許 強(qiáng)，朱 星，李為樂，董秀軍，戴可人，蔣亞楠，陸會(huì)燕，郭 晨

地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(成都理工大學(xué))，四川 成都 610059

受青藏高原隆升的影響，我國地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜、地震頻繁發(fā)生、氣候多變，是世界上滑坡、崩塌、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害最為嚴(yán)重、受威脅人口最多的國家之一[1]。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，僅2019年我國共發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害6181起，造成大量經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。其中，滑坡災(zāi)害4220起，占比68.27%[2]。我國政府歷來高度重視自然災(zāi)害防治工作。2018年10月10日，習(xí)近平總書記主持召開中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第三次會(huì)議，明確提出“要建立高效科學(xué)的自然災(zāi)害防治體系，提高我國自然災(zāi)害防治能力”，強(qiáng)調(diào)要“實(shí)施自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警信息化工程，提高多災(zāi)種和災(zāi)害鏈綜合監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)早期識(shí)別和預(yù)報(bào)預(yù)警能力”。2018年以來，自然資源部和應(yīng)急管理部也多次召開地質(zhì)災(zāi)害防治的專題研討會(huì)，提出地質(zhì)災(zāi)害防治“四步”工作方案：研究原理、發(fā)現(xiàn)隱患、監(jiān)測(cè)隱患、發(fā)布預(yù)警。因此，監(jiān)測(cè)預(yù)警已成為降低滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、主動(dòng)防范滑坡災(zāi)害的一項(xiàng)核心需求和重要工作。

滑坡是斜坡巖土體在重力及外界因素(如降雨、水位、地震、人類工程活動(dòng)等)作用下表現(xiàn)出的一種變形破壞過程和現(xiàn)象[3]。在重力與外力的共同驅(qū)動(dòng)下，斜坡巖土體產(chǎn)生破裂，伴隨內(nèi)部潛在滑動(dòng)面的孕育與貫通，產(chǎn)生外部宏觀變形最終失穩(wěn)破壞形成滑坡?；卤O(jiān)測(cè)預(yù)警是通過現(xiàn)代監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)滑坡變形破壞過程中的一些指標(biāo)(如位移、應(yīng)力、內(nèi)部破裂產(chǎn)生的微震、聲發(fā)射，以及地下水位等)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，根據(jù)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化特征、規(guī)律，以及前兆特征，在滑坡發(fā)生前發(fā)出警示信息，是主動(dòng)防災(zāi)減災(zāi)的重要途徑之一[3-4]。近年來，隨著現(xiàn)代衛(wèi)星遙感、無人機(jī)遙感、無線傳感網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù)的涌現(xiàn)，滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)得到了長足發(fā)展。如圖1所示，通過對(duì)Web of Science數(shù)據(jù)庫中2015—2020年發(fā)表的滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行關(guān)系圖譜分析，發(fā)現(xiàn)滑坡監(jiān)測(cè)主要以變形和降雨為主，監(jiān)測(cè)技術(shù)方法涵蓋了基于衛(wèi)星的合成孔徑雷達(dá)差分干涉測(cè)量技術(shù)(InSAR)[5]、衛(wèi)星光學(xué)影像[6]、無人機(jī)(UAV)攝影測(cè)量[7]和激光雷達(dá)測(cè)量技術(shù)(LiDAR)[8]、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)等。星載InSAR技術(shù)能準(zhǔn)確提取地球表面微小形變信息，測(cè)量精度可達(dá)厘米級(jí)甚至毫米級(jí)[9-10]，但由于受相干性和相位解纏等因素限制，基于相位信息的InSAR技術(shù)僅適用于緩慢變形滑坡?；诜鹊南袼仄谱粉?pixel offset tracking,POT)則可實(shí)現(xiàn)大梯度滑坡形變測(cè)量，但也受限于衛(wèi)星重訪周期，無法對(duì)快速變形的滑坡進(jìn)行監(jiān)測(cè)[11]。通過多期次高精度衛(wèi)星光學(xué)影像的對(duì)比分析，解譯滑坡變形跡象、規(guī)模范圍，可實(shí)現(xiàn)滑坡中長期變形階段的動(dòng)態(tài)觀測(cè)[6]。無人機(jī)攝影測(cè)量和機(jī)載LiDAR技術(shù)作為一種新型的高精度遙測(cè)技術(shù)，彌補(bǔ)了星載遙測(cè)技術(shù)的精度問題，在滑坡災(zāi)害調(diào)查和監(jiān)測(cè)中也得到了長足發(fā)展[7-8]。隨著全球?qū)Ш叫l(wèi)星定位系統(tǒng)(尤其是我國北斗系統(tǒng)的全面建成)的迅速發(fā)展，基于北斗/GNSS的高精度三維地表位移監(jiān)測(cè)已成為滑坡地面專業(yè)監(jiān)測(cè)的一種重要技術(shù)手段[4]。文獻(xiàn)調(diào)研表明這些方法均在滑坡的監(jiān)測(cè)和調(diào)查應(yīng)用方面取得快速的發(fā)展，但大多文獻(xiàn)主要介紹單一手段和技術(shù)方法在滑坡監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。本文圍繞滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)這一主題，構(gòu)建了基于衛(wèi)星平臺(tái)、航空平臺(tái)和物聯(lián)網(wǎng)傳感等先進(jìn)技術(shù)的“天-空-地”一體化多元立體協(xié)同監(jiān)測(cè)體系，梳理了滑坡實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警的最新研究成果和進(jìn)展，并通過典型案例檢驗(yàn)其科學(xué)性、有效性和可行性，為滑坡災(zāi)害的預(yù)警預(yù)測(cè)與危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)提供科學(xué)依據(jù)。

圖1 滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)知識(shí)關(guān)系圖譜

1 滑坡“天-空-地”協(xié)同監(jiān)測(cè)體系

我國滑坡點(diǎn)多面廣，分布散亂，很多滑坡源區(qū)地處大山的中上部，且多植被覆蓋，具有高位隱蔽性特點(diǎn)，傳統(tǒng)的地面調(diào)查、觀(監(jiān))測(cè)已遠(yuǎn)不能滿足防災(zāi)減災(zāi)實(shí)際需求。為此，筆者提出了一套滑坡“天-空-地”協(xié)同監(jiān)測(cè)體系，其主要內(nèi)涵是通過構(gòu)建基于衛(wèi)星平臺(tái)的InSAR和高分辨率光學(xué)影像、基于航空平臺(tái)的無人機(jī)攝影測(cè)量和機(jī)載LiDAR技術(shù)、基于地面平臺(tái)的斜坡地表和內(nèi)部監(jiān)測(cè)感知的多元立體監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)重大滑坡災(zāi)害隱患的多層次、多角度、多手段的全天候監(jiān)測(cè)(圖2)。首先，可通過星載InSAR和高分辨率光學(xué)影像對(duì)歷史上曾經(jīng)的變形破壞區(qū)或當(dāng)前正在變形的區(qū)域進(jìn)行歷史回溯、變形跡象識(shí)別和長期持續(xù)觀測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)廣域范圍滑坡隱患的識(shí)別和中長期變形監(jiān)測(cè)；其次，針對(duì)滑坡多發(fā)區(qū)域或正在變形的大型滑坡，可通過無人機(jī)攝影測(cè)量和機(jī)載LiDAR進(jìn)行多期次的飛行觀測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域和重大滑坡隱患地表變形破壞過程的短周期高精度動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和調(diào)查；最后，結(jié)合衛(wèi)星和航空平臺(tái)的多時(shí)相動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果，通過地質(zhì)調(diào)查對(duì)是否存在滑坡隱患進(jìn)行復(fù)核確認(rèn)，分析評(píng)估滑坡變形階段和危險(xiǎn)性，并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高尤其是已進(jìn)入加速變形階段的滑坡隱患，有針對(duì)性地部署地表和坡體內(nèi)部傳感器，開展高頻實(shí)時(shí)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)，同時(shí)結(jié)合預(yù)警模型和判據(jù)，以及滑坡實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)滑坡的早期預(yù)警和主動(dòng)防范。

