柯樂樂，楊武年

（1.成都理工大學 地學空間信息技術(shù)國土資源部重點實驗室,四川 成都 610059）

利用遙感技術(shù)對魯?shù)?.5級地震發(fā)震斷層的判定

柯樂樂1，楊武年1

（1.成都理工大學 地學空間信息技術(shù)國土資源部重點實驗室,四川 成都 610059）

2014-08-03魯?shù)榘l(fā)生6．5級地震，由于其上有北西方向的包谷垴-小河斷裂和北東方向的昭通-魯?shù)閿嗔眩艺鹬袩o明顯地表破裂帶，故而對發(fā)震斷層存在一定爭議。由往年地震數(shù)據(jù)分析可知，滑坡分布與發(fā)震帶在方向上有著一致性，所以選取同一季節(jié)時間相近的地震前后的遙感影像，排除季節(jié)對植被的影響，分析地震前后的影像中植被覆蓋度，間接確定滑坡分布方向。研究表明，植被覆蓋度變化主要集中在北西方向，可以判定魯?shù)榈卣鸬陌l(fā)震斷層是北西方向的包谷垴-小河斷裂。

魯?shù)榈卣?；發(fā)震斷層；NDVI；植被覆蓋度

2014-08-03魯?shù)榭h發(fā)生6．5級地震，雖然震級不高，但導(dǎo)致了大規(guī)模山體滑坡，造成大量人員傷亡和財產(chǎn)損失?；碌陌l(fā)生是多方面造成的：首先，它的形成需要一定的地質(zhì)條件，例如不穩(wěn)定的巖石、土體等，而滑坡的發(fā)生主要集中在山谷地區(qū)，坡度越陡，穩(wěn)定性就越差，越易發(fā)生滑坡。其次，還需要一些導(dǎo)致滑坡發(fā)生的影響因素，比如暴雨、地震、地下水、人工活動等，而引起山體滑坡的地震多在5級以上，6級以上時滑坡的數(shù)量會明顯增加。魯?shù)槲挥谇嗖馗咴瓥|南緣的鮮水河-小江斷裂帶東側(cè)昭通-蓮峰斷裂帶上，其上有北東（NE）方向的昭通-魯?shù)閿嗔押推浞种П蔽鳎∟W）方向的包谷垴-小河斷裂[1]，屬于山間河谷地帶，由二疊系厚層灰?guī)r構(gòu)成，山坡的穩(wěn)定性較差，一直屬于地震和滑坡的多發(fā)地區(qū)，地震時巖體順層向河谷中塌落，堵塞河道，形成堰塞湖[2]。由于魯?shù)榈卣鹬袥]有明顯的地表破裂帶，故而對于地震的發(fā)震斷層存在著一定的爭議。徐錫偉等提出發(fā)震斷層為NW方向的包谷垴-小河斷裂[1]；而李西等發(fā)現(xiàn)地震區(qū)在NE方向同樣存在著大量的滑坡，故不能排除NE方向昭通-魯?shù)閿嗔训目赡躘3]；張振國等發(fā)現(xiàn)地震強度北東方向大于北西方向，判定魯?shù)榘l(fā)震斷層為北東方向昭通-魯?shù)閿嗔裑4]。文中通過遙感手段來判定此次地震的發(fā)震斷層。大量文章都指明，在高烈度地震范圍內(nèi)滑坡的數(shù)量和密度并不一定和震級或震中距有嚴格的關(guān)系，但在方向上卻有著高度的一致性[2]。2008年的汶川地震中，滑坡的空間分布與發(fā)震斷層的空間位置關(guān)系密切，80%的滑坡發(fā)生在距離斷層30 km的區(qū)域內(nèi)[5]。2010年的玉樹地震中，滑坡分布在以甘孜-玉樹斷裂帶為中心線、面積約1 455．3 km2的長條狀矩形區(qū)域內(nèi)[6]。因此，通過判定滑坡分布方向來確定發(fā)震斷層的方法應(yīng)是可行的。

文中通過對地震前后同一地區(qū)遙感圖像進行定量分析，利用植被覆蓋度變化來確定滑坡分布的方向。選取時間相近的震前和震后影像進行對比，在季節(jié)相同的情況下，植被覆蓋度的變化可以認為主要是由于滑坡造成的。所以，通過分析植被覆蓋度的變化來判定滑坡分布方向是合理的。

