陳子翰 竇愛霞 王曉青 吳瑋瑩 王書民

中國地震局地震預(yù)測研究所，北京市復(fù)興路63號 100036

0 引言

2017年8月8日21時19分，四川省阿壩州九寨溝縣發(fā)生7.0級地震，震中 33.20°N、103.82°E，震源深度 20km。地震最大烈度為Ⅸ度，覆蓋面積 139km2，Ⅷ度烈度區(qū)面積為778km2。截至2017年8月13日，地震共造成25人死亡，525人受傷，6人失聯(lián)，176492人受災(zāi)（含游客）。

地震造成漳扎鎮(zhèn)、九寨溝風(fēng)景區(qū)、九寨天堂洲際酒店、干海子村等多處道路不同程度的損毀，連接九寨黃龍機(jī)場的省道S301和景區(qū)內(nèi)Z120縣道受路基塌陷、路面開裂、次生災(zāi)害掩埋等的影響而交通中斷，給應(yīng)急救援和災(zāi)后重建帶來較大困難。

道路是災(zāi)區(qū)的“生命線”，是物資運輸、人員運送的重要通道，地震帶來的道路破壞會嚴(yán)重影響救災(zāi)工作，如1976年唐山7.8級地震烈度Ⅶ區(qū)內(nèi)共228km的公路受到損壞，36.5%的橋梁出現(xiàn)嚴(yán)重破壞，進(jìn)出唐山的道路嚴(yán)重受阻（孫振凱等，1995）；1995年日本兵庫縣地震造成的交通中斷使災(zāi)民錯過搶救黃金期；2008年汶川8.0級地震31412km的公路受災(zāi)，極、重災(zāi)區(qū)的道路遲遲不能打通（陳樂生，2010）；2013年蘆山7.0級地震造成災(zāi)區(qū)主干道 G318線和S210多處被滑坡掩埋，路面開裂錯臺，寶興縣通往蘆山縣唯一通道受阻（劉金龍等，2013）；2014年魯?shù)?.5級地震引起2595km道路受損，通往極災(zāi)區(qū)龍頭山鎮(zhèn)的道路受阻，無法快速恢復(fù)功能（劉愛文等，2014）。

隨著成像傳感器分辨率的提高和無人機(jī)遙感平臺的發(fā)展，高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)在震后應(yīng)急和評估中發(fā)揮著愈加重要的作用。劉亞嵐等（2008）利用已有的交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫提取道路阻斷信息，對汶川地震道路損毀進(jìn)行遙感評估；陳世榮等（2008）基于高分辨率影像建立了道路損毀識別和評估模型，對汶川地震道路損毀分布和等級進(jìn)行了評價；徐陽等（2011）結(jié)合道路網(wǎng)矢量利用面向?qū)ο蠓椒z測汶川地震后北川、映秀等3處不同地區(qū)的損毀道路；趙紅蕊等（2014）結(jié)合蘆山地震前后基礎(chǔ)地理信息建立道路損毀風(fēng)險評估模型，評估震害對道路損毀的影響；劉三超等（2014）根據(jù)蘆山地震應(yīng)急評估需求，利用多源遙感數(shù)據(jù)評估道路損毀。

本文借助遙感手段，利用震后獲取的高分辨率衛(wèi)星、無人機(jī)影像，提取九寨溝地區(qū)主要道路信息，對其損毀情況進(jìn)行遙感評估，對災(zāi)區(qū)主干道的可通行性作出分析；并結(jié)合實地調(diào)查結(jié)果進(jìn)行驗證，以期為災(zāi)區(qū)后續(xù)恢復(fù)重建工作提供信息支持。

2 研究對象及數(shù)據(jù)

本文選擇九寨溝災(zāi)區(qū)主干道——省道S301、縣道Z120為研究對象。省道S301穿九寨溝縣城和漳扎鎮(zhèn)而過，連接九寨溝縣和松潘縣，也是至九寨溝黃龍機(jī)場的要道；Z120縣道為九寨溝風(fēng)景區(qū)內(nèi)的主干道，連接溝口和熊貓海、五花海、鏡海等景點。2條道路貫通Ⅶ度以上地區(qū)。

表1 影像數(shù)據(jù)源

研究數(shù)據(jù)來自震后第一時間獲取的衛(wèi)星影像、無人機(jī)影像和震前衛(wèi)星影像，數(shù)據(jù)源及其獲取時間和空間分辨率等信息如表1所示。衛(wèi)星影像覆蓋面積約 3000km2，無人機(jī)影像覆蓋面積約105km2，可實現(xiàn)對研究區(qū)道路的全覆蓋（圖1）。