圖2 滑坡“天-空-地”協(xié)同監(jiān)測(cè)技術(shù)體系

1.1 基于星載InSAR和光學(xué)遙感的滑坡形變監(jiān)測(cè)

1.1.1 基于InSAR技術(shù)的滑坡形變監(jiān)測(cè)

InSAR技術(shù)利用兩幅或多幅合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)影像，根據(jù)接收到的電磁波回波相位信號(hào)獲取數(shù)字高程信息或地表形變信息，在地震前后形變測(cè)量[12]、城市沉降監(jiān)測(cè)[13]等領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用，并憑借其覆蓋范圍廣、時(shí)空分辨率高、不受云霧干擾、非接觸式測(cè)量等優(yōu)勢(shì)成為斜坡變形監(jiān)測(cè)的有效手段之一。

就滑坡應(yīng)用而言，早期InSAR監(jiān)測(cè)主要針對(duì)大型單體滑坡，并且集中于意大利[14-15]、美國[16-17]、西班牙[18]等地形高陡、滑坡多發(fā)的國家及地區(qū)。InSAR技術(shù)在國內(nèi)的應(yīng)用始于2000年，三峽庫區(qū)的新灘、鏈子崖滑坡是最早進(jìn)行InSAR形變監(jiān)測(cè)的滑坡[19-20]，隨后在西南高山峽谷區(qū)[21-22]、西北黃土地區(qū)[23]、貴州丘陵山區(qū)[24]等單體滑坡監(jiān)測(cè)中被廣泛應(yīng)用(圖3(a)、(b))。隨著衛(wèi)星硬件及SAR影像質(zhì)量的快速發(fā)展與提升，基于InSAR的滑坡監(jiān)測(cè)逐漸向廣域、高精度發(fā)展，同時(shí)InSAR逐漸成為滑坡隱患早期識(shí)別的主要手段。英國[25]、意大利[26]等部分歐洲國家已實(shí)現(xiàn)了基于InSAR技術(shù)的全域地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別，我國的廣域InSAR滑坡識(shí)別與監(jiān)測(cè)也正在迅速發(fā)展和推進(jìn)[27-30](圖3(c)、(d))。未來基于整景200 km×200 km以上SAR影像覆蓋的廣域InSAR滑坡識(shí)別與基于米級(jí)空間分辨率的InSAR單體滑坡精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)將成為該領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)展方向。

圖3 基于InSAR的滑坡形變監(jiān)測(cè)與廣域早期識(shí)別

部分SAR衛(wèi)星(如歐空局哨兵1號(hào)衛(wèi)星)具備獲取歷史存檔影像的能力，為滑坡體長達(dá)數(shù)年的歷史變形追溯提供了可能[29]，對(duì)分析滑坡演化過程與觸發(fā)因素具有重要作用(圖4)。2017年6月24日四川省茂縣新磨村滑坡是我國滑坡InSAR形變追溯研究的一個(gè)里程碑事件。該滑坡源區(qū)地形陡峭，后緣高程達(dá)到3000 m以上，坡體瞬間下滑導(dǎo)致整個(gè)村舍被埋，多人死亡或失蹤，引起全球廣泛關(guān)注。利用歐空局哨兵數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行形變歷史回溯(圖4(a))，不僅發(fā)現(xiàn)滑源區(qū)在滑坡發(fā)生前3年就有持續(xù)變形，還捕捉到了滑前5～17 d出現(xiàn)的明顯加速變形現(xiàn)象(圖4(b))[32-33]，這為基于InSAR的滑坡變形階段評(píng)判、危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)與監(jiān)測(cè)預(yù)警提供了重要依據(jù)。2018年發(fā)生的金沙江白格滑坡堵江事件，一些學(xué)者基于日本宇航局ALOS2 SAR影像(圖4(c))，采用像素偏移量追蹤POT技術(shù)對(duì)白格滑坡發(fā)生前的形變情況進(jìn)行追溯，發(fā)現(xiàn)滑坡發(fā)生前3年的累計(jì)位移達(dá)數(shù)十米[34-35](圖4(d))。另外，InSAR所監(jiān)測(cè)到的滑坡形變信息還可與水文驅(qū)動(dòng)因素相結(jié)合分析，探討水文因素與形變的耦合響應(yīng)與季節(jié)性變化，如水庫水位循環(huán)會(huì)顯著引起斜坡變形與失穩(wěn)[36]，持續(xù)強(qiáng)降雨會(huì)以相對(duì)較高的概率誘發(fā)滑坡[37]。

圖4 基于星載InSAR的滑坡時(shí)空變形監(jiān)測(cè)結(jié)果

綜上所述，InSAR技術(shù)在滑坡監(jiān)測(cè)的主要作用為：①利用InSAR在廣域范圍識(shí)別正在發(fā)生變形的坡體，排查和發(fā)現(xiàn)滑坡隱患點(diǎn)，了解滑坡的可能發(fā)生地點(diǎn)；②通過InSAR監(jiān)測(cè)可以揭示變形坡體長時(shí)間序列的形變位置、范圍、量級(jí)，掌握滑坡隱患的變形狀態(tài)和動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)(是否加速等)，從而提前判斷滑坡的危險(xiǎn)性，為進(jìn)一步精細(xì)化監(jiān)測(cè)預(yù)警提供依據(jù)；③ 通過追溯滑坡發(fā)生前長時(shí)間歷史形變情況，可查明災(zāi)害發(fā)生的前兆信息、發(fā)生前的形變位移與速率特征，并與其他氣象水文因素一起綜合分析，確定滑坡的關(guān)鍵致災(zāi)因子。

1.1.2 基于衛(wèi)星光學(xué)遙感的滑坡變形動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

基于衛(wèi)星光學(xué)遙感技術(shù)的地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查最早可以追溯到20世紀(jì)70年代，早期由于影像分辨率和數(shù)據(jù)源有限，主要利用Landsat 1—5等低分辨率衛(wèi)星影像(分辨率低于30 m)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境調(diào)查[38-39]。20世紀(jì)80年代之后，法國SPOT系列衛(wèi)星中等分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像(分辨率優(yōu)于5 m)陸續(xù)出現(xiàn)，并逐漸用于大型地質(zhì)災(zāi)害的調(diào)查和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[40]。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著在軌高分辨率光學(xué)衛(wèi)星數(shù)量的快速增多、影像空間分辨率的不斷提高(如美國DigitalGlobe公司的WorldView-3衛(wèi)星影像空間分辨率達(dá)0.31 m)和重復(fù)觀測(cè)周期的不斷縮短(如美國Planet公司的衛(wèi)星星座可實(shí)現(xiàn)全球范圍的每天重訪)，多時(shí)相光學(xué)衛(wèi)星影像被廣泛應(yīng)用于區(qū)域和單體地質(zhì)災(zāi)害的精細(xì)調(diào)查與中長期監(jiān)測(cè)[41-43]。

利用多時(shí)相高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像進(jìn)行滑坡監(jiān)測(cè)一般可分為地表特征要素變化定性監(jiān)測(cè)和地表形變定量監(jiān)測(cè)。地表特征要素變化定性監(jiān)測(cè)主要通過多時(shí)相光學(xué)衛(wèi)星遙感影像的人工目視解譯或計(jì)算機(jī)自動(dòng)變化檢測(cè)，對(duì)滑坡所在區(qū)域的土地類型、植被覆蓋等的變化進(jìn)行檢測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡演化過程的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)。圖5為2008年汶川地震區(qū)綿竹市綿遠(yuǎn)河干流左岸小崗劍震裂山體-滑坡-泥石流災(zāi)害鏈地震前后的多時(shí)相光學(xué)遙感影像，通過目視解譯可較好了解該地質(zhì)災(zāi)害鏈震后10年的動(dòng)態(tài)演化過程[44]。

圖5 四川省綿竹市小崗劍滑坡泥石流2008—2018年演化過程光學(xué)遙感監(jiān)測(cè)[44]

