基于面向对象分类法的川藏铁路沿线大型滑坡遥感解译

现代地质 ›› 2017, Vol. 31 ›› Issue (05): 930-942.

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基于面向对象分类法的川藏铁路沿线大型滑坡遥感解译

宿方睿¹^,²(), 郭长宝²^,³(), 张学科², 申维¹, 刘筱怡², 任三绍¹^,²

1.中国地质大学(北京) 地球科学与资源学院,北京 100083
2.中国地质科学院地质力学研究所,北京 100081
3.国土资源部新构造运动与地质灾害重点实验室,北京 100081

收稿日期:2016-10-12 修回日期:2017-06-10 出版日期:2017-10-10 发布日期:2017-11-06
通讯作者: 郭长宝,男,博士,副研究员,1980年出生,地质工程专业,主要从事工程地质与地质灾害方面的研究。Email: guochangbao@163.com。
作者简介:宿方睿,女,硕士研究生,1993年出生,地质工程专业,主要从事遥感与地质灾害方面的研究。Email:sufangrui@163.com。
基金资助:
中国地质调查局项目(DD20160271);中国地质调查局项目(12120113038000);国家自然科学基金项目(41402321)

Remote Sensing Interpretation of Large Landslides Along Sichuan-Tibet Railway Based on Object-oriented Classification Method

SU Fangrui¹^,²(), GUO Changbao²^,³(), ZHANG Xueke², SHEN Wei¹, LIU Xiaoyi², REN Sanshao¹^,²

1. School of Earth Sciences and Resources, China University of Geosciences, Beijing 100083,China
2. Institute of Geomechanics, Chinese Academy of Geological Sciences, Beijing 100081, China
3. Key Laboratory of Neotectonic Movement and Geohazard, Ministry of Land and Resources, Beijing 100081, China

Received:2016-10-12 Revised:2017-06-10 Online:2017-10-10 Published:2017-11-06

摘要/Abstract

摘要：

川藏铁路位于青藏高原中东部,其地形地貌和地质构造复杂,是我国大型滑坡发育最为密集的地区,严重影响了我国西南地区的人类生命财产安全和重大工程建设。在面上资料分析的基础上,重点以川藏铁路沿线茶树山滑坡、川藏公路102道班滑坡、八宿怒江滑坡、理塘乱石包高速远程滑坡为例,在ENVI5.1和eCognition软件平台上,利用高分辨率WorldView-2以及Landsat遥感卫星数据,结合野外实地调查,采用基于面向对象分类法对滑坡的遥感信息进行分析研究。结果表明,采用面向对象分类法可以提取出关键信息和目标区域,再结合目视解译,能够得到滑坡的细部信息,提高遥感影像滑坡解译的成功率,特别是对川藏铁路沿线等地质条件复杂区域的滑坡调查工作有重要意义。最后,结合灰度共生矩阵(GLCM)和归一化植被指数(NDVI)对古滑坡和新生滑坡的识别进行探讨。基于灰度共生矩阵和植被指数提出了滑坡遥感信息量判别(GVI)模型,并构建模型的质量函数I_GVI;统计样本的结果显示古滑坡的I_GVI值明显低于新生滑坡,表明本研究提出的GVI模型可以为识别古滑坡和新生滑坡提供依据。

关键词: 青藏高原, 面向对象分类, 大型滑坡, 高分辨率遥感影像, 滑坡解译

Abstract:

The Sichuan-Tibet Railway is located in the Middle and East of the Tibetan Plateau, where the landforms and geological structures are very complicated. The large scale landslides are densely developed in this area, and they have caused serious human life casualties and losses of major projects. Based on the zonal remote sensing image data, taking the example of Chashushan landslide, 102 Daoban landslide, Nujiang landslide and Luanshibao landslide along the Sichuan-Tibet Railway, this study takes the method of object-oriented classification to analyze the remote sensing information of landslides by use of high resolution WorldView-2 and Landsat TM remote sensing image data on the ENVI5.1 and eCognition software platforms. The result shows that the key information and target area can be extracted by object-oriented classification method, and combined with visual interpretation the details of landslides can be obtained, which can improve the success rate of landslide interpretation. It is of great significance to the landslide survey in the complicated geological conditions along Sichuan-Tibet Railway. Finally, this study combined the grey-level co-occurrence matrix (GLCM) and normalized difference vegetation index (NDVI) to discuss the identification of the ancient landslide and the reactive landslide, and on this basis supposed to put forward the GVI model and constructed the mass function I_GVI of GVI model. The results of statistical samples show that the I_GVI value of the ancient landslide is lower than that of the reactive landslide, indicating that the GVI model proposed in this paper can provide a basis for identifying the ancient landslide and the reactive landslide.

