李寧

摘 要：早期將地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯技術(shù)應(yīng)用于水利樞紐工程，主要因為全局性特點。后續(xù)發(fā)展到鐵路公路選線比較應(yīng)用。這期間解譯方法以目視解譯為主。在方式逐漸成熟的過沖中，逐步開始重視綜合利用多源資料。2005年以后遙感解譯的方法向自動化發(fā)展、大數(shù)據(jù)發(fā)展、綜合模型發(fā)展。

關(guān)鍵詞：遙感；地質(zhì)災(zāi)害；解譯

1 國內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯的起步階段

金亨?。ㄋ恳?guī)劃設(shè)計管理局津渤航空遙感實驗地質(zhì)小組）等（1980）將遙感解譯技術(shù)應(yīng)用于潘家口水庫衛(wèi)星遙感圖像的地質(zhì)解譯工作，主要是應(yīng)用目視解譯。早期遙感解譯技術(shù)主要應(yīng)用于水利水電方面。

鄒家祥等（1985）提出采用遙感技術(shù)作為水利樞紐工程環(huán)境評價研究手段之一是今后發(fā)展的方向。遙感影像具有其他資料不能比擬的直觀性，采用多幅鑲嵌，即可形象地鳥瞰庫區(qū)乃至整個流域全貌。

2 將地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯應(yīng)用于交通建設(shè)

李景豪（1991）通過對4400張不同時期航片和5幅衛(wèi)片的解譯，結(jié)合前人資料和地面調(diào)查驗證，對寶成鐵路（寶雞-綿陽段）沿線約5000平方公里范圍的地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)象和環(huán)境地質(zhì)因素進行了分析。其中部分影像資料用計算機和光學(xué)圖像處理等技術(shù)進行了信息增強提取。

徐國文（1994）提出遙感解譯標(biāo)志的建立需要充分收集地面實況資料后，綜合分析各類地質(zhì)災(zāi)害體在遙感圖像上所顯示的形狀、大小、色調(diào)或色彩、陰影、影像的結(jié)構(gòu)、圖案花紋等，還要兼顧與之有關(guān)的地質(zhì)、地貌、土壤、水文、植被、氣候、人文活動等在影像上形成的影像特征（徐國文，1994）。其中強調(diào)了遙感解譯標(biāo)志具有區(qū)域性。

許也平等（2001）結(jié)合滬蓉國道主干線巫山至萬州段災(zāi)害地質(zhì)遙感解譯實例說明，利用遙感技術(shù)可及時對設(shè)計公路路線中災(zāi)害地質(zhì)問題作出解譯，為路線方案比選提供指導(dǎo)性的地質(zhì)資料。

3 發(fā)展過程中的方法演變與分析

楊桄等（2004）比較了幾種方法的優(yōu)缺點，認(rèn)為目視解譯不是遙感應(yīng)用的初級階段，或者是可有可無，相反，它是遙感解譯中不可缺少的一部分。但最終方向是智能化、自動化發(fā)展。自動解譯需要解決的幾個技術(shù)難題包括：遙感影像復(fù)雜信息的全自動分割和獲取、多種信息源的空間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、遙感和地理信息系統(tǒng)的復(fù)合以及多源遙感信息復(fù)合、多種目標(biāo)智能提取與識別模型的標(biāo)準(zhǔn)化和集成等等。

反而言之，不使用自動解譯就不會面臨這些問題？顯然不是的，這些問題由人工來完成。人工在做出判別時，無非依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和經(jīng)驗。本文筆者認(rèn)為，自動解譯的最主要難點是：如何讓計算機獲得并積累判識經(jīng)驗，并將該經(jīng)驗轉(zhuǎn)換為指導(dǎo)計算機運行的命令。

馮航建等（2008）基于泥石流地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯提出了一種新方法：基于虛擬GIS和空間分析的遙感解譯方法。①將大尺度區(qū)域降級為較小尺度的空間邏輯單元；②針對各單元應(yīng)用遙感影像和高精度DEM數(shù)據(jù)創(chuàng)建三維虛擬場景立體動態(tài)模型，突出表現(xiàn)地物的空間特征，使人眼易于辨認(rèn)目標(biāo)和確定空間位置，從而為解譯工作者提供一個真實、客觀、連續(xù)的環(huán)境，可以從全方位觀察泥石流溝谷以及相關(guān)的地形地貌；③通過疊加多層地形、地質(zhì)、巖性、土壤、災(zāi)害等具有豐富屬性信息的圖層，為解譯者提供在視覺上無法獲取的認(rèn)知描述信息。該文獻中也提到了，該方法對數(shù)據(jù)要求較高，且需要較高的GIS及遙感的專業(yè)技術(shù)水平，不利于廣泛推廣（馮航建等，2008）。筆者認(rèn)為，該方法可以提高遙感解譯的準(zhǔn)確度，但需要付出與之等價的人財物。我們在開展樂西高速公路沿線地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯項目過程中，收集遙感影像的同時，也收集了DEM數(shù)據(jù)、地形、地質(zhì)、巖性、土壤、災(zāi)害等數(shù)據(jù)，但沒有將其建立在一個模型當(dāng)中進行軟件分析。實際生產(chǎn)和科研還是有差別。

