鄧 睿,黃敬峰

(1.浙江大學遙感與信息技術應用研究所,杭州 310029;2.浙江大學環(huán)境與資源學院環(huán)境修復與生態(tài)健康教育部重點實驗室,杭州 310029;3.浙江省農業(yè)遙感與信息技術重點研究實驗室,杭州 310029)

“莫拉克”臺風引起的滑坡泥石流災害HJ-1圖像遙感監(jiān)測研究

鄧 睿1,3,黃敬峰1,2

(1.浙江大學遙感與信息技術應用研究所,杭州 310029;2.浙江大學環(huán)境與資源學院環(huán)境修復與生態(tài)健康教育部重點實驗室,杭州 310029;3.浙江省農業(yè)遙感與信息技術重點研究實驗室,杭州 310029)

利用 HJ-1星 2009年“莫拉克”臺風前后獲取的 2個時相圖像,通過去相關拉伸 (Decorrelation Stretch)、光譜信息增強和最大似然法分類提取滑坡、泥石流區(qū)域,并結合 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)衛(wèi)星降雨量數(shù)據(jù)和 DEM(Digital Elevation Model)資料,分析該臺風降水導致的滑坡、泥石流情況。結果表明,HJ-1星能有效地監(jiān)測滑坡、泥石流災害。基于去相關拉伸光譜信息增強的最大似然法分類能得到較好的分類結果?！澳恕迸_風帶來的暴雨所引起的山體滑坡和泥石流導致植被和居民點變?yōu)槁愕?分類圖和 3D模擬圖上都體現(xiàn)了這種變化。

滑坡;泥石流;HJ-1星;“莫拉克”臺風;最大似然法分類

0 引言

臺風產生于熱帶或副熱帶洋面,是一種破壞力很強的災害性天氣系統(tǒng),來勢兇猛,常伴隨狂風、暴雨和風暴潮[1,2]。2009年 8月 7日晚,“莫拉克”臺風登陸臺灣,帶來特大暴雨,臺灣中南部遭受了 50 a來最嚴重的水災。暴雨又引發(fā)了滑坡和泥石流,造成財產損失和人員傷亡慘重。根據(jù)臺灣災害應變中心 2009年 9月 6日的統(tǒng)計資料,農林漁牧及民間設施損失共計 1 646 863.2萬元新臺幣;614人死亡,75人失蹤。

過去的滑坡、泥石流遙感監(jiān)測研究,大多采用TM、SPOT、IKONOS及雷達圖像[3-5]。本文則利用我國 2008年 9月 6日成功發(fā)射的環(huán)境與災害監(jiān)測預報小衛(wèi)星 (HJ-1星)數(shù)據(jù),分析“莫拉克”臺風造成的滑坡、泥石流災害情況。HJ-1星軌道高度649.093 km,為準太陽同步圓軌道,軌道傾角 98°,軌道周期 98m in。星上 (HJ-1A和 HJ-1B)搭載的 CCD相機具有可見光和近紅外 4個波段,空間分辨率為 30m,時間分辨率為 4 d,2臺 CCD相機交替重訪時間為 2 d,能有效地動態(tài)監(jiān)測和快速評估自然災害、環(huán)境污染以及生態(tài)破壞[6]。由于 HJ-1小衛(wèi)星發(fā)射時間較短,對它的利用和研究還較少,未見利用其監(jiān)測滑坡和泥石流災害的報道。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

本文所選研究區(qū)位于臺灣高雄縣甲仙鄉(xiāng)東北的小林村。小林村西以阿里山山脈與臺南縣南化鄉(xiāng)為界,東以玉山與桃源鄉(xiāng)為鄰,北接三民鄉(xiāng),南臨關山村。村落聚集在楠梓仙溪東河岸山腳下,東西兩側都是高山,東側玉山山脈的大竹溪山,最高海拔 1 664m;西側阿里山山脈,最高海拔 1 008m,最低處河岸的海拔約 345m。巖性為中新世沉積巖,以關山刀砂巖、頁巖為主[7]。年平均降雨量 2 018.2mm。

根據(jù)“莫拉克”臺風發(fā)生時間,比較臺風發(fā)生前后研究區(qū)無云的圖像,最終選擇了臺風前 (2009年 6月 7日)和臺風后 (10月 29日)獲取的 2個時相的HJ-1星多光譜圖像。此外,還收集了 ASTER -GDEM高程數(shù)據(jù) (網格精度 30m,垂直精度 20m)以及臺風影響期間 TRMM衛(wèi)星 3 h實時降雨量數(shù)據(jù)(3B42RT)。

