徐世潮，趙 棟

(西北大學(xué)地質(zhì)學(xué)系，陜西 西安 710069)

斷裂構(gòu)造是指巖石受地應(yīng)力作用，當(dāng)作用力超過(guò)巖石本身的抗壓強(qiáng)度時(shí)就會(huì)在巖石的薄弱地帶發(fā)生破裂的一種現(xiàn)象。斷裂構(gòu)造的研究具有重要的理論和實(shí)際意義，不僅反映區(qū)域構(gòu)造格架，而且與地震、滑坡、泥石流等自然災(zāi)害以及礦產(chǎn)、地?zé)岬荣Y源有關(guān)。遙感圖像提取斷裂信息主要是通過(guò)斷裂構(gòu)造在遙感圖像上呈現(xiàn)的光譜信息和空間信息來(lái)實(shí)現(xiàn)，利用遙感影像人們不僅可以快速、準(zhǔn)確、系統(tǒng)地進(jìn)行地質(zhì)構(gòu)造背景的綜合分析，識(shí)別斷裂構(gòu)造，從宏觀角度了解斷裂構(gòu)造的展布及其活動(dòng)特征，還能夠單獨(dú)地分析某一具體斷裂的各種特性、對(duì)斷裂構(gòu)造及其活動(dòng)性進(jìn)行定位、定性、定量分析[1]。因此，利用遙感技術(shù)對(duì)斷裂構(gòu)造的提取是地學(xué)研究必不可少的手段。

1 研究現(xiàn)狀

關(guān)于遙感圖像提取斷裂信息的方法幾十年來(lái)國(guó)內(nèi)外做了大量的研究，主要體現(xiàn)在圖像處理結(jié)合目視解譯方法以及計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取方法的研究。鄒謹(jǐn)敞(1995)等，以遙感信息作為研究活動(dòng)斷裂的依據(jù)，探討了利用不同種類、不同比例尺遙感圖像分析活動(dòng)斷裂的方法、程序和效果[2]。Duda(1972)等，提出標(biāo)準(zhǔn)霍夫變換，被廣泛應(yīng)用于斷裂構(gòu)造線性特征的自動(dòng)提取[3]。Bihong Fu(2004)等，通過(guò)對(duì) 2003年Bam6.6級(jí)地震ASTER 3D影像的前后對(duì)比發(fā)現(xiàn)震后斷裂在伊朗東南部的Bam和Baravat城鎮(zhèn)附近左行走滑了65km，對(duì)震后斷裂的研究為救災(zāi)以及潛在的危害等方面提供了依據(jù)[4]。Richard Thomas Walker(2006)利用遙感技術(shù)研究伊朗東南部克爾曼省南部的活動(dòng)褶皺和斷裂，通過(guò)衛(wèi)星圖像上走滑斷層陡坎以及水系的同步彎曲等地貌特征解譯了克爾曼省南部的多條大型走滑斷層[5]。吳婧(2011)通過(guò)對(duì)比研究現(xiàn)有斷裂構(gòu)造自動(dòng)提取的方法和技術(shù)，基于主成分變換、LEEFILT濾波處理和霍夫變換算法有效地提取了TM影像中的斷裂構(gòu)造信息[6]。Ayten Koc(2013)等，結(jié)合衛(wèi)星圖像、DEM以及航片通過(guò)對(duì)圖像上壓力脊、線性谷、形變的河道等解譯出土耳其馬拉蒂亞省的Sürgü斷裂帶具有右旋走滑的性質(zhì)[7]。Adrien Moulin(2014)等，通過(guò)激光雷達(dá)、SPOT、DEM等數(shù)據(jù)，對(duì)斯洛文尼亞境內(nèi)的Idrija斷裂進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)研究，發(fā)現(xiàn)該斷裂具有右旋走滑的性質(zhì)[8]。