4 遙感解譯方法的不確定性體現(xiàn)

5.12汶川大地震瞬間釋放巨大的能量，致使山體破碎，河流變遷，極大的改變了震區(qū)的地貌和地表景觀，形成了崩塌、滑坡、泥石流等一系列次生山地地質(zhì)災(zāi)害，對人民群眾的生命財產(chǎn)和社會經(jīng)濟的發(fā)展形成了嚴(yán)重威脅。采用傳統(tǒng)實地調(diào)查山地地質(zhì)災(zāi)害分布狀況的方法困難很大，航空遙感技術(shù)可以宏觀、全面、精確、及時地獲取地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)信息，及時采取應(yīng)急措施預(yù)防災(zāi)害的進一步發(fā)生。綜合利用不同時相、不同傳感器的影像對汶川縣地震次生山地地質(zhì)災(zāi)害進行監(jiān)測，很短時間內(nèi)全面掌握了汶川境內(nèi)的崩塌、滑坡、泥石流、堰塞點的分布情況，利用先進的RS、GIS技術(shù)，在DEM的基礎(chǔ)上，結(jié)合地質(zhì)信息，通過水系流域的劃分，探討了地震地質(zhì)災(zāi)害的特點和分布規(guī)律，為預(yù)防預(yù)警次生山地地質(zhì)災(zāi)害提供了新的思路和方法。

其中值得注意的是“綜合利用不同時相、不同傳感器的影像”。特別是將遙感解譯技術(shù)應(yīng)用于自然災(zāi)害預(yù)防、預(yù)警、救災(zāi)工作中時，如果只采用某一時段的遙感影像，會具有局限性。例如若干年前，遼河大水，遙感估算的受災(zāi)面積只有民政部門上報的數(shù)據(jù)的十分之一，中央采信了遙感估算面積。當(dāng)時遙感圖像是洪峰以后獲取的，洪峰過水面積更大，圖像上反映不出來。如果有洪峰前后的多時相遙感數(shù)據(jù)結(jié)合，加上數(shù)字高程模型、洪水的過程模型、地面水文數(shù)據(jù)等，估算最大過水面積、淹沒深度和淹沒時間，便可以得到更準(zhǔn)確的災(zāi)情評估信息。從瞬間到過程系統(tǒng)分析，且需要多學(xué)科交叉。

5 遙感解譯方式的發(fā)展趨勢與展望

針對遙感自動解譯這個課題，謝飛等（2012）提出了基于SPOT5圖像的泥石流自動提取方法。首先根據(jù)植被指數(shù)、土壤亮度指數(shù)等遙感指數(shù)獲取新的主成分變換圖像，利用閥值自動選取算法提取疑似包含泥石流的圖斑。同時利用編程算法在DEM數(shù)據(jù)中自動提取溝谷位置。然后將疑似泥石流圖斑和溝谷范圍匹配，經(jīng)過面積、坡度、順坡性等篩選，得到泥石流或潛在泥石流信息。該方法和馮航建等（2008）提出的方法略有不同。但都可以直觀的、簡單的理解為：將各種信息綜合，然后選擇一個標(biāo)準(zhǔn)，達到該標(biāo)準(zhǔn)的就是對應(yīng)的地質(zhì)災(zāi)害。

王云南等（2017）歸納闡述了目前自動解譯的一些方法，例如利用地質(zhì)災(zāi)害體自身光譜特征及與周邊地物的光譜差異進行計算機自動識別；例如將獲得的遙感影像進行去陰影、坡度篩選、形態(tài)學(xué)濾波、柵～矢轉(zhuǎn)換、面積和順坡形篩選。以上遙感智能解譯結(jié)果經(jīng)過現(xiàn)場實地勘察的對比，均有90%以上的準(zhǔn)確度。證明遙感智能解譯是可以提高解譯效率，并有不低的準(zhǔn)確度。但目前該方法處于進一步的研究階段，還未建立完善的理論體系，不能實現(xiàn)全面的智能解譯。筆者認(rèn)為，直接的說，就是沒有形成統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范，沒有一個權(quán)威衡量標(biāo)準(zhǔn)。

參考文獻

[1]金亨丁，水利部規(guī)劃設(shè)計管理局津渤航空遙感實驗地質(zhì)小組.潘家口水庫衛(wèi)星遙感圖像的地質(zhì)解譯[J].水利水電技術(shù)，1980，（3）：31-37.

[2]鄒家祥，李仁.遙感方法在水利樞紐工程環(huán)境影響評價中的應(yīng)用[J].水利學(xué)報，1985，（12）：68-74.