地表形變定量監(jiān)測(cè)主要通過多時(shí)相高分辨率光學(xué)衛(wèi)星遙感影像，利用人工目視解譯方法對(duì)滑坡體上人工建構(gòu)筑物(道路、水渠、房屋等)或宏觀裂縫等變形跡象進(jìn)行定量解譯(圖6)，或利用像素偏移追蹤技術(shù)對(duì)整個(gè)坡體水平方向上顯著位移(一般指米級(jí)以上的位移)進(jìn)行定量監(jiān)測(cè)(圖7)，或利用高分辨率衛(wèi)星立體像對(duì)獲得滑坡區(qū)的多期次數(shù)字地表模型(digital surface model，DSM)再進(jìn)行差分計(jì)算，對(duì)滑坡區(qū)垂直方向的位移量進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。圖6為通過對(duì)2018年6月22日—7月17日4期次Planet衛(wèi)星影像(分辨率3.0 m)上道路拐點(diǎn)(P1和P2)的目視解譯，實(shí)現(xiàn)甘肅省舟曲縣江頂崖古滑坡復(fù)活后形變的定量監(jiān)測(cè)。解譯結(jié)果表明：該滑坡7月12日P1號(hào)點(diǎn)滑動(dòng)25 m，P2號(hào)點(diǎn)滑動(dòng)30 m；7月12—14日P1號(hào)點(diǎn)滑動(dòng)60 m，P2號(hào)點(diǎn)滑動(dòng)64 m，7月14日之后滑坡變形逐漸趨于穩(wěn)定[45]。同時(shí)也基于像素偏移追蹤POT技術(shù)利用2020年6月14日和6月19日兩期高分2號(hào)衛(wèi)星影像(分辨率0.8 m)，獲取四川省丹巴縣阿娘寨古滑坡復(fù)活后的形變監(jiān)測(cè)結(jié)果，如圖7所示。該結(jié)果表明此滑坡2020年6月14日—6月19日最大形變量約為10 m，滑坡最大形變區(qū)主要位于滑坡后緣。

圖6 甘肅省舟曲縣江頂崖滑坡失穩(wěn)過程中形變監(jiān)測(cè)[45]

圖7 四川省丹巴縣阿娘寨古滑坡復(fù)活后2020-06-14至2020-06-19形變監(jiān)測(cè)

近年來，光學(xué)遙感技術(shù)在滑坡研究中的應(yīng)用逐漸從單一數(shù)據(jù)向多時(shí)相、多源數(shù)據(jù)融合分析方向發(fā)展，從靜態(tài)的滑坡災(zāi)害識(shí)別、形態(tài)分析向變形過程動(dòng)態(tài)觀測(cè)方向發(fā)展[7]。利用多時(shí)序高分辨率衛(wèi)星光學(xué)遙感影像可實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡變形動(dòng)態(tài)演化過程和特征的歷史追蹤，有助于判斷滑坡隱患的規(guī)模、變形階段和危險(xiǎn)性程度。然而，實(shí)現(xiàn)高精度多時(shí)相光學(xué)衛(wèi)星影像地表形變監(jiān)測(cè)也是有前提條件的，即各期影像空間位置要達(dá)到像素級(jí)甚至亞像素級(jí)精確匹配，而因地形起伏導(dǎo)致的衛(wèi)星影像幾何畸變和影像空間分辨率等制約影像的匹配精度，影響地表形變監(jiān)測(cè)精度。目前絕大部分高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像的重訪周期都在數(shù)天至十余天，雖然Planet衛(wèi)星星座可以實(shí)現(xiàn)單天重訪或者單天多次重訪，但受氣象條件的限制，尚達(dá)不到臨滑階段的監(jiān)測(cè)頻次要求，僅適用于滑坡中長期趨勢(shì)監(jiān)測(cè)和危險(xiǎn)性評(píng)估。

1.2 基于無人機(jī)攝影測(cè)量的滑坡動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

無人機(jī)航空攝影測(cè)量機(jī)動(dòng)靈活性強(qiáng)、測(cè)量精度高，可作為對(duì)衛(wèi)星遙感手段的有益補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)小區(qū)域內(nèi)的定期持續(xù)觀測(cè)，滿足重點(diǎn)關(guān)注區(qū)內(nèi)滑坡的快速動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)需求。國內(nèi)外不少學(xué)者對(duì)這一領(lǐng)域開展了相關(guān)研究，取得較快的進(jìn)展[46-50]。隨著近年來無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用無人機(jī)可實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)高精度的垂直和傾斜攝影測(cè)量，并快速生成數(shù)字地形圖(digital topographic map,DTM)、數(shù)字正射影像圖(digital orthophoto map，DOM)、數(shù)字高程模型(digital elevation map,DEM)、數(shù)字地面模型DSM。通過三維DSM不僅可以清晰觀測(cè)分析滑坡變形破壞跡象(如地表裂縫、錯(cuò)臺(tái)、滑坡后緣拉陷槽和陡壁等)，還可通過多期次DSM差分實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡地表垂直位移、體積變化以及剖面地形變化的定量計(jì)算，并通過關(guān)鍵點(diǎn)的變形時(shí)間序列分析實(shí)現(xiàn)滑坡變形動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。另外，通過無人機(jī)搭載LiDAR探測(cè)器可實(shí)現(xiàn)對(duì)植被的有效濾除，獲取高精度的數(shù)字地表模型，從而清晰地看到植被覆蓋下的滑坡邊界、裂縫分布等變形破壞跡象，消除植被覆蓋對(duì)滑坡識(shí)別和監(jiān)測(cè)的影響[1]。文獻(xiàn)[51—52]自2015年起利用無人機(jī)對(duì)甘肅省黑方臺(tái)黃土滑坡群進(jìn)行長期監(jiān)測(cè)，通過合理增加地面控制點(diǎn)數(shù)量將正射影像和DSM精度從分米級(jí)提高至厘米級(jí)，并通過與現(xiàn)場(chǎng)地表安裝的裂縫計(jì)、GNSS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證了小型無人機(jī)在黃土滑坡中長期監(jiān)測(cè)中的實(shí)用性和可靠性。

目前，無人機(jī)攝影測(cè)量的滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)主要以單體、小區(qū)域滑坡災(zāi)害為目標(biāo)對(duì)象，獲得高分辨率、高精度的地表數(shù)字高程模型，通過多期差分實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡裂縫分布、邊界范圍、地表變形的識(shí)別和監(jiān)測(cè)。圖8為黑方臺(tái)陳家段黃土滑坡群豎直位移多期次監(jiān)測(cè)結(jié)果，差分變形量顯示范圍為0.10～1.00 m(沉降變形)。圖8(a)為2016-05與2017-01影像的差分結(jié)果，除滑坡內(nèi)部的侵蝕變化外，變形主要集中在CJ#6滑坡后緣；圖8(b)為2017-01與2017-03影像的差分結(jié)果，顯示變形主要集中在CJ#8滑坡后緣；圖8(c)為2017-03與2017-05影像的差分結(jié)果，表明CJ#6、CJ#7和CJ#8滑坡后緣均出現(xiàn)了變形。圖8(d)—(g)為各時(shí)段主要變形區(qū)的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查圖片，它們與影像差分監(jiān)測(cè)結(jié)果比較吻合，均出現(xiàn)了不同程度的沉降形變，通過現(xiàn)場(chǎng)測(cè)得的沉降變形與差分監(jiān)測(cè)結(jié)果相比較，其誤差在0.1 m以內(nèi)。

圖8 陳家段滑坡群豎直變形監(jiān)測(cè)結(jié)果[52]