利用高分辨率衛(wèi)星影像、無人機(jī)影像進(jìn)行道路損毀遙感評估時，需要對多源影像進(jìn)行幾何校正、空間配準(zhǔn)和圖像融合等預(yù)處理，提升遙感影像質(zhì)量，使多源影像相對位置關(guān)系準(zhǔn)確，以利于對比分析。對高分一號、高分二號、北京二號影像采用Pan-sharp方法（Jawaket al，2013）進(jìn)行全色和多光譜的融合，以提高影像分辨率，增加光譜維信息量。

3 道路震害遙感識別標(biāo)志

道路震害遙感評估的流程包括：道路震害類型和遙感損壞等級的劃分——根據(jù)道路組成結(jié)構(gòu)和遙感影像分辨率的約束，結(jié)合現(xiàn)場調(diào)查資料，對地震及其次生災(zāi)害造成的道路破壞進(jìn)行分類分級。在此次九寨溝地震影像的基礎(chǔ)上，結(jié)合2015年尼泊爾8.1級地震、2010年玉樹7.1級地震等歷史震例的典型影像，分析不同分辨率影像的道路破壞特征，建立不同破壞等級、破壞類型的道路的解譯標(biāo)志。

圖1 遙感影像覆蓋范圍

3.1 道路震害分類和損壞等級劃分

道路在地震中受到的損壞主要由滑坡等次生災(zāi)害引起，考察道路損壞情況通常從路面、路基、邊坡等3個角度進(jìn)行（韓用順等，2009）。根據(jù)《生命線工程地震破壞等級劃分》（GB/T 24336-2009）（全國地震標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會，2009），道路震害地面調(diào)查時破壞分為5級：Ⅰ級，基本完好，路面、路堤未受破損或破損甚微，可通行；Ⅱ級，輕微破壞，路肩、擋土墻、壘面、路塹有細(xì)裂縫，路面輕微下陷或隆起，出現(xiàn)細(xì)裂縫或小于15cm的下沉，造成一定的行車障礙，但仍可通行；Ⅲ級，中等破壞，路面出現(xiàn)一定程度的下陷或隆起，如小的不均勻塌陷，斜坡崩壞，石頭滾落，雖可通行，需謹(jǐn)慎行車，需要進(jìn)行修復(fù)后才能通行；Ⅳ級，嚴(yán)重破壞，路面出現(xiàn)大的不均勻沉陷、明顯裂縫、隆起，通行困難，需限制通行，需要進(jìn)行大修后才能通行；Ⅴ級，毀壞，路面出現(xiàn)大的斷裂和錯位，有大于50cm的沉陷或懸空，或路堤發(fā)生崩塌，或由于崩塌、滑坡、巖土堵塞路面，已無法行車，需重建。

根據(jù)遙感影像空間識別能力，本文影像中典型的道路損壞類型有：①路面掩埋：由邊坡滑坡或崩塌引起的路面被掩埋，土石等堆積物覆蓋路面，原始路面完全或部分不可見；②滾石阻隔：滑坡、崩塌造成較大石塊崩落，阻隔道路通行；③路基塌陷：某側(cè)路基發(fā)生局部沉陷，塌陷部分與完好部分存在縱向上的較大高差；④路基開裂：路基產(chǎn)生不均勻變形，路基沿道路延伸方向裂開，發(fā)生橫向的相對移動。在影像中對應(yīng)的典型破壞類型如圖2所示。

圖2 影像中典型道路損壞類型

綜合考慮遙感影像識別能力、上述破壞類型及地震現(xiàn)場調(diào)查結(jié)果，本文將道路震害遙感判別等級分為：①基本完好：路面平整，路面上偶爾可見少許巖土碎屑，無需修繕即可通行；②部分損壞：部分路面保持平整，道路旁側(cè)可見次生災(zāi)害形成的堆積物，路面出現(xiàn)輕微裂縫，未出現(xiàn)大面積路面掩埋、塌陷、巨石阻擋，路面進(jìn)行清理后可以通行；③完全損毀：影像上路段灰度發(fā)生明顯變化，大規(guī)模路基塌陷、滑坡物質(zhì)將絕大部分或全部路段掩埋，路面線性特征完全消失，堆積物體量大，道路完全無法通行，需要花費較大的人力物力進(jìn)行重修。各破壞等級道路損壞情況在無人機(jī)影像和衛(wèi)星影像的典型表現(xiàn)如圖3、4所示。

圖3 無人機(jī)影像中典型道路損壞級別

圖4 衛(wèi)星影像中典型道路損壞級別

3.2 道路震害遙感判讀標(biāo)志的建立

地震后的道路在多種特征上存在顯著的變化，綜合考慮幾何、光譜、上下文等因素，基于不同分辨率遙感影像對道路不同破壞等級建立遙感判讀標(biāo)志，并將部分因子進(jìn)行量化對比說明。

