乎没有滑坡发生。
4结语
采用Landsat8OLI遥感影像数据源，建立滑坡地质灾害解译标志，成功识别研究区内200处滑坡体，并将其空间位置与ASTGTM数据高程模型提取的坡度、坡向、高程3个地貌因子进行关联，为该区滑坡地质灾害调查工作提供参考依据。
【参考文献】
【1】杨羿,刘瑞强,李海崇,等.遥感技术在广东省丰顺县地质灾害详细调查中的应用[J].地质灾害与环境保护,2019,30(1):83-90.
【2】刘纪尧,豆猛,吴少菁.遥感技术在地貌与岩土体特征识别和地质灾害分布规律分析中的应用[J].地质灾害与环境保护,2017,28(3):83-90.
【3】魏娇娇,孙辉,咬登魁.皖西大别山区崩滑地质灾害影像特征分析——以岳西县主簿镇园口河流域为例[J].资源信息与工程,2018,33(6):167-169.
《遥感技术与滑坡地质灾害解译综述》来源《工程建设与设计》，作者：杨震
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