由此可見，使用無人機(jī)遙感技術(shù)不僅可對(duì)滑坡隱患進(jìn)行直觀、便捷地識(shí)別和發(fā)現(xiàn)，還可通過多期次差分分析實(shí)現(xiàn)高達(dá)厘米級(jí)的形變定量監(jiān)測(cè)，可作為滑坡早期識(shí)別和中長期變形監(jiān)測(cè)的重要手段。同時(shí)，數(shù)字地表模型差分結(jié)果可清晰發(fā)現(xiàn)滑坡正在變形區(qū)域和關(guān)鍵部位(如滑坡后緣裂縫)，為地面專業(yè)監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)布設(shè)監(jiān)測(cè)設(shè)備提供了依據(jù)。但是，無人機(jī)攝影測(cè)量的測(cè)量精度也會(huì)受到地形環(huán)境、植被覆蓋等因素的影響；同時(shí)，因受限于監(jiān)測(cè)頻次與精度，無人機(jī)遙感尚不能用于滑坡臨滑階段的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警，主要適宜于滑坡中長期和應(yīng)急處置階段的觀測(cè)和危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)。

1.3 基于地面?zhèn)鞲醒b備的滑坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)

通過前述的“天-空”遙測(cè)技術(shù)基本可掌握滑坡隱患的位置和變形范圍，同時(shí)通過對(duì)歷史變形的追蹤，判斷其所處的變形階段及空間分布特征，但由于衛(wèi)星/無人機(jī)重訪周期、監(jiān)測(cè)指標(biāo)單一等原因，無法對(duì)滑坡快速變形過程和誘發(fā)滑坡變形的相關(guān)物理量進(jìn)行高頻時(shí)間序列的實(shí)時(shí)自動(dòng)監(jiān)測(cè)，僅利用“天-空”監(jiān)測(cè)技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)滑坡短臨和應(yīng)急處置階段的監(jiān)測(cè)預(yù)警。通過“天-空”監(jiān)測(cè)技術(shù)若發(fā)現(xiàn)滑坡變形速率較大或已進(jìn)入加速變形階段，就應(yīng)實(shí)施地面監(jiān)測(cè)，并根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)合適的預(yù)警模型實(shí)現(xiàn)滑坡預(yù)警，以保障受威脅人員生命財(cái)產(chǎn)安全[1]。

圖9為滑坡地面專業(yè)監(jiān)測(cè)技術(shù)體系架構(gòu)圖。滑坡地面監(jiān)測(cè)包括3個(gè)方面：滑坡變形監(jiān)測(cè)、與變形相關(guān)的物理量監(jiān)測(cè)，以及影響滑坡變形的因素監(jiān)測(cè)?；伦冃伪O(jiān)測(cè)主要包括地表變形監(jiān)測(cè)和深部位移監(jiān)測(cè)；與變形相關(guān)的物理量監(jiān)測(cè)主要包括監(jiān)測(cè)滑坡巖土體在孕育和內(nèi)部損傷破裂過程中因能量釋放而產(chǎn)生的微震、地聲以及應(yīng)力變化；影響滑坡變形的因素主要指降雨量、地下水位、土壤含水率、孔隙或裂隙水壓的動(dòng)態(tài)變化等。隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，滑坡地面監(jiān)測(cè)均已實(shí)現(xiàn)了基于物聯(lián)網(wǎng)的分布式、低功耗、自動(dòng)化監(jiān)測(cè)，多種現(xiàn)場(chǎng)部署的傳感器通過無線組網(wǎng)(節(jié)點(diǎn)-網(wǎng)關(guān)模式)或者遠(yuǎn)程無線通信方式將實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)發(fā)送至云平臺(tái)服務(wù)器，運(yùn)行在云服務(wù)器上的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)處理分析，結(jié)合預(yù)警模型實(shí)現(xiàn)滑坡實(shí)時(shí)自動(dòng)監(jiān)測(cè)預(yù)警，并通過網(wǎng)絡(luò)或者短信等方式發(fā)布給相關(guān)用戶。

圖9 滑坡地面專業(yè)監(jiān)測(cè)體系架構(gòu)

1.3.1 滑坡變形專業(yè)監(jiān)測(cè)

2019年中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院根據(jù)相關(guān)要求，部署了普適型地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備的研發(fā)和推廣應(yīng)用工作，編制了《地質(zhì)災(zāi)害專群結(jié)合監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)指南(試行)》。其中，全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)、裂縫監(jiān)測(cè)儀、雨量監(jiān)測(cè)站是滑坡普適性監(jiān)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)配置。

(1) 全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(global navigation satellite system, GNSS)。GPS由美國軍方于20世紀(jì)50—60年代開發(fā)并投入使用，隨后迅速發(fā)展和不斷改進(jìn)完善，應(yīng)用領(lǐng)域由軍用拓展到民用。GPS技術(shù)的誕生對(duì)變形監(jiān)測(cè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。早在20世紀(jì)80年代，國外就已開始使用GPS進(jìn)行地面變形觀測(cè)。近年來，GNSS(GPS、Gallieo、GLONASS、COMPASS的有機(jī)融合)監(jiān)測(cè)技術(shù)以高精度、測(cè)站之間無須通視、全自動(dòng)、全天候監(jiān)測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于滑坡變形監(jiān)測(cè)領(lǐng)域[53-54]。

GNSS是利用太空中的導(dǎo)航衛(wèi)星對(duì)地面、海洋和空間用戶進(jìn)行導(dǎo)航定位的一種空間導(dǎo)航定位技術(shù)。隨著全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)建設(shè)的飛速發(fā)展，已形成了GPS、GLONASS、Galileo、COMPASS(北斗)四系統(tǒng)并存的局面，多模多頻信號(hào)的融合極大提升了衛(wèi)星定位系統(tǒng)的精度，使GNSS逐步取代了傳統(tǒng)大地測(cè)量技術(shù)，推動(dòng)了全新導(dǎo)航定位領(lǐng)域研究的發(fā)展[55]。隨著我國北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(COMPASS)的建成以及基礎(chǔ)地理信息庫的建立，GNSS變形監(jiān)測(cè)技術(shù)在我國滑坡變形監(jiān)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。近年來，全國范圍根據(jù)已查明地質(zhì)災(zāi)害隱患底數(shù)，全面建設(shè)基于北斗/GPS技術(shù)的GNSS滑坡變形監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，結(jié)合現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)(如4G/5G/LoRa等)構(gòu)建滑坡變形實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)傳感網(wǎng)絡(luò)，以獲取更加精確、可靠和連續(xù)的滑坡變形信息，提高滑坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警能力，逐步實(shí)現(xiàn)滑坡的提前主動(dòng)防范。圖10所示為基于GNSS的滑坡位移監(jiān)測(cè)技術(shù)。GNSS的變形監(jiān)測(cè)是基于載波相位差分原理，通過在穩(wěn)定基巖上設(shè)立基準(zhǔn)站，滑坡體上設(shè)立多個(gè)監(jiān)測(cè)站，每個(gè)監(jiān)測(cè)站觀測(cè)的原始衛(wèi)星數(shù)據(jù)結(jié)合基準(zhǔn)站的衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)，以載波相位差分法進(jìn)行精密數(shù)據(jù)處理，進(jìn)而獲得監(jiān)測(cè)站的絕對(duì)位置坐標(biāo)，以及與基準(zhǔn)站之間的靜態(tài)基線距離。GNSS靜態(tài)觀測(cè)一般需要30 min及以上時(shí)間才能獲得毫米級(jí)別精度[56-57]，因受限于衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量和有效解算的限制，GNSS主要適用于處于蠕變或慢速變形滑坡的自動(dòng)化高精度監(jiān)測(cè)，對(duì)突發(fā)性滑坡、崩塌，以及由強(qiáng)降雨、地震等因素誘發(fā)滑坡的監(jiān)測(cè)，尤其是臨災(zāi)階段的監(jiān)測(cè)預(yù)警還存在一定的局限性，此時(shí)就需要其他監(jiān)測(cè)設(shè)備(如裂縫計(jì))的彌補(bǔ)。

圖10 基于GNSS的滑坡變形監(jiān)測(cè)