3.2.1 基本完好道路

基本完好道路在高分辨率的影像中存在顯著的幾何形態(tài)和光譜特征，即影像上的道路通常表現(xiàn)為條帶狀，連續(xù)性較好，存在固定的長寬比，通常具有相互平行的邊線，在無人機(jī)影像和衛(wèi)星影像中都有較好的體現(xiàn)（圖5、6）。從光譜特征上看，完好道路路面材質(zhì)一致，圖像灰度值較為均一，變化不大。道路在無人機(jī)影像中多呈灰白色，道路中心線可見，與植被、建筑物顏色差別明顯；在衛(wèi)星影像中瀝青路面呈灰黑色（圖5），沿影像中的道路繪制光譜剖面線，完好道路通常在各波段變化較為平穩(wěn)（圖6）。此外，完好道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)完整，紋理結(jié)構(gòu)規(guī)則，山區(qū)道路沒有城市道路的網(wǎng)格狀，但兩側(cè)布滿植被為其主要的上下文特征，完好道路兩側(cè)山體植被覆蓋完好，未出現(xiàn)明顯的植被缺失（圖5）。

圖5 基本完好道路的影像特征（九寨溝地震數(shù)據(jù)）

圖6 玉樹地震后0.2m分辨率航空影像（a）及道路波譜剖面圖（b）

3.2.2 部分損壞道路

受到地震影響的部分損壞道路，其影像通常會呈現(xiàn)幾何形態(tài)、色調(diào)上下文特征等異常。影像表現(xiàn)特征如下：幾何形態(tài)上，路面整體保持平整，因土石在一側(cè)堆積，道路邊線平行性改變，出現(xiàn)部分邊線消失、變形、道路寬度變窄等現(xiàn)象，道路寬度變?yōu)樵袑挾鹊?0%～80%；在較高分辨率的無人機(jī)影像中，呈現(xiàn)較明顯的土石、建筑物廢墟導(dǎo)致道路邊線的破壞及新舊邊線的變化（圖7）。光譜特征上，因土石掩埋、滾石阻隔導(dǎo)致局部灰度值產(chǎn)生變化，其光譜特征與完好道路間存在明顯差異，不同形式的損壞導(dǎo)致在影像上出現(xiàn)不同的光譜特征，如少量土石遮掩的路段在影像中通常呈現(xiàn)淺土黃色，道路原本的顏色仍可觀察到，無論是無人機(jī)影像還是衛(wèi)星影像都有較好表現(xiàn)（圖8）；有碎石的路面通常會存在亮度異常值，一般為亮度較高的分散點，有不規(guī)則的邊界形狀，在無人機(jī)影像中可以觀察到，在衛(wèi)星影像中無法判讀（圖9）；繪制光譜剖面線觀察部分破壞道路的光譜異常特征可發(fā)現(xiàn)，與完好道路的曲線（圖6）相比，存在破壞的道路通常會出現(xiàn)峰值或谷值的異常點，曲線變化劇烈（圖10）。部分損壞道路影像上呈現(xiàn)的上下文特征主要為道路周圍植被的變化。道路中央突出的植被往往表示道路存在破壞，結(jié)合邊坡滑落的土石量及道路被阻攔的面積、規(guī)?？膳卸ㄆ茐牡燃?。部分損壞的道路通常僅有少量樹木出現(xiàn)，未完全將道路堵塞，同時，邊坡未出現(xiàn)因滑坡造成的大量的裸露土層。在無人機(jī)影像和衛(wèi)星影像中，植被的信息都較容易提取和識別（圖8）。

圖8 部分損壞道路——色調(diào)異常、上下文異常

圖9 部分損壞道路色調(diào)異常——路面碎石

圖10 無人機(jī)影像（a）及道路波譜剖面圖（b）

3.2.3 完全損毀道路

遙感影像中完全損毀道路的解譯標(biāo)志為：因路基坍塌、土石掩埋產(chǎn)生的線性中斷引發(fā)路面變形扭曲，道路的連續(xù)直線型被中斷或模糊，完全損毀之處丟失全部線性信息。不同分辨率影像對道路線性中斷異常的識別能力差別不大（圖11）。部分道路受路面開裂的影響，在超高分辨率無人機(jī)影像中可觀察到一縱向線性條紋，但在衛(wèi)星影像中則無法識別（圖12），結(jié)合現(xiàn)場調(diào)查，比對結(jié)果如圖12（c）所示。