2 研究方法

2.1 圖像預處理

下載的 HJ-1星圖像經過了系統(tǒng)幾何糾正,并將糾正后的圖像映射到UTM地圖投影坐標上。

首先,根據(jù) HJ-1星各載荷在軌絕對輻射定標系數(shù)對圖像進行輻射定標,即

式中,L為輻亮度;DN為原始圖像亮度值;a為絕對定標系數(shù)增益;L0為偏移量[8]。

然后,以 2009年 6月 7日獲取的圖像為基準圖像,將 2009年 10月 29日獲取的圖像與其配準。根據(jù)對 HJ-1星各波段的相關性分析,選擇第 4波段(近紅外)、第 3波段 (紅光 )和第 1波段 (藍光 )按R、G、B組合合成假彩色圖像。最后,利用 ENV I RO I(Region of Interest)功能將研究區(qū)提取出來。

由于多光譜圖像各波段通常具有較高的相關性,采用去相關拉伸 (Decorrelation Stretch,DS)光譜信息增強方法增強圖像的亮度、色度和飽和度,拉大各波段的差距,降低各波段的相關性,減少信息冗余度,有利于進行最大似然法分類[9-13]。

2.2 基于最大似然法分類的滑坡與泥石流信息提取

最大似然法分類利用遙感數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征,假定各類的分布為正態(tài)函數(shù),求出每個像元對于各類別的似然度,最終把該像元分到具有最大似然度的類別中去[14,15]。在去相關拉伸光譜增強后的圖像上選取多種地類作為訓練區(qū),采用最大似然法進行監(jiān)督分類,區(qū)分水體、裸地、居民點和植被;對比臺風發(fā)生前后 2個時相各地類的變化,最終提取出滑坡、泥石流區(qū)域。

3 結果與分析

3.1 臺風影響期間降雨量分析

由于沒有研究區(qū)實測降雨量數(shù)據(jù),本文利用TRMM衛(wèi)星 3 h實時降雨量資料合成逐日降雨量。TRMM衛(wèi)星 3 h實時降雨量資料是按標準觀測時間(00,03,06UTC…)提供 3 h的平均降雨量,利用 3 h平均降雨量計算 3 h總降雨量,再累加得到日降雨量。利用此方法得到的臺風影響期間研究區(qū)逐日降雨量如圖 1所示。

圖 1 “莫拉克”臺風影響期間研究區(qū) TRMM降雨量Fig.1 TRMM-derivedra in fall of the study area during occurrence of typhoon Morakot

8月 6日到 10日累計降雨 1 076.7mm,5 d的累積降雨量超過年平均降水量的 50%。連日大雨沖刷,使巖石和土壤層對降水的排解能力下降,大量雨水滲入和浸泡土壤;在重力作用下,土壤開始松動,斜坡地帶趨于不穩(wěn)定,最終土壤層產生滑動,導致滑坡災害發(fā)生。滑坡產生的松散固體物質在大量雨水的沖刷下沿坡地向下快速移動,形成泥石流。

3.2 滑坡泥石流信息提取

參考 Google Earth高分辨率圖像,在經過去相關拉伸光譜增強的 HJ-1圖像上選擇各地類的訓練區(qū)進行最大似然法分類。由于缺乏實地驗證資料,通過目視解譯選擇 RO I作為各地類的實際類型,評價圖像分類精度。研究區(qū)圖像共分為 4種地類,包括水體、裸地、居民點和植被。分類的混淆矩陣如表 1所示,總體精度高于 90%,Kappa系數(shù)也高于 0.9,分類效果較好。

表 1 “莫拉克”臺風發(fā)生前后圖像分類的混淆矩陣Tab.1 Con fusion matrix of classification before and after occurrence of typhoon Morakot

