戴可人，沈 月，吳明堂，馮文凱，董秀軍，卓冠晨，易小宇

1. 成都理工大學(xué)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 610059； 2. 成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，成都 610059；3. 浙江華東建設(shè)工程有限公司，杭州 310014

白鶴灘水電站是我國實(shí)施“西電東送”的國家重大工程，是當(dāng)今全球在建規(guī)模最大、技術(shù)難度最高的水電工程。該水電站于2021年4月完成初期建設(shè)并開始蓄水，在2021年7月首批機(jī)組投產(chǎn)發(fā)電，目前已進(jìn)入第一批機(jī)組發(fā)電試用階段。全部機(jī)組于2022年7月全部投產(chǎn)發(fā)電，電站全部建成投產(chǎn)后，將成為僅次于三峽工程的世界第二大水電站，預(yù)計(jì)最終水位線達(dá)825 m。該水電站位于我國西南地區(qū)四川省寧南縣、云南省巧家縣交匯處，是金沙江下游干流河段梯級開發(fā)的第二個(gè)梯級電站。該區(qū)域地處青藏高原東緣橫斷山脈區(qū)域，多條斷裂帶在其中交錯(cuò)，造成區(qū)域內(nèi)構(gòu)造活動活躍，這也使該區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)[1]。大型水電工程往往由于水庫蓄水等因素，極大地改變了庫區(qū)的環(huán)境地質(zhì)條件，加劇了岸坡地質(zhì)災(zāi)害的規(guī)模和頻率，直接威脅著水電站建成后的正常運(yùn)行，同時(shí)也給兩岸居民、水庫本身帶來了極大的安全風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)損失隱患。對蓄水前庫岸進(jìn)行大范圍地質(zhì)災(zāi)害隱患識別，摸清庫區(qū)重大地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)及其分布規(guī)律，對蓄水后地質(zhì)災(zāi)害治理及水電站蓄水發(fā)電后的正常安全運(yùn)行維護(hù)等具有重要意義。

白鶴灘庫區(qū)相對高差大、地形陡峭，屬于典型的高山峽谷地貌，地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)往往具有分布范圍廣、交通不便、滑源區(qū)人難以至等特點(diǎn)[2]。傳統(tǒng)的地質(zhì)調(diào)查手段在大范圍、地勢陡峭的高位滑坡隱患識別中有很大局限性，很難高效、廣域、快速、精準(zhǔn)地查明潛在的地質(zhì)災(zāi)害隱患[3]。近年來，基于航空航天數(shù)據(jù)的合成孔徑雷達(dá)干涉測量技術(shù)(interferometry synthetic aperture radar，InSAR)技術(shù)與無人機(jī)航測技術(shù)已逐漸被用于地質(zhì)災(zāi)害隱患識別。InSAR技術(shù)具有覆蓋范圍廣、不受云霧限制、重訪周期短等特點(diǎn)[4-5]，逐漸在四川山區(qū)[3-10]、甘肅[11-14]等區(qū)域被應(yīng)用于大范圍的地災(zāi)隱患識別。在白鶴灘大壩所在金沙江流域及四川西南山區(qū)，文獻(xiàn)[15]基于短基線差分干涉測量技術(shù)對金沙江有堵江風(fēng)險(xiǎn)的重點(diǎn)區(qū)域利用ALOS-PALSAR-1和Sentinel-1雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，探測出7處具有較顯著形變的滑坡隱患。文獻(xiàn)[16]采用堆疊InSAR(Stacking-InSAR)技術(shù)以金沙江結(jié)合帶巴塘段為試驗(yàn)區(qū)﹐利用升降軌Sentinel-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析得到該區(qū)域4處典型滑坡的水平、垂直位移量。文獻(xiàn)[17]利用時(shí)序InSAR技術(shù)對四川西南山區(qū)雅礱江流域兩岸開展了大范圍滑坡隱患早期識別，共探測出8處滑坡隱患點(diǎn)并對InSAR技術(shù)升降軌監(jiān)測特性進(jìn)行了分析。

無人機(jī)航測技術(shù)具有測量精度高、靈活性強(qiáng)、效率高、影像空間分辨率高等特點(diǎn)?；诤綌z影像可以生成與構(gòu)建正射影像圖、三維地理模型等一系列數(shù)字產(chǎn)品[18-22]，在地質(zhì)災(zāi)害識別領(lǐng)域具有獨(dú)特優(yōu)勢與價(jià)值。文獻(xiàn)[23]利用高精度無人機(jī)航拍數(shù)據(jù)，對雅魯藏布江縫合帶加查-朗縣段的崩塌、滑坡地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行識別，共計(jì)識別41處崩塌與92處滑坡。文獻(xiàn)[24]利用航片生成的數(shù)字正射影像圖(digital orthophoto map，DOM)數(shù)據(jù)、三維模型等數(shù)字產(chǎn)品在大崗山水電站庫區(qū)識別了大量地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)(滑坡、變形體、泥石流等)，并與已有資料驗(yàn)證相吻合。文獻(xiàn)[25]利用無人機(jī)航測技術(shù)對云南省蔣家溝流域進(jìn)行航測飛行，得到高精度DEM數(shù)據(jù)，建立了適合高原山區(qū)的精細(xì)化地形建模的方法與技術(shù)體系。從InSAR與無人機(jī)技術(shù)結(jié)合應(yīng)用角度來看，大量研究與成功案例均關(guān)注于針對已發(fā)生單體滑坡利用兩種技術(shù)開展綜合信息獲取，分析滑坡破壞機(jī)制與降雨等觸發(fā)因素[25-27],尚缺少在大范圍滑坡隱患識別中的結(jié)合應(yīng)用。另一方面，基于以上研究成果可以看出，InSAR技術(shù)與無人機(jī)航測技術(shù)在地質(zhì)隱患識別中具有明顯的先天優(yōu)勢，同時(shí)也各自存在一定局限性。如InSAR的形變測量隱患識別方法無法基于SAR圖像進(jìn)行地形地貌分析與驗(yàn)證判識，而無人機(jī)航測能夠較好地解譯微地形地貌，但是受制于飛行成本，無法實(shí)現(xiàn)廣域全覆蓋。兩種技術(shù)相結(jié)合的庫區(qū)地災(zāi)隱患識別方法體系具有很大優(yōu)勢和較高應(yīng)用潛力，兩者在廣域滑坡隱患識別上綜合應(yīng)用還較少，值得進(jìn)一步研究。