滑坡物質(zhì)大量堆積造成土石掩埋的路段通常會出現(xiàn)色調(diào)異常，在影像中呈現(xiàn)出與堆積體相同的顏色，通常為面積較大的土黃色，將道路的灰色完全遮蓋，無人機(jī)影像和衛(wèi)星影像中都可通過與周邊完好道路的色調(diào)對比得以捕捉此異常（圖11）。由路基塌陷造成的損壞導(dǎo)致路基底層顏色外露，由破壞等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，將其識別為完全損毀，如在鏡海存在一處路基塌陷導(dǎo)致水面顏色外露。這種色調(diào)異?？蓮臒o人機(jī)影像上觀察到道路護(hù)欄懸于水面之上，但在衛(wèi)星影像中則無法對路基塌陷作出判別（圖13）。

圖11 道路幾何形態(tài)、色調(diào)異常

圖12 道路幾何形態(tài)異常——路面開裂

完全損壞道路也可通過上下文特征，利用植被覆蓋的合理性以及滑坡等次生災(zāi)害的分布情況進(jìn)行判定。如道路中央有大量傾倒植被存在、將道路整個攔截等現(xiàn)象通常表示道路被完全損毀（圖13（a））；兩側(cè)分布的植被出現(xiàn)大面積缺失，暴露出土壤的顏色（圖14（a）、14（c））；在滑坡分布密集的區(qū)域，道路損壞的可能性增高，通過判讀滑坡可為道路損毀提供證據(jù)（圖 14（b））。

4 道路震害遙感評估結(jié)果

根據(jù)遙感解譯結(jié)果，并結(jié)合現(xiàn)場調(diào)查資料，本文對道路破壞情況進(jìn)行統(tǒng)計分析。研究區(qū)域共出現(xiàn)110處明顯破壞，省道S301共有32處較明顯破壞，Z120縣道出現(xiàn)78處破壞（圖15）。

圖13 道路色調(diào)異?！坊?/p>

圖14 完全損毀道路——上下文特征異常

圖15 九寨溝地震道路破壞點分布

漳扎鎮(zhèn)有9處因滑坡而導(dǎo)致部分路面被土石掩埋，破壞程度均為“損壞”；省道S301西段——上四寨至干海子村路段存在18處損壞，九道拐部分路段完全被掩埋。

Z120縣道損毀嚴(yán)重，臥龍海、樹正群海、老虎海、犀牛海等路段有13處因滑坡而產(chǎn)生不同程度的土石掩埋，部分護(hù)欄被沖毀；鏡海路段發(fā)生路面開裂，裂縫可達(dá)20cm，一側(cè)道路出現(xiàn)多處塌陷；五花海至熊貓海道路完全中斷，37處破壞，其中，11處道路被土石完全掩埋，滑坡等次生地質(zhì)災(zāi)害仍繼續(xù)發(fā)生，受其影響的路段潛在風(fēng)險大，無法安全通行（圖16）。

表 2 現(xiàn)場調(diào)查與遙感影像對比統(tǒng)計（單位：處）

對遙感判別的破壞等級進(jìn)行統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，在 110處破壞中，其中，68處為部分損壞，42處為完全損毀，道路整體破壞嚴(yán)重。對受破壞原因進(jìn)行統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)由滑坡引起，崩塌、路基塌陷、路基開裂等共占9處。對Z120縣道路段進(jìn)行實地調(diào)查，其中，23段道路為基本完好，在遙感解譯得出的37處破壞點中，30處的遙感判讀與地面調(diào)查的破壞等級一致，故提取精度較高（表2）。

圖16 Z120縣道部分路段破壞情況分布

5 結(jié)論

在九寨溝地震中，高分辨率的衛(wèi)星、無人機(jī)影像能提供豐富的數(shù)據(jù)源，不同分辨率的影像對道路震害信息的識別提取能力有差異：米級分辨率的衛(wèi)星影像無法準(zhǔn)確識別滾石、路面裂縫等細(xì)微道路破壞，但其豐富的光譜信息可識別滑坡造成的嚴(yán)重道路損壞，其大范圍覆蓋有助于對整個災(zāi)區(qū)道路宏觀破壞信息的把握和重特大道路破壞的快速定位。0.2m空間分辨率的航空影像上可識別道路塌陷、滾石、路基開裂等細(xì)微破壞。多源影像結(jié)合對道路震害的快速評估有著重要意義。地震道路損毀遙感評估可為震后快速疏通“生命線”提供重要災(zāi)情信息。未來結(jié)合多源數(shù)據(jù)利用計算機(jī)自動提取道路震害信息，建立定量化的道路震害評估模型，對道路可通行性作出快速分析將成為研究的重點。