(2) 地表裂縫監(jiān)測(cè)儀?；麦w在潛在滑動(dòng)面變形過程中往往會(huì)在后緣地表形成張拉裂縫，對(duì)滑坡后緣地面裂縫寬度變化的監(jiān)測(cè)是滑坡變形觀測(cè)最直觀、簡單且有效的方式。裂縫監(jiān)測(cè)可分為人工測(cè)量和自動(dòng)化監(jiān)測(cè)。人工測(cè)量因測(cè)量精度低、測(cè)量頻次低、危險(xiǎn)性高等問題一般僅用于地質(zhì)災(zāi)害的群測(cè)群防監(jiān)測(cè)中，不適用于重大(危險(xiǎn))滑坡的專業(yè)監(jiān)測(cè)。滑坡裂縫的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)已得到成熟應(yīng)用，其工作原理是通過在滑坡裂縫兩側(cè)跨接一根鋼絲繩，裂縫計(jì)傳感器將鋼絲繩的長度轉(zhuǎn)換為等比例的電信號(hào)，結(jié)合嵌入式采集與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)地表裂縫寬度的自動(dòng)化采集、處理與傳輸。文獻(xiàn)[58—59]研發(fā)了一種基于自適應(yīng)變頻采集的智能裂縫監(jiān)測(cè)儀(圖11)，集傳感元件、回旋裝置、采集傳輸電路、內(nèi)置鋰電池和保護(hù)裝置于一體，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)通過內(nèi)置4G/NB-IoT/北斗等無線傳輸方式發(fā)送至遠(yuǎn)程的監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，其線性精度≤0.2%F.S.，分辨率達(dá)0.1 mm，量程范圍為0～2000 mm。區(qū)別于傳統(tǒng)裂縫計(jì)，該智能裂縫計(jì)內(nèi)置能實(shí)時(shí)跟蹤并隨滑坡變形特征自動(dòng)調(diào)整采集頻率的算法模型，也即滑坡變形越快，數(shù)據(jù)采集頻率就越高，滑坡變形越慢，采集頻率就越低，采集頻率可在數(shù)小時(shí)到1秒之間多級(jí)自適應(yīng)調(diào)整。這樣做不僅能極大降低設(shè)備功耗，保證設(shè)備在云霧天氣也能長時(shí)間持續(xù)工作，更重要的是能完整獲取突發(fā)型滑坡和一般滑坡加速和臨滑變形階段的數(shù)據(jù)，使滑坡的動(dòng)態(tài)跟蹤和過程預(yù)警(區(qū)別于傳統(tǒng)的閾值預(yù)警)成為可能。利用該裂縫計(jì)和成都理工大學(xué)研發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，已實(shí)現(xiàn)對(duì)甘肅黑方臺(tái)十余次黃土滑坡、貴州興義龍井村順層巖質(zhì)滑坡等的成功預(yù)警[60-61]。同時(shí)，滑坡裂縫監(jiān)測(cè)儀作為GNSS的一種有力補(bǔ)充，較適用于滑坡臨滑、應(yīng)急搶險(xiǎn)階段，以及小型淺表層滑坡、崩塌變形的實(shí)時(shí)高頻自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和預(yù)警。裂縫計(jì)曾在2018年金沙江白格滑坡應(yīng)急處置階段的滑坡后緣局部垮塌的監(jiān)測(cè)預(yù)警中發(fā)揮了重要作用[3]。

圖11 自適應(yīng)變頻智能滑坡裂縫監(jiān)測(cè)儀及部署

1.3.2 滑坡變形相關(guān)物理量及外界因素監(jiān)測(cè)

滑坡巖土體在重力及其他力(如水壓力、地震動(dòng)力等)作用下產(chǎn)生破裂，彈性能一部分會(huì)以微震、聲發(fā)射、次聲波等形式釋放出來，可通過監(jiān)測(cè)震動(dòng)和聲波信號(hào)的強(qiáng)度和位置分析研究滑坡內(nèi)滑動(dòng)面發(fā)展演化過程以及滑坡的前兆物理特征[3,64]?；略谑Х€(wěn)后的運(yùn)動(dòng)過程中也會(huì)因撞擊、摩擦產(chǎn)生明顯的震動(dòng)和聲波信號(hào)，并可通過這些物理信號(hào)反演滑坡的運(yùn)動(dòng)過程和特征，為滑坡災(zāi)害的運(yùn)動(dòng)過程、監(jiān)測(cè)速報(bào)與前兆預(yù)警研究提供新途徑。文獻(xiàn)[65]通過地震信號(hào)分析了2014年Askja ldera滑坡的動(dòng)力學(xué)過程以及前兆信息，研究發(fā)現(xiàn)滑坡在發(fā)生前的30 min存在卓越頻率為2.3 Hz的微地動(dòng)信號(hào)，可作為滑坡的前兆信號(hào)。文獻(xiàn)[66]通過滑坡地震動(dòng)記錄數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)巖質(zhì)滑坡會(huì)產(chǎn)生3～4 Hz主頻的地震信號(hào)，落石對(duì)地面的撞擊會(huì)產(chǎn)生3～10 Hz的地震信號(hào)。針對(duì)滑坡的受力監(jiān)測(cè)，文獻(xiàn)[2]提出基于牛頓力的滑坡監(jiān)測(cè)預(yù)警新方法，研發(fā)了滑坡災(zāi)害牛頓力遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，構(gòu)建了基于牛頓力變化測(cè)量的滑坡雙體災(zāi)變力學(xué)模型和數(shù)據(jù)表達(dá)，提出了滑坡牛頓力災(zāi)變預(yù)警模式及預(yù)警等級(jí)，實(shí)現(xiàn)了多次滑坡災(zāi)害的成功預(yù)警。

絕大多數(shù)滑坡的發(fā)生受降雨、地震、人類工程活動(dòng)等外部因素的誘發(fā)。對(duì)于深層降雨型滑坡，則應(yīng)該注重監(jiān)測(cè)和分析研究降雨、地下水位與變形的相關(guān)性；對(duì)于淺層降雨型滑坡，往往是覆蓋層飽水導(dǎo)致流動(dòng)性失穩(wěn)，所以應(yīng)重點(diǎn)監(jiān)測(cè)覆蓋層較厚或穩(wěn)定性相對(duì)較差的關(guān)鍵部位的雨量、土體含水率、孔隙水壓力及地表變形[3,67]。

1.4 滑坡“天-空-地”綜合協(xié)同監(jiān)測(cè)

上述各種技術(shù)手段都有其自身優(yōu)勢(shì)，但也存在明顯的缺陷，不能僅依靠某一種技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡隱患的調(diào)查評(píng)價(jià)和監(jiān)測(cè)，必須通過不同層次、不同類型技術(shù)手段的綜合協(xié)同監(jiān)測(cè)，才能實(shí)現(xiàn)不同空間和時(shí)間尺度、不同環(huán)境條件下各種觀測(cè)內(nèi)容的全面監(jiān)測(cè)；另一方面，受各種因素的影響，僅靠單一技術(shù)手段所得結(jié)論可能并不充分甚至為錯(cuò)誤的結(jié)果，必須通過兩種及以上的技術(shù)手段得到同樣的結(jié)論或結(jié)果，才能確認(rèn)觀測(cè)結(jié)果的正確性。尤其是遙感解譯結(jié)果一般需通過現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查復(fù)核才能確認(rèn)，或至少通過兩種不同的遙感技術(shù)得到一致的認(rèn)識(shí)才能確認(rèn)相關(guān)結(jié)果。