1 研究區(qū)概況

魯?shù)榭h位于云南省東北部，昭通地區(qū)南部，牛欄江北岸。地跨東經(jīng)103°09'～103°40'、北緯26°59'～27°32'之間，平均海拔在2 000 m左右，從屬于鮮水河-小江斷裂帶，西南方是則木河-小江斷裂帶，昭通-魯?shù)榈卣饚南陆?jīng)過，屬于昭通-蓮峰斷裂帶，此外，還有昭通-魯?shù)榈卣饚У姆种О熔?小河斷裂經(jīng)過[1]。自古屬于地震多發(fā)區(qū)，2004-08-10魯?shù)榭h發(fā)生5．6級地震，2014-08-03再次發(fā)生地震，震級為6．5級，震源深度為12 km，余震1 335次。由于這一帶巖體破碎，軟硬不一，巖層的穩(wěn)定性差，所以地震誘發(fā)了大量滑坡、崩塌等次生地質(zhì)災(zāi)害，導(dǎo)致震區(qū)植被覆蓋發(fā)生巨大變化。研究區(qū)的滑坡發(fā)生區(qū)，集中在東經(jīng)103°16'～103°25'、北緯27°0'～27°7',如圖1。

2 研究方法

文中選取時間季節(jié)接近的2013-10-13的Landsat8數(shù)據(jù)以及2014-09-11的高分1號影像數(shù)據(jù)為震前震后影像，作為研究數(shù)據(jù)源。震前震后影像在時間上只相差1 a，可以排除由于相差時間太過久遠，植被成長或人工活動可能造成的大范圍影響；在季節(jié)上，都處在秋季，故而可以排除由于季節(jié)相差太大，導(dǎo)致植被分布變化較大的影響[7]。

圖1 魯?shù)榈貐^(qū)及其周邊地質(zhì)構(gòu)造圖[1,3]

1）數(shù)據(jù)處理。由于傳感器、天氣等不可控因素，使得傳感器獲得的圖像同地物本身的特性有一定的差異性，需要對原始圖像進行預(yù)處理，使得震前震后影像擁有相同的參考系、分辨率。只有2幅影像選擇的研究區(qū)相同時，才能夠?qū)?幅影像進行對比分析。在經(jīng)過輻射校正、大氣校正、融合、重采樣等一系列過程后，得到完全重合的震前震后影像，就可以對圖像進行植被覆蓋度分析了。

植被覆蓋度（Fc）是指一個地區(qū)所有植物在地面的垂直投影面積占總面積的百分比[2,8-10]，目前常用的計算方法主要為植被指數(shù)法和混合分解法。文中結(jié)合這2種方法，根據(jù)NDVI和像元二分模型來確定計算植被覆蓋度的公式[11]。歸一化植被指數(shù)（NDVI）是植被生長狀態(tài)和植被覆蓋度的重要指標之一，在近紅外波段，綠色植物的反射率高，故而NDVI值為正數(shù)，綠色植被覆蓋度越高，NDVI越大。當NDVI值在0．2～0．8之間時，NDVI對植被變化十分敏感[12]，計算公式為：

式中，ρNIR是近紅外的反射率；ρR是紅光的反射率。

從公式可以看出，NDVI取值在[-1,1]之間，而植被的NDVI值一般大于0。利用公式計算得到每個像元的NDVI值，即可以得到NDVI分布圖，經(jīng)過直方圖統(tǒng)計，就可以獲得影像NDVI值的統(tǒng)計結(jié)果。忽略小概率事件，我們截取5%～95%置信區(qū)間的數(shù)據(jù)，震前數(shù)據(jù)為0．169 913～0．381 857之間，震后數(shù)據(jù)為0．074 437～0．520 661。然后，利用混合像元分解法計算植被覆蓋度[13-15]：

式中，F(xiàn)c是植被覆蓋度；NDVIsoil、NDVIveg分別表示土壤和植被覆蓋像元最大值的NDVI；NDVImax、NDVImin則是在置信區(qū)間內(nèi)NDVI取值的最大值和最小值。其中NDVIsoil理論上應(yīng)該不隨時間改變，對于大多數(shù)的裸地，理論上應(yīng)該接近0。但由于土壤類型、地表濕度等原因，NDVIsoil亦會隨空間的變化而變化。在計算植被覆蓋度時，我們將5%置信區(qū)間內(nèi)NDVImax、NDVImin的值賦給NDVIsoil、NDVIveg，從而得出植被覆蓋度的分布。