Key words: Tibetan Plateau, object-oriented classification, large landslide, high resolution remote sensing image, landslide extraction

中图分类号:

P642.2
P627

宿方睿, 郭长宝, 张学科, 申维, 刘筱怡, 任三绍. 基于面向对象分类法的川藏铁路沿线大型滑坡遥感解译[J]. 现代地质, 2017, 31(05): 930-942.

SU Fangrui, GUO Changbao, ZHANG Xueke, SHEN Wei, LIU Xiaoyi, REN Sanshao. Remote Sensing Interpretation of Large Landslides Along Sichuan-Tibet Railway Based on Object-oriented Classification Method[J]. Geoscience, 2017, 31(05): 930-942.

图/表 15

参考文献 48

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数据类型	光谱特征	空间分辨率/m	可解译范围	优、缺点	相关应用
Landsat	多光谱7个波段全色1个波段	全色影像15 多光谱30	植被覆盖区与裸露区大型滑坡灾害	价格较低处理方便空间分辨率低	大型滑坡遥感解译研究^[25]
Spot-5	多光谱4个波段全色1个波段	全色影像2.5 多光谱10	中、小型滑坡城镇房屋、道路等	价格较低覆盖范围较大空间分辨率适中	滑坡灾害定性分析与定量监测^[26]
QuickBird	多光谱4个波段全色1个波段	全色影像0.61 多光谱2.4	滑坡体上大型冲沟道路、房屋	价格较高覆盖范围小空间分辨率高	灾害体定量分析^[27]
WorldView-2	多光谱4个波段全色1个波段	全色影像0.5 多光谱2.0	岩性识别对象纹理特征	价格昂贵覆盖范围小空间分辨率极高	基于地形因子的面向对象滑坡识别^[28]

数据类型	光谱特征	空间分辨率/m	可解译范围	优、缺点	相关应用
Landsat	多光谱7个波段全色1个波段	全色影像15 多光谱30	植被覆盖区与裸露区大型滑坡灾害	价格较低处理方便空间分辨率低	大型滑坡遥感解译研究^[25]
Spot-5	多光谱4个波段全色1个波段	全色影像2.5 多光谱10	中、小型滑坡城镇房屋、道路等	价格较低覆盖范围较大空间分辨率适中	滑坡灾害定性分析与定量监测^[26]
QuickBird	多光谱4个波段全色1个波段	全色影像0.61 多光谱2.4	滑坡体上大型冲沟道路、房屋	价格较高覆盖范围小空间分辨率高	灾害体定量分析^[27]
WorldView-2	多光谱4个波段全色1个波段	全色影像0.5 多光谱2.0	岩性识别对象纹理特征	价格昂贵覆盖范围小空间分辨率极高	基于地形因子的面向对象滑坡识别^[28]

重点研究区域	采用数据类型	数据标识	影像获取时间 (年/月/日)
茶树山滑坡	Landsat-7	LE71320392006264PFS00	2006/09/21
茶树山滑坡	WorldView-2	054047621040_01	2012/12/30
102道班滑坡	Landsat-7	LE71350392000125SGS00	2000/05/04
102道班滑坡	WorldView-2	054047621020_01	2006/10/30
八宿怒江滑坡	Landsat-8	LC81340392013225LGN00	2013/08/13
八宿怒江滑坡	WorldView-2	054047621060_01	2014/01/04
乱石包滑坡	Landsat-7	LE71320392000280SGS00	2001/10/06
乱石包滑坡	WorldView-2	054047621050_01	2011/03/02

重点研究区域	采用数据类型	数据标识	影像获取时间 (年/月/日)
茶树山滑坡	Landsat-7	LE71320392006264PFS00	2006/09/21
茶树山滑坡	WorldView-2	054047621040_01	2012/12/30
102道班滑坡	Landsat-7	LE71350392000125SGS00	2000/05/04
102道班滑坡	WorldView-2	054047621020_01	2006/10/30
八宿怒江滑坡	Landsat-8	LC81340392013225LGN00	2013/08/13
八宿怒江滑坡	WorldView-2	054047621060_01	2014/01/04
乱石包滑坡	Landsat-7	LE71320392000280SGS00	2001/10/06
乱石包滑坡	WorldView-2	054047621050_01	2011/03/02

地点		最大值	最小值	均值
茶树山滑坡	古滑坡	0.172	0.539	0.397
茶树山滑坡	新生滑坡	0.484	0.623	0.568
102道班滑坡	古滑坡	0.244	0.612	0.490
102道班滑坡	新生滑坡	0.593	0.792	0.687
怒江滑坡	古滑坡	0.348	0.501	0.436
怒江滑坡	新生滑坡	0.490	0.643	0.576
乱石包高速远程滑坡	滑坡后缘	0.372	0.508	0.440
乱石包高速远程滑坡	滑坡前缘	0.228	0.356	0.299

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Remote Sensing Interpretation of Large Landslides Along Sichuan-Tibet Railway Based on Object-oriented Classification Method

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