從不同時(shí)間和空間尺度上需要多種觀測(cè)層次、多種監(jiān)測(cè)技術(shù)的綜合應(yīng)用和協(xié)同觀測(cè)。從空間尺度而言，基于衛(wèi)星平臺(tái)的光學(xué)遙感和InSAR技術(shù)可實(shí)現(xiàn)大范圍、區(qū)域或流域尺度的滑坡隱患粗略調(diào)查和探測(cè)；而基于航空平臺(tái)的攝影測(cè)量和LiDAR則只能進(jìn)行相對(duì)小范圍、重要區(qū)段或單體滑坡的高精度調(diào)查和監(jiān)測(cè)；而地面調(diào)查和監(jiān)測(cè)則僅適宜于重大單體滑坡隱患。從時(shí)間尺度而言，因衛(wèi)星平臺(tái)存在重訪周期和惡劣天氣等因素的限制，主要適宜于滑坡長期、中長期的調(diào)查觀測(cè)；航空平臺(tái)因受經(jīng)費(fèi)和其他因素影響，也不可能做到及時(shí)、實(shí)時(shí)調(diào)查觀測(cè)，主要用于重點(diǎn)地段的詳細(xì)調(diào)查觀測(cè)和應(yīng)急調(diào)查監(jiān)測(cè)；而地面和坡體內(nèi)部的監(jiān)測(cè)則很容易實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)自動(dòng)高頻監(jiān)測(cè)，主要用于重大滑坡隱患，或通過遙感監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)已進(jìn)入加速變形階段的滑坡隱患，以及應(yīng)急處置階段的滑坡調(diào)查監(jiān)測(cè)。通過“天-空-地”綜合協(xié)同監(jiān)測(cè)，不僅可實(shí)現(xiàn)從單體滑坡到流域尺度再到區(qū)域甚至全國、全球多尺度的全面監(jiān)測(cè)，還可實(shí)現(xiàn)從秒級(jí)到數(shù)十上百年大時(shí)間跨度的滑坡監(jiān)測(cè)。

從不同的觀測(cè)內(nèi)容上也需要多種技術(shù)手段的綜合應(yīng)用和協(xié)同觀測(cè)。光學(xué)遙感可通過滑坡區(qū)紋理或光譜特征與周圍的差別實(shí)現(xiàn)對(duì)古老滑坡的識(shí)別調(diào)查和已有明顯變形破壞跡象的新滑坡隱患的調(diào)查識(shí)別和監(jiān)測(cè)，但云霧天氣和植被覆蓋對(duì)光學(xué)遙感具有很大的限制和影響，同時(shí)在滑坡變形初期可能并不會(huì)出現(xiàn)明顯的變形跡象，平面范圍太小的滑坡隱患也難以被衛(wèi)星遙感影像識(shí)別和發(fā)現(xiàn)。當(dāng)滑坡進(jìn)入即將成災(zāi)階段或應(yīng)急處置時(shí)，衛(wèi)星遙感的重訪周期已遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際需求，需要航空遙感高頻次的飛行來彌補(bǔ)。InSAR主要適宜于監(jiān)測(cè)大范圍正在緩慢變形的區(qū)域，是滑坡隱患識(shí)別的重要技術(shù)手段，雖然其受天氣影響較小，可全天候觀測(cè)，但其同樣也會(huì)受到植被覆蓋、重訪周期、地形、天氣等因素的困擾和限制，同時(shí)其對(duì)量級(jí)較大的變形破壞尤其是突發(fā)性變形破壞往往會(huì)失去觀測(cè)能力。因此，將InSAR和光學(xué)遙感有機(jī)結(jié)合才能有效、全面調(diào)查識(shí)別出正在變形的滑坡隱患和對(duì)滑坡變形發(fā)展趨勢(shì)的動(dòng)態(tài)觀測(cè)。對(duì)于植被茂密區(qū)，光學(xué)遙感和InSAR的觀測(cè)能力都會(huì)受到極大的限制，而LiDAR卻具有獨(dú)特的植被去除功能，因此，LiDAR很適宜對(duì)植被覆蓋區(qū)滑坡隱患的調(diào)查，尤其對(duì)具有歷史“損傷”的古老滑坡體或斷層、裂縫等線狀構(gòu)造具有獨(dú)特的調(diào)查識(shí)別能力，可很好地彌補(bǔ)光學(xué)和InSAR的缺陷。但因LiDAR是基于航空和地面平臺(tái)，其實(shí)施成本相對(duì)較高，主要適宜于重點(diǎn)區(qū)段或重大滑坡隱患的調(diào)查評(píng)價(jià)。地面和坡體內(nèi)部監(jiān)測(cè)可實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡區(qū)多種指標(biāo)(如變形、地下水位、含水率、微震等)的全天候?qū)崟r(shí)自動(dòng)高頻、高精度監(jiān)測(cè)，往往作為滑坡預(yù)警的主要手段和依據(jù)，但因其監(jiān)測(cè)儀器設(shè)備和維護(hù)成本都較高，主要適宜于重大滑坡隱患，尤其是滑坡進(jìn)入加速變形階段和應(yīng)急處置階段的監(jiān)測(cè)，其可很好地彌補(bǔ)天-空遙感技術(shù)采樣間隔和監(jiān)測(cè)精度的缺陷。

同時(shí)，前已述及，僅靠單一技術(shù)手段獲得的監(jiān)測(cè)結(jié)果很容易出現(xiàn)偏差甚至錯(cuò)誤的結(jié)果，通過多種技術(shù)手段監(jiān)測(cè)結(jié)果的相互檢驗(yàn)、驗(yàn)證和校核，更容易獲得對(duì)滑坡真實(shí)情況的認(rèn)知，這一點(diǎn)在西部高山峽谷區(qū)尤其是青藏高原地質(zhì)調(diào)查人員難以到達(dá)的區(qū)域和部位，多種遙感技術(shù)的綜合應(yīng)用和觀測(cè)結(jié)果的相互校驗(yàn)顯得非常重要和必要。

2 金沙江流域滑坡隱患“天-空-地”協(xié)同監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

2018年10月10日和11月3日，西藏自治區(qū)江達(dá)縣波羅鄉(xiāng)白格村的金沙江右岸先后發(fā)生兩次大規(guī)模高位滑坡，堵塞金沙江形成堰塞湖，堰塞體潰決后致使下游四川、云南境內(nèi)多座橋梁被沖毀，麗江等地被淹，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和廣泛的社會(huì)影響。白格滑坡發(fā)生后金沙江流域是否還存在類似的大型高位滑坡隱患，成為地方政府、相關(guān)部門和社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。筆者曾利用“天-空-地”協(xié)同監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)白格滑坡變形破壞過程進(jìn)行了全面系統(tǒng)的研究，并在白格滑坡堰塞體應(yīng)急處置過程中對(duì)滑源區(qū)不穩(wěn)定巖土體局部垮塌實(shí)施了多次成功預(yù)警，保障了應(yīng)急處置工程的安全實(shí)施；同時(shí)為回應(yīng)社會(huì)關(guān)切，對(duì)金沙江流域白格滑坡上下游120 km范圍開展滑坡隱患排查、形變監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

2.1 白格滑坡“天-空-地”協(xié)同監(jiān)測(cè)

2.1.1 基于衛(wèi)星平臺(tái)的滑前形變回溯監(jiān)測(cè)

收集白格滑坡失穩(wěn)前多期次高分辨率衛(wèi)星影像(圖12(a)—(e))，利用人工目視解譯分別對(duì)滑坡區(qū)的局部垮塌和村道隨時(shí)間的變化進(jìn)行了解譯分析(圖12(f))。解譯結(jié)果顯示：2011年3月衛(wèi)星影像上局部垮塌面積為214 648 m2，2015年11月垮塌面積增加至228 257 m2，2017年1月垮塌面積變?yōu)?37 908 m2，2011—2017年垮塌面積呈緩慢增加趨勢(shì)；2018年2月垮塌面積為301 030 m2，2018年8月增加至347 820 m2，可見2017年1月之后滑坡區(qū)垮塌面積呈顯著增加的趨勢(shì)(圖13(a))。

圖12 西藏白格滑坡歷史衛(wèi)星影像和目前解譯結(jié)果(改自文獻(xiàn)[6])