圖 2是“莫拉克”臺風發(fā)生前后研究區(qū) HJ-1星最大似然法分類對比圖。6月 7日圖像上有幾處裸地在 10月 29日圖像上是植被,這是因為不同時相太陽高度角、傳感器天頂角等不同的緣故。10月29日的圖像上有幾處山體陰影,分類時陰影被歸類到植被。臺風帶來暴雨,雨水攜帶泥沙土石沖擊河道,臺風發(fā)生后圖像上河道變寬,水體面積增加。原小林村所在地 (圖 2中的圓圈 1)變成了裸地,其后部的植被區(qū)域也變成了裸地,而且呈現(xiàn)出與水系垂直的條帶狀影紋,后緣呈圈狀,滑坡的邊界和形態(tài)特征較清晰。而泥石流一般具有供給區(qū)、流通區(qū)和沉積區(qū) 3個區(qū),滑坡產生的松散固體物質作為泥石流的物質供給,在雨水的沖刷下順坡快速下移,在小林村一帶形成明顯的泥石流洪積扇沉積區(qū),并使河道變彎曲,河水沖刷對岸。由圖 2可以看出,小林村后部山體滑坡周邊還有幾處較明顯的滑坡后新增裸地(圓圈 2,3,4),只是這幾處滑坡和小林村滑坡相比規(guī)模較小,未發(fā)展成泥石流。

圖 2 “莫拉克”臺風發(fā)生前 (左)后 (右)HJ-1星圖像分類對比Fig.2 Contrast of classification with HJ-1 before(left)and after(right)occurrence of typhoon Morakot

3.3 臺風發(fā)生前后 HJ-1圖像 3D視圖模擬

為了更準確地解譯滑坡和泥石流,將配準后的DEM同臺風發(fā)生前后的 HJ-1星圖像疊加,并逆時針旋轉 45°角,得到研究區(qū)真彩色三維透視圖 (圖3)。在臺風發(fā)生后圖像上河道拓寬,水位上漲。圓圈 1處為小林村所在地,其后山體色調從墨綠變?yōu)榛野?植被變成了裸地,并呈現(xiàn)出很明顯的圈椅狀滑坡形態(tài),而且滑動體上有錯落的平臺。由于后山發(fā)生滑坡,雨水夾帶著大量泥沙、石塊形成泥石流將小林村掩埋,并在河流處沉積導致河道變彎曲,使對岸植被區(qū)域變成水體。圖中圓圈 2、3、4的滑坡規(guī)模雖然較小,但在三維視圖中也反映得很清楚。

圖 3 “莫拉克”臺風發(fā)生前 (左)后 (右)滑坡泥石流災害 3D模擬圖Fig.3 3D map of landslide and debris flow before(left)and after(right)typhoon Morakot

4 結論

“莫拉克”臺風給臺灣帶來了嚴重的災害。本文利用 HJ-1星 CCD圖像,結合 TRMM和 DEM資料研究了臺風造成的滑坡和泥石流災害情況。通過比較臺風前后不同時相基于去相關拉伸光譜增強的最大似然法分類結果,提取出由于滑坡、泥石流所引起的地類變化;輔以 3D視圖,更直觀地反映出滑坡、泥石流的發(fā)生機理和災害情況。利用 HJ-1星圖像能有效地監(jiān)測滑坡、泥石流災害。

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(責任編輯:劉心季)

The Monitoring of Landslide and Debris Flow Caused by Typhoon Morakot Based on HJ-1 Images

DENG Rui1,3,HUANG Jing-feng1,2
(1.Institute of Remote Sensing and Information System Application,Zhejiang University,Hangzhou 310029,China;2.Ministry of Education Key Laboratory of Environmental Remediation and Ecological Health,College of Natural Resources and Environmental Science,Zhejiang University,Hangzhou 310029,China;3.Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing and Information System,Zhejiang University,Hangzhou 310029,China)

In this paper,two HJ-1 images before and after typhoon Morakot were used.De correlation stretch(DS)and maximum likelihood classification(MLC)were adopted to extract the regions of landslide and debris flow.Furthermore,TRMM precipitation data and digital elevation model(DEM)were combined to analyze landslide and debris flow.The results show that landslide and debris flow can be monitored effectively by HJ-1.Good classification results are obtained: the overall accuracies of two phases are above 90%,and Kappa coefficients are higher than 0.9.The rainstorm brought by typhoon Morakot led to landslide and debris flow,so vegetation and settlements were changed into bare land,which is reflected clearly on the classification map and 3D map.

Landslide;Debris flow;HJ-1;Typhoon Morakot;Maximum likelihood classification

鄧 睿 (1983-),女,博士研究生,主要研究方向為遙感與地理信息系統(tǒng)應用。

TP 79

A

1001-070X(2011)01-0106-04

2010-04-26;

2010-06-01

國家“863”課題 (編號:2006AA 120101)、國家自然科學基金項目 (編號:40871158/D0106)和浙江省科技計劃項目 (編號:2007C22028)共同資助。