2 斷裂構(gòu)造的增強(qiáng)處理

斷裂構(gòu)造的增強(qiáng)主要依據(jù)的是遙感圖像上的光譜信息和空間結(jié)構(gòu)信息，然后在增強(qiáng)處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行目視解譯。

2.1 預(yù)處理

在對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理前先要選擇合適的數(shù)據(jù)源，遙感數(shù)據(jù)源的選取應(yīng)考慮經(jīng)濟(jì)、時(shí)間、分辨率等因素，通常選擇ETM、TM、SPOT、MSS、DEM、ASTER、QUICKBIRD、雷達(dá)等數(shù)據(jù)源[9－15]。同時(shí)，獲取的遙感圖像通常都經(jīng)過(guò)了幾何粗校正，為了后續(xù)圖像的精確處理，需要對(duì)遙感圖像做幾何精校正，一般以地形圖為基準(zhǔn)，選擇地面控制點(diǎn)按照一定的數(shù)學(xué)模型對(duì)圖像進(jìn)行校正。

2.2 增強(qiáng)處理

2.2.1 彩色合成

斷裂構(gòu)造在彩色圖像上的識(shí)別能力遠(yuǎn)高于灰階圖像，彩色合成的關(guān)鍵在于波段的選取，一般來(lái)說(shuō)，選擇最佳波段的原則通常有二:(1)所選擇波段包含的信息量最大;(2)所選擇波段最容易識(shí)別不同類別地物的界限。目前常用的選取方法主要有各波段信息量的比較、各波段間信息的相關(guān)性比較、各波段數(shù)據(jù)的聯(lián)合熵等[16]。同時(shí)參照OIF統(tǒng)計(jì)值的大小來(lái)選取波段，值越大包含的信息越豐富[17]。

2.2.2 主成份分析

斷裂構(gòu)造的提取過(guò)程中由于圖像波段間往往是高度相關(guān)的且干擾信較多，不利于斷裂構(gòu)造信息的提取。主成份分析可以將把原來(lái)多個(gè)波段中的有用信息集中到數(shù)目盡可能少的新的組份圖像中，并使這些組分圖像之間互不相關(guān)，即各自包含不同的地物信息，并大大減少總的數(shù)據(jù)量[18]。主成份分析的PC1包含最多的信息量、最大的方差比，可以有效的突出斷裂構(gòu)造信息，斷裂信息多集中于 PC1或 PC2。例如:對(duì) PCA1(234)、PC1(32)PC2(3)、PC1(4)PC2(3)PC3(3)、PC4(142)彩色合成影像圖進(jìn)出多重主成份分析，可以突出研究區(qū)區(qū)域主干斷裂，巖體的分界線，紋理信息等[19]。

2.2.3 濾波處理

用于斷裂構(gòu)造信息增強(qiáng)的濾波處理主要有定向?yàn)V波、高通濾波、低通濾波、中值濾波、均值濾波、平滑濾波、Leefilt濾波等。根據(jù)斷裂構(gòu)造具有較強(qiáng)的方向性特點(diǎn)，采用定向?yàn)V波技術(shù)對(duì)卷積濾波核模板矩陣設(shè)置一定的權(quán)值，有選擇的對(duì)某一方向的邊緣信息進(jìn)行增強(qiáng)，卷積濾波核權(quán)值的設(shè)置直接影響提取的結(jié)果，同時(shí)應(yīng)按照區(qū)域構(gòu)造格架設(shè)置不同的方向。根據(jù)研究區(qū)域的不同可以選擇不同的濾波處理方式，高通濾波可以用于提取小范圍的紋理信息、弱異常信息，低通濾波可以用來(lái)提取大范圍的區(qū)域主干構(gòu)造信息[20]。中值濾波、均值濾波、平滑濾波、Leefilt濾波可以用來(lái)消除圖像上的斑點(diǎn)噪聲，提高圖像的質(zhì)量。