根據(jù)滑坡區(qū)村道分布位置分別提?、?、Ⅰ2、Ⅰ3、Ⅰ4、Ⅱ1、Ⅱ2、Ⅱ3、Ⅱ4共8處特征點(diǎn)隨時(shí)間的累積形變量，Ⅰ1為34.0 m，Ⅰ2為45.3 m，Ⅰ3為44.8 m，Ⅰ4為24.9 m，Ⅱ1為37.0 m，Ⅱ2為33.1 m，Ⅱ3為30.2 m，Ⅱ4為28.4 m(圖13(b))?？梢?，8處特征點(diǎn)形變趨勢(shì)基本一致，但累計(jì)形變量差別較大，從大到小依次為Ⅰ2>Ⅰ3>Ⅱ1>Ⅰ1>Ⅱ2>Ⅱ3>Ⅱ4>Ⅰ4。說明該滑坡地表形變整體為中后部>前部，滑坡應(yīng)該屬于推移式滑坡。此外，滑坡右側(cè)(Ⅰ區(qū))形變明顯大于左側(cè)(Ⅱ區(qū))。該滑坡2011年3月4日—2018年2月28日最大位移達(dá)45.3 m，其中2017年1月15日—2018年2月28日的最大水平位移達(dá)26.2 m(Ⅰ2處)。從位移-時(shí)間曲線可以看出，2011年以來滑坡一直處于變形狀態(tài)，其中，2014年12月28日—2015年2月22日間有一次加速變形過程，之后趨于相對(duì)穩(wěn)定。2016年5月23日—2017年1月15日，滑坡便一直處于較快的勻速變形階段。2017年1月15日之后表現(xiàn)出持續(xù)加速變形趨勢(shì)。村道的動(dòng)態(tài)變形趨勢(shì)與局部垮塌面積的增加趨勢(shì)具有較好的一致性，同時(shí)與利用時(shí)序雷達(dá)衛(wèi)星的像素偏移量追蹤技術(shù)(POT)探測(cè)出的滑坡在2017年3月以后進(jìn)入加速變形階段有較好的吻合(圖13(b)、圖14)。

圖13 西藏白格滑坡局部垮塌面積和村道累積形變量

圖14 基于星載InSAR的白格滑坡災(zāi)前POT變形監(jiān)測(cè)結(jié)果

2.1.2 基于無人機(jī)遙感的滑后特征分析

兩次滑坡發(fā)生后第一時(shí)間獲取了滑坡-堵江-潰壩等關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)的多期次無人機(jī)航拍數(shù)據(jù)，生成了滑坡區(qū)DSM、DOM等系列高精度數(shù)據(jù)，結(jié)合滑前1∶10 000 DEM影像，不僅快速查明了滑坡的基本特征，還對(duì)滑坡及堰塞壩動(dòng)態(tài)變化特征進(jìn)行了精細(xì)定量分析。如圖15所示，“10·11”第1次滑坡失穩(wěn)巖土體體積約為2200×104m3，滑體高位下滑后，沖入金沙江形成順河向長約1100 m、寬約500 m的堰塞壩，其高度超出原始江面最大高度約85 m，平均厚度40 m?！?1·03”第2次滑坡發(fā)生在第1次滑坡后緣陡壁的不穩(wěn)定區(qū)，主滑區(qū)總體積約為850×104m3，失穩(wěn)巖土體沿途鏟刮破碎巖體形成碎屑流，再次堵塞金沙江形成的堰塞壩最大高度比第1次滑坡形成的堰塞壩還高出50 m，堆積體總體積達(dá)930×104m3。

圖15 白格兩次滑坡正射影像及前后地形變化

同時(shí)，利用無人機(jī)高分辨率DOM以及多期DSM差分?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了滑坡后緣裂縫空間分布位置和形態(tài)并定量分析了變形區(qū)的形變量(圖16)，為地面專業(yè)監(jiān)測(cè)儀器的布設(shè)提供了靶點(diǎn)。結(jié)合裂縫分布位置和斜坡后緣變形特征，現(xiàn)場(chǎng)專家組對(duì)滑坡后緣劃定了3個(gè)強(qiáng)變形區(qū)K1、K2、K3，先后安裝了33套現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)儀器設(shè)備(圖16(d))，包括16套GNSS、16套裂縫計(jì)和1套雨量計(jì)。

2.1.3 基于地面專業(yè)監(jiān)測(cè)的應(yīng)急處置期間實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警

因第2次滑坡形成的堰塞壩過高，庫容較大，經(jīng)評(píng)估分析一旦潰決將對(duì)下游產(chǎn)生巨大的損毀。為此，相關(guān)部門決定滑坡壩上通過人工開挖泄流槽主動(dòng)降低庫水位來減緩潰壩威脅。但如圖16(c)所示，滑坡后緣裂縫發(fā)育，變形劇烈，并斷續(xù)出現(xiàn)局部垮塌，對(duì)堰塞體應(yīng)急處置施工人員安全構(gòu)成極大威脅。在堰塞體應(yīng)急處置過程中，相關(guān)部門專門組建了現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)預(yù)警專家組，通過將現(xiàn)場(chǎng)GNSS、地表裂縫計(jì)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)接入地質(zhì)災(zāi)害實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，建立了系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警-專家研判-發(fā)布預(yù)警-及時(shí)撤離的應(yīng)急監(jiān)測(cè)預(yù)警機(jī)制?，F(xiàn)場(chǎng)專家組曾3次提前30 min左右精準(zhǔn)預(yù)警后緣局部垮塌，及時(shí)撤離了現(xiàn)場(chǎng)施工人員，保證了現(xiàn)場(chǎng)施工人員的安全。

圖16 白格滑坡后緣裂縫發(fā)育分布、地形變化及監(jiān)測(cè)儀器布置

以位于滑坡K1區(qū)的4號(hào)裂縫計(jì)監(jiān)測(cè)為例，對(duì)白格滑坡應(yīng)急處置階段的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警進(jìn)行說明。圖17為根據(jù)4號(hào)裂縫計(jì)的監(jiān)測(cè)結(jié)果自動(dòng)劃分其所在區(qū)域變形塊體的變形破壞階段以及預(yù)警級(jí)別，變形曲線的切線角隨著滑坡變形速率的增加而不斷增大。2018年11月10日16:00時(shí)切線角超過80°，系統(tǒng)發(fā)出橙色預(yù)警信息；11月11日12:00—17:54:29，速率增量一直為正，變形速率由178.00 mm/d迅速增至333.90 mm/d。根據(jù)系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警結(jié)果，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)專家研判于11日15:50向前線指揮部發(fā)布了紅色預(yù)警信息，迅即組織施工人員避讓撤離，30 min后，該區(qū)變形塊體失穩(wěn)破壞，由于撤離及時(shí)，施工人員成功避險(xiǎn)。

圖17 白格滑坡4號(hào)裂縫計(jì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及預(yù)警過程

2.2 金沙江流域典型區(qū)段滑坡隱患協(xié)同監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

通過收集2018年1月—2022年5月哨兵-1號(hào)升軌衛(wèi)星影像(2021年6月—2021年7月無SAR影像數(shù)據(jù))，采用光學(xué)遙感判識(shí)、干涉堆疊Stacking-InSAR技術(shù)以及時(shí)序SBAS-InSAR技術(shù)，對(duì)金沙江流域白格滑坡上下游120 km范圍進(jìn)行滑坡隱患探測(cè)與形變監(jiān)測(cè)，典型區(qū)段形變結(jié)果如圖18所示。基于光學(xué)影像目視解譯以及Stacking-InSAR技術(shù)在白格滑坡上下游120 km共排查出34處正在變形的滑坡隱患(圖18(a))，發(fā)現(xiàn)距白格滑坡下游70 km處有一典型大型滑坡聚集地段，其Stacking-InSAR與SBAS-InSAR結(jié)果均顯示該區(qū)段斜坡變形較為顯著(圖18(b))。其中危險(xiǎn)性最大的沙東滑坡寬約2.6 km，長約2.1 km，面積可達(dá)5.3 km2，有失穩(wěn)堵江的風(fēng)險(xiǎn)(圖18(c))[28]。光學(xué)影像顯示，在2018年10月和11月白格滑坡發(fā)生兩次滑坡-堵江-潰壩洪水后，因洪水沖刷坡腳，該滑坡前緣右側(cè)出現(xiàn)顯著變形(圖18(d)和圖18(e))。