由于震后影像中有云層存在，在統(tǒng)計時可能會出現(xiàn)較大誤差，故在計算植被覆蓋度時還需要進行掩膜處理，忽略小概率事件，得到震前震后影像的植被覆蓋度，如圖2。

圖2 地震前后植被覆蓋圖

圖中紅色部分是植被覆蓋度低的區(qū)域，例如水體、裸地；藍色部分為植被覆蓋區(qū)。將得到的震前震后植被覆蓋圖疊加，進行動態(tài)監(jiān)測，就可以得到植被覆蓋變化圖。對圖像進行密度分割，根據(jù)植被變化率分為11個等級，如圖3。

圖中顏色偏藍的部分為植被增加的區(qū)域，顏色偏紅的區(qū)域為植被減少的區(qū)域，顏色越紅說明該地區(qū)的植被減少越多。圖中以紅色系為主，說明地震后大多數(shù)地區(qū)植被減少，其中左上部分和右下部分存在大片紅色區(qū)域，而這些地區(qū)正是滑坡集中區(qū)域。但同時也存在深色區(qū)，表明該地區(qū)植被有所增加，其可能原因有：①2幅圖之間相差時間為1 a，該地區(qū)民眾可能在這些地區(qū)進行了開發(fā)種植；②震前數(shù)據(jù)為10月，震后數(shù)據(jù)為9月，雖然只相差一個月，但季節(jié)對植被的影響很大，很有可能造成震后影像中某些地區(qū)植被覆蓋率更大。

3）數(shù)據(jù)分析。為了更精確地分析植被的變化趨勢，文中將數(shù)據(jù)分為8個方向，分別對各個方向上的植被變化面積進行統(tǒng)計，如圖4。

圖3 植被覆蓋變化分布圖

圖4 植被變化面積統(tǒng)計圖

從圖中可以明顯看出，植被變化率主要集中在西北到東南方向上，植被總共減少8．2 km2，平均變化率為4．5%。最大的一個滑坡位于右下方堰塞湖附近，植被變化率占該區(qū)域的11．9%；西南方基本沒有發(fā)生滑坡，最小的區(qū)域植被面積變化為0．8%，說明除滑坡外還有其他原因可能導(dǎo)致植被的變化，故而存在一定的誤差，但數(shù)值很小，對總體數(shù)據(jù)分析不造成影響，同時可以佐證在植被分布率變化比較大的區(qū)域主要是由滑坡導(dǎo)致的。在北東方向，也存在一定量的滑坡，植被變化率在5．1%左右。故而，在地震的發(fā)震斷層存在一定的爭議。

滑坡的發(fā)生與該地區(qū)的構(gòu)造、巖性、風化程度等都有一定的關(guān)系。巖石的分布具有一定的區(qū)域性，這一帶廣泛分布有古生代變質(zhì)巖、中生代含膏鹽紅層以及新生代松軟巖類，巖體破碎，軟硬不一，巖層的穩(wěn)定性差，為滑坡的發(fā)生創(chuàng)造了一定條件。但研究區(qū)范圍比較小，故而可以認為在研究區(qū)內(nèi)，巖性、風化程度基本一致，所以魯?shù)榈卣鹬谢碌陌l(fā)生主要是由構(gòu)造產(chǎn)生的。由于構(gòu)造的影響，斷裂、褶皺、節(jié)理發(fā)育，使巖石比較破碎，在地震的誘因下容易發(fā)生滑坡[16]。斷層的走向控制著滑坡的分布方向、分布密度等，從圖4可知，滑坡主要分布在北西-東南方向，所以得出結(jié)論：魯?shù)镸s 6．5級地震的發(fā)震斷層為北西-東南方向的包谷垴—小河斷裂。由于地震亦存在橫向力，對昭通-魯?shù)榈卣饚в幸欢ǖ膽?yīng)力加載作用[1]，導(dǎo)致昭通-魯?shù)榈卣饚У幕顒?，造成北東方向的滑坡產(chǎn)生。