2.2.4 圖像融合

斷裂構(gòu)造信息通過(guò)融合處理可以有效的提取其空間分辨率，便于斷裂構(gòu)造的提取。圖像融合主要是將不同傳感器圖像或同一傳感器多光譜與全色波段進(jìn)行融合，使融合后的新圖像同時(shí)具有多光譜和高分辨率的特點(diǎn)，使得不同圖像信息得到優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。常用于斷裂構(gòu)造信息提取的融合方法是IHS融合和PCA融合。IHS融合主要是將ETM做IHS變換，然后將ETM的PAN波段或者雷達(dá)圖像代替 I或H分量，然后進(jìn)行IHS逆變換生成新圖像來(lái)達(dá)到融合的目的;PCA融合是將圖像波段進(jìn)行K－L變換，變換后PC1所包含信息量最豐富，然后將高分辨率圖像與PC1拉伸匹配后代替PC1再進(jìn)行K－ L 逆變換[21－26]。

2.2.5 DEM 陰影法

DEM陰影可以增強(qiáng)斷裂構(gòu)造的線性特征，通常是基于物理模型對(duì)于在DEM上指定的太陽(yáng)方位角和照明的傾角，隨著照明方位和傾角的變化這個(gè)陰影的強(qiáng)度在被給的位置是變化的。因此，垂直于照明方位斷裂構(gòu)造的線性特征得到最好的強(qiáng)調(diào)，平行于光照則得到最大的抑制。Lambertian反射[27－29]，Phong照明[30]，Blinn 反射[31]和光線追蹤等一個(gè)變化的陰影方法被提出是為了更好的提取斷裂構(gòu)造的線性特征，不少學(xué)者對(duì) DEM陰影法進(jìn)行了改進(jìn)，例如:為了減少照明引起的地表線性特征的偏差，Zhou(1995)等，提出了一種先進(jìn)行DEM的小波變換然后調(diào)整主要的照明方向來(lái)提取線性特征的方法[32]。Prechtel(2000)開發(fā)了一種替代技術(shù)，由方向偏差衍生的一個(gè)三角測(cè)量識(shí)別相似方位單元的集群來(lái)提取線性特征[33]。Masoud(2006)等，對(duì)于構(gòu)造線性體內(nèi)核中心的幾種照明方向，應(yīng)用多種方向技術(shù)分配陰影強(qiáng)度從而計(jì)算平均數(shù)來(lái)提取線性特征[34]。Alaa A(2011)等，通過(guò)自適應(yīng)柵格數(shù)據(jù)的陰影法去增強(qiáng)線性特征，提出了一種技術(shù)應(yīng)用自適應(yīng)傾角多種方向的陰影(ATMDS)去獲得最大的陰影強(qiáng)度[35]。

2.3 解譯標(biāo)志的建立

斷裂構(gòu)造的遙感解譯標(biāo)志，一般分為直接解譯標(biāo)志和間接解譯標(biāo)志兩類。

直接解譯標(biāo)志是指在遙感影像上斷裂信息所表現(xiàn)出來(lái)的形狀、大小、色調(diào)、陰影、紋理等特征，例如:斷裂本身所表現(xiàn)出的色帶，不同色調(diào)的截然相接，不同地質(zhì)單元構(gòu)成的紋理差異等;間接解譯標(biāo)志是指在遙感影像上斷裂信息所表現(xiàn)出來(lái)的地貌、水系、土壤、植被等特征，例如:斷層崖、斷層三角面的線性展布，洪積扇的線性展布，串珠狀湖泊的分布，火山口的線狀分布，線性谷、線性山脊，植被的線性延伸，河流的同步彎曲、線性展布，對(duì)頭河的出現(xiàn)，河流兩側(cè)支流的不對(duì)稱性，河流支流鈍角匯入主流等。