圖18 金沙江流域白格滑坡上下游120 km范圍InSAR形變探測(cè)與監(jiān)測(cè)

利用時(shí)序SBAS-InSAR技術(shù)獲取典型點(diǎn)P1、P2的位移-時(shí)間曲線，發(fā)現(xiàn)白格事件前即2018年11月之前形變速率較小，白格滑坡后變形明顯加劇，其中P1點(diǎn)年均形變速率由-43.10 mm/a變?yōu)?109.37 mm/a，P2點(diǎn)年均形變速率由-30.92 mm/a變?yōu)?178.25 mm/a(圖18(f))，但從該滑坡的位移—時(shí)間曲線可以看出其目前其仍處于等速變形階段[68]，滑坡堵江風(fēng)險(xiǎn)處于中等水平。2021年12月筆者所在團(tuán)隊(duì)實(shí)地安裝了GNSS位移監(jiān)測(cè)儀器對(duì)該滑坡實(shí)施地面監(jiān)測(cè)(位置與P1點(diǎn)保持一致)，將GNSS監(jiān)測(cè)結(jié)果與SBAS-InSAR時(shí)序監(jiān)測(cè)曲線進(jìn)行對(duì)比(GNSS三維形變監(jiān)測(cè)結(jié)果投影至雷達(dá)視線向(line of sight，LOS)方向，圖18(g))，二者均有形變，且變形趨勢(shì)基本一致。后續(xù)將利用InSAR時(shí)序與地面監(jiān)測(cè)有機(jī)結(jié)合實(shí)現(xiàn)對(duì)該滑坡的持續(xù)跟蹤監(jiān)測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)其進(jìn)入加速變形階段，則將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)調(diào)整為高風(fēng)險(xiǎn)，并加密地面監(jiān)測(cè)，啟動(dòng)滑坡預(yù)警與臨災(zāi)預(yù)案。

3 結(jié)論與展望

本文對(duì)近年來利用“天-空-地”監(jiān)測(cè)技術(shù)開展滑坡實(shí)施監(jiān)測(cè)預(yù)警的研究進(jìn)展進(jìn)行了系統(tǒng)歸納總結(jié)，重點(diǎn)介紹了高分辨率光學(xué)遙感與InSAR技術(shù)的衛(wèi)星遙測(cè)滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)，無人機(jī)攝影測(cè)量的滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)，以及基于地面?zhèn)鞲衅鞯幕卤O(jiān)測(cè)技術(shù)，對(duì)比分析了各種監(jiān)測(cè)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)能力和應(yīng)用局限，同時(shí)強(qiáng)調(diào)了應(yīng)針對(duì)監(jiān)測(cè)技術(shù)的適用條件、優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)多層次、多技術(shù)的協(xié)同監(jiān)測(cè)與綜合利用，以實(shí)現(xiàn)充分發(fā)揮各自長處，規(guī)避短板，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，最大限度地實(shí)現(xiàn)滑坡災(zāi)害的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和科學(xué)預(yù)警。得出以下結(jié)論：

(1) 衛(wèi)星InSAR監(jiān)測(cè)可揭示不穩(wěn)定斜坡長時(shí)間序列的形變位置、范圍、量級(jí)，掌握滑坡隱患的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和變形動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)(是否加速等)，實(shí)現(xiàn)提前判斷滑坡的危險(xiǎn)性，為進(jìn)一步精細(xì)化監(jiān)測(cè)預(yù)警提供依據(jù)。衛(wèi)星影像光學(xué)遙感技術(shù)在滑坡研究中的應(yīng)用逐漸從單一數(shù)據(jù)向多時(shí)相、多源數(shù)據(jù)融合分析方向發(fā)展，從靜態(tài)的滑坡災(zāi)害識(shí)別、形態(tài)分析向變形過程動(dòng)態(tài)觀測(cè)方向發(fā)展。利用多時(shí)相高分辨率衛(wèi)星光學(xué)遙感影像可實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡變形動(dòng)態(tài)演化過程和特征的歷史追蹤，有助于判斷滑坡隱患的規(guī)模、變形階段和危險(xiǎn)性程度?；谛禽d平臺(tái)的滑坡遙測(cè)技術(shù)均受限于衛(wèi)星重訪周期長，目前僅適用于滑坡的中長期監(jiān)測(cè)，較難滿足滑坡臨滑加速變形階段的監(jiān)測(cè)預(yù)警。星載滑坡遙測(cè)技術(shù)可為地面調(diào)查、監(jiān)測(cè)靶區(qū)和儀器部署提供重要參考。目前星載遙感數(shù)據(jù)處理分析以人工解譯方式為主，未來可發(fā)展基于深度學(xué)習(xí)的多源星載滑坡遙感數(shù)據(jù)自動(dòng)融合分析與智能輔助決策方面的研究。

(2) 使用無人機(jī)遙感技術(shù)不僅可對(duì)滑坡隱患進(jìn)行直觀、便捷地識(shí)別和發(fā)現(xiàn)，還可通過多期次差分分析實(shí)現(xiàn)高達(dá)厘米級(jí)的形變定量監(jiān)測(cè)，可作為滑坡早期識(shí)別和中長期變形監(jiān)測(cè)的重要手段。同時(shí)，數(shù)字地表模型差分結(jié)果可清晰發(fā)現(xiàn)滑坡正在變形區(qū)域和關(guān)鍵部位(如滑坡后緣裂縫)，為地面專業(yè)監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)布設(shè)傳感設(shè)備提供了重要指導(dǎo)。但是，無人機(jī)攝影測(cè)量的測(cè)量精度也會(huì)受到地形環(huán)境、植被覆蓋等因素的影響；同時(shí)，因受限于監(jiān)測(cè)頻次與精度，尚不能用于滑坡臨滑階段的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警，主要適宜于滑坡中長期和應(yīng)急處置階段的觀測(cè)和危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)。

(3) 星載遙感技術(shù)與無人機(jī)攝影測(cè)量均實(shí)現(xiàn)了滑坡的中長期動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，對(duì)進(jìn)入加速變形的滑坡應(yīng)及時(shí)部署地面專業(yè)監(jiān)測(cè)設(shè)備。北斗/GNSS導(dǎo)航系統(tǒng)、智能裂縫計(jì)等作為普適性變形監(jiān)測(cè)技術(shù)已大范圍推廣至我國的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，結(jié)合滑坡災(zāi)變機(jī)理與變形規(guī)律，輔助滑坡誘發(fā)因素(如降雨、水位、孔隙水壓等)和與變形相關(guān)的物理量(如牛頓力、聲發(fā)射、微震等)的監(jiān)測(cè)，采用多元監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)不同類型的滑坡實(shí)施針對(duì)性、科學(xué)性和組合式的綜合監(jiān)測(cè)，為滑坡預(yù)警預(yù)報(bào)模型的研究及推廣應(yīng)用提供重要的技術(shù)支撐。然而，目前地面專業(yè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)均發(fā)送至云端進(jìn)行解析、處理和預(yù)警驅(qū)動(dòng)，受限于傳輸信號(hào)覆蓋及數(shù)據(jù)延遲問題，易出現(xiàn)預(yù)警不及時(shí)，未來可發(fā)展基于邊緣智能的滑坡監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)備研究，研發(fā)實(shí)時(shí)智能感知技術(shù)，前置預(yù)警模型至WSN邊緣網(wǎng)關(guān)(或服務(wù)器)，實(shí)現(xiàn)“云-邊”協(xié)同預(yù)警預(yù)報(bào)，為解決突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害及時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警問題提供方案。

(4) 各種監(jiān)測(cè)技術(shù)都有其自身的優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn)，在滑坡實(shí)際監(jiān)測(cè)工作中需綜合利用多種技術(shù)手段，通過多層次、多技術(shù)的綜合應(yīng)用，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，相互驗(yàn)證和校核，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡的各種空間尺度和發(fā)展演化全過程的監(jiān)測(cè)，并提高滑坡全過程監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。