本文以白鶴灘庫區(qū)葫蘆口-象鼻嶺地段為研究區(qū)域，采用時(shí)序InSAR方法開展了廣域的滑坡災(zāi)害識別，并利用無人機(jī)航測技術(shù)對所識別出的隱患點(diǎn)進(jìn)行野外調(diào)查與驗(yàn)證，識別滑坡跡象與微地形地貌?；趦身?xiàng)技術(shù)結(jié)果對隱患點(diǎn)進(jìn)行綜合分析與統(tǒng)計(jì)建庫，并結(jié)合隱患點(diǎn)的形變量級、形變面積、是否涉水、威脅對象等因素給出了防治建議。本文同時(shí)總結(jié)了基于InSAR與無人機(jī)航測的庫區(qū)地災(zāi)隱患綜合遙感識別方法，為未來水庫庫岸區(qū)域地災(zāi)識別與監(jiān)測提供了參考方法。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

白鶴灘水電站位于金沙江下游四川省寧南縣和云南省巧家縣境內(nèi)，是金沙江下游干流河段梯級開發(fā)的第二個(gè)梯級電站，以發(fā)電為主，兼有防洪、攔沙、改善下游航運(yùn)條件和發(fā)展庫區(qū)通航等功能[28](圖1(b))。該區(qū)域位于青藏高原東南緣，高程在1000～3000 m之間，屬川西南、滇東北高山與高原地貌單元與橫斷山系，主要由河流侵蝕地貌、構(gòu)造地貌和冰蝕地貌組成，河谷深切，風(fēng)化剝蝕嚴(yán)重[2]。本文以白鶴灘水電站所在金沙江主河道葫蘆口-象鼻嶺段兩岸約800 km2范圍為研究區(qū)域。該研究區(qū)沿線居住區(qū)密集，有多條交通要道且人類工程活動劇烈、穩(wěn)定性差、坡體高差大、植被稀疏，加之河流掏蝕等影響極易誘發(fā)滑坡、崩塌、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害(圖1(c)—圖1(d))，是白鶴灘庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害防治的重點(diǎn)庫段。

圖1 研究區(qū)域概況及現(xiàn)場情況Fig.1 Study area overview and on-site photos

本文利用Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行InSAR時(shí)間序列分析。該衛(wèi)星數(shù)據(jù)采用C波段成像，重返周期短、覆蓋范圍大，在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測方面被廣泛應(yīng)用[29]。本文獲取了研究區(qū)蓄水前共142景Sentinel-1升降軌單視復(fù)數(shù)(single look complex,SLC)影像(表1)，其中86景升軌影像與56景降軌影像時(shí)間跨度分別為2014年10月—2020年8月、2017年2月—2020年8月。升降軌影像均采用干涉寬條帶(interferometric wide swath,IW)模式下的VV極化方式獲取，升軌影像入射角為44.14°，降軌影像入射角為39.62°。

表1 SAR數(shù)據(jù)主要參數(shù)

為了開展地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)驗(yàn)證與分析工作，本文采用飛馬V100(FEIMA-V100)型號無人機(jī)(圖2(a))進(jìn)行航測飛行，該無人機(jī)是由飛馬公司推出的基于高性能垂直起降固定翼平臺的一站式行業(yè)解決方案，以“高精度成圖”“專業(yè)遙感”“視頻偵查”為主要特點(diǎn)。該型號配備高精度差分GNSS板卡，支持PPK、RTK及其融合作業(yè)模式，可實(shí)現(xiàn)稀少外業(yè)控制點(diǎn)或一定條件(地物特征豐富)下無控制點(diǎn)的1∶500成圖，支持POS輔助空三，實(shí)現(xiàn)免像控應(yīng)用。根據(jù)InSAR識別的形變區(qū)分布情況，考慮到無人機(jī)單次續(xù)航飛行時(shí)長有限與其他環(huán)境因素影響，將研究區(qū)域劃分為7個(gè)測區(qū)進(jìn)行仿地飛行進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取(圖2)。

圖2 無人機(jī)測區(qū)劃分Fig.2 UAV survey area division

2 InSAR與無人機(jī)航測聯(lián)合識別方法

本文聯(lián)合星載InSAR技術(shù)與機(jī)載無人機(jī)技術(shù)，應(yīng)用于白鶴灘庫區(qū)葫蘆口-象鼻