3 斷裂構(gòu)造的自動(dòng)提取

斷裂構(gòu)造在遙感圖像上大多是以線性體的形態(tài)出現(xiàn)，但不是所有線性體都是斷裂構(gòu)造，道路、河流、山脊等也以線性體的形態(tài)出現(xiàn)。通過(guò)對(duì)構(gòu)造線性體的結(jié)構(gòu)圖式研究，可以建立具有構(gòu)造幾何學(xué)意義的構(gòu)造線性體模式，為構(gòu)造序列及其運(yùn)動(dòng)學(xué)機(jī)制分析提供形象逼真的、連續(xù)的空間信息[36]。

3.1 邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)可檢測(cè)出灰度、色彩、紋理的突變界面，突出斷裂構(gòu)造在遙感圖像上所呈現(xiàn)的線性特征。邊緣檢測(cè)過(guò)程主要是基于邊緣檢測(cè)器來(lái)完成的，邊緣檢測(cè)器根據(jù)它們的使用原則分為3類:基于區(qū)域生長(zhǎng)算法的邊緣檢測(cè)LSD，空間濾波技術(shù)EDISON，和線段的定向檢測(cè)技術(shù) STA，其中對(duì)于斷裂構(gòu)造線性特征的檢測(cè)最常用的是 EDISON和 STA[37]。用于斷裂構(gòu)造線性特征提取的邊緣檢測(cè)方法很多，一般分為傳統(tǒng)的和現(xiàn)今的邊緣檢測(cè)方法。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法主要包括:Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子、Kirsch算子、Canny算子、Log算子等;現(xiàn)今的邊緣檢測(cè)方法主要包括:基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè)、基于小波多尺度的邊緣檢測(cè)、基于灰色理論的邊緣檢測(cè)、基于分形理論的邊緣檢測(cè)、基于模糊學(xué)的邊緣檢測(cè)、基于支持向量機(jī)的邊緣檢測(cè)、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)、基于遺傳算法的邊緣檢測(cè)等[38－43]。其中最常用的邊緣檢測(cè)算法是傳統(tǒng)的 Canny邊緣檢測(cè)，由John F.Canny于1986年提出，利用的是高斯濾波器和三個(gè)適用性標(biāo)準(zhǔn):好的檢測(cè)，好的定位以及一個(gè)邊緣單響應(yīng)[44－46]。

3.2 霍夫變換

霍夫變換是一種關(guān)于線性描述的匹配技術(shù)，它的基本原理是對(duì)圖像進(jìn)行某種形式的坐標(biāo)變換，使得經(jīng)過(guò)變換的原圖上的給定形狀的曲線上所有點(diǎn)都集中到變換空間的某些位置上，形成峰點(diǎn)，這樣就把對(duì)圖中給定形狀的曲線檢測(cè)轉(zhuǎn)化為變換空間峰點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題[47]。它的主要優(yōu)點(diǎn)是對(duì)噪聲的不敏感甚至在區(qū)域像素缺乏的情況下也有能力去提取線性特征。

P.V.C Hough 1962年首次提出應(yīng)用計(jì)算程序來(lái)自動(dòng)提取圖像中的線性特征，即霍夫變換。標(biāo)準(zhǔn)霍夫變換由Duda和 Hart[3]提出被廣泛應(yīng)用于線性提取[48，49]，而它的一些修改也已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于線性特征的提取[50－53]。標(biāo)準(zhǔn)霍夫變換的實(shí)現(xiàn)步驟如下:(i)霍夫變換，將笛卡爾坐標(biāo)系中的直線轉(zhuǎn)變?yōu)闃O坐標(biāo)系中對(duì)應(yīng)的點(diǎn)，利用霍夫變換進(jìn)行直線檢測(cè);(ii)選取局部最大值，求局部最大高于某一閾值的累加器陣列，這樣可以去除圖像噪聲從而只提取長(zhǎng)的直線;(iii)逆霍夫變換，利用逆霍夫變換依據(jù)參數(shù)畫出直線;(iv)直線剖面分析，因?yàn)榈刭|(zhì)線性體在圖像上一般以斷續(xù)的線段分布，如果在同一條直線上的線段間隙小于 Lg(間隙之間的像素?cái)?shù))，那么就將該間隙填充作為一條長(zhǎng)的直線。