3 結(jié) 語

通過對地震前后魯?shù)闉?zāi)區(qū)的影像進行分析處理，利用歸一化植被指數(shù)（NDVI）計算植被覆蓋度，分析植被覆蓋變化的方向來確定魯?shù)榈貐^(qū)滑坡分布的方向。而地震滑坡的空間分布位置與地震發(fā)震帶位置往往具有一定的對應(yīng)關(guān)系，故而得出結(jié)論:魯?shù)榈卣鸢l(fā)生在昭通-魯?shù)閿嗔褞Х种П蔽鞣较虻陌熔?小河斷裂帶上。魯?shù)榈卣痣m然震級不高，但由于山體巖石不穩(wěn)定，導(dǎo)致大規(guī)模的滑坡。利用這種方法在地震后可以有效地分辨出地震的發(fā)震帶及地震形成的主要受災(zāi)地區(qū)，對余震的發(fā)生采取有效的抵御措施。

[1] 徐錫偉,江國焰,于貴華,等．魯?shù)?．5級地震發(fā)震斷層判定及其構(gòu)造屬性討論[J]．地球物理學報,2014,57(9):3 060-3 068

[2] 孫崇紹,蔡紅衛(wèi)．我國歷史地震滑坡崩塌的發(fā)育及分布特征[J]．自然災(zāi)害學報,1997,6(1):25-30

[3] 李西,張建國,謝英情,等．魯?shù)镸s6．5地震地表破壞及其與構(gòu)造的關(guān)系[J]．地震地質(zhì),2014,36(4):1 280-1 291

[4] 張振國,孫耀沖,徐建寬,等．2014-08-03云南魯?shù)榈卣饛姷孛孢\動初步模擬及烈度預(yù)測[J]．地球物理學報,2014, 57(9):3 038-3 041

[5] 陳曉利,鄧儉良,冉洪流．汶川地震滑坡崩塌的空間分布特征[J]．地震地質(zhì),2011,33(1): 191-202

[6] 許沖,徐錫偉,于貴華．玉樹地震滑坡分布調(diào)查及其特征與形成機制[J]．地震地質(zhì),2012,34(1):47-62

[7] 倪忠云,何政偉,趙銀兵,等．汶川地震前后都江堰植被蓋度變化的遙感研究[J]．水土保持研究,2009,16(4):45-48

[8] 章文波,符素華,劉寶元．目估法測量植被覆蓋度的精度分析[J]．北京師范大學學報, 2001,37(3):402-408

[9] Gitelson A A, Kaufman Y J, Stark R, et al．Novel Algorithms for Remote Estimation of Vegetation Fraction [J]．Remote Sensing of Environment,2002,80(1):76-87

[10] 王寧,陳民,郝多虎,等．基于NDVI估算植被覆蓋度的研究——以滁州市為例[J]．測繪與空間地理信息,2013,36(5):51-54

[11] 李紅,盧振蘭,李德志,等．上海崇明縣植被覆蓋度動態(tài)變化遙感監(jiān)測研究[J]．城市環(huán)境與城市生態(tài),2009,22(2):8-11

[12] 趙靜，姜琦剛，李衛(wèi)東，等．基于NDVI變化的三江源生態(tài)環(huán)境演變分區(qū)研究[J]．世界地質(zhì)，2008,27(4):427-431

[13] 賈坤，姚云軍，魏香琴，等．植被覆蓋度遙感估算研究進展[J]．地球科學進展，2013,28(7):774-782

[14] Guli Jiapaer, Chen Xi, Bao Anming． A Comparison of Methods for Estimating Fractional Vegetation Cover in Arid regions[J]．Agricultural and Forest Meteorology, 2011(151):1 698-1 710

[15] 劉瑤，江輝，吳春波．鄱陽湖區(qū)植被覆蓋度的遙感估算[J]．南昌工程學院學報,2006,25(1):52-56

[16] 胡金，李波，唐立梅，等．云南省魯?shù)榭h地質(zhì)災(zāi)害特征與成因研究[J]．地質(zhì)災(zāi)害與環(huán)境保護，2007,18(4):15-19

P237.9

B

1672-4623（2016）02-0044-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.02.016

柯樂樂，碩士，研究方向為攝影測量與遙感。

2015-07-01。

項目來源：國家自然科學基金資助項目（41071265、41372340）；高等學校博士學科點專項科研基金資助項目（20105122110006）。