3.3 圖像分類

圖像分類技術(shù)能夠有效的提取遙感圖像中的線性體信息，識(shí)別斷裂構(gòu)造。圖像分類分為傳統(tǒng)分類方法和新分類方法，傳統(tǒng)分類方法又包括監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類，其中監(jiān)督分類主要有最大似然法、最小距離法、K鄰近法等，非監(jiān)督分類主要有K平均分類、ISODATA分類、最大似然度分類、聚類等，新分類方法包括決策樹分類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、模糊數(shù)學(xué)分類、專家系統(tǒng)分類等[54－56]，其中用于提取線性特征的主要是傳統(tǒng)的分類方法。

為了準(zhǔn)確提取遙感圖像上的線性信息，Marpu(2006)等，設(shè)計(jì)了一個(gè)面向?qū)ο蟮姆诸惓绦?圖像分割－樣品采集－特征識(shí)別－聚類分析 －閾值計(jì)算 －圖像分類[57]。R.Gloaguen(2007)等，利用該分類程序?qū)D像分割成更小的均勻區(qū)域，基于Jeffries－Matusita距離及最小距離聚類，對(duì)肯尼亞馬加迪湖周圍區(qū)域的線性體進(jìn)行了有效的提取[58]。同時(shí)，遙感圖像自動(dòng)提取方法最終提取的線性體不僅包含天然的線性特征而且包含非天然的線性特征，為了從線性體中區(qū)分出那些非天然的線性特征如道路、鐵路、河流、圖像和背景邊界等，可以利用輔助的地形圖和圖像分類技術(shù)創(chuàng)建一個(gè)緩沖區(qū)，然后通過(guò)去除覆蓋緩沖區(qū)的線性體，最終達(dá)到只提取自然線性體的目的[59]。

4 結(jié)語(yǔ)

遙感圖像具有多時(shí)相、多光譜、多分辨率等特點(diǎn)，可以宏觀把握斷裂構(gòu)造的展布特征，有效彌補(bǔ)了常規(guī)野外地質(zhì)調(diào)查方法的不足，大大節(jié)省了人力、物力、財(cái)力，提高了工作效率，在許多研究區(qū)已取得豐碩的成果。

但是，斷裂信息的提取方法仍有不足之處:

首先，斷裂構(gòu)造不隨時(shí)相增加或減少，反而會(huì)帶來(lái)構(gòu)造信息的混淆和歧義;斷裂構(gòu)造相關(guān)的多光譜信息只是構(gòu)造兩邊的巖性多光譜差異;遙感圖像多分辨率的特點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)斷裂構(gòu)造的不同級(jí)別和構(gòu)造細(xì)節(jié)的不同顯示，增大了解譯難度。

其次，目前斷裂構(gòu)造的提取仍以目視解譯為主，要求研究人員具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和熟練的圖像處理技術(shù)，解譯結(jié)果受解譯者的知識(shí)水平和經(jīng)驗(yàn)的影響較大;自動(dòng)提取結(jié)果受提取算法的影響較大且結(jié)果不準(zhǔn)確，線性體容易誤提漏提，且線性特征容易和其他線性構(gòu)造相混淆，如地層界限、褶皺軸線等。

因此，為了提高解譯結(jié)果的準(zhǔn)確性，遙感圖像提取斷裂構(gòu)造信息應(yīng)在斷裂構(gòu)造增強(qiáng)處理的基礎(chǔ)之上結(jié)合自動(dòng)提取算法，將人工目視解譯、自動(dòng)提取、野外驗(yàn)證相結(jié)合。今后遙感解譯斷裂構(gòu)造的發(fā)展應(yīng)結(jié)合3S技術(shù)、專家系統(tǒng)等實(shí)現(xiàn)斷裂構(gòu)造的準(zhǔn)確、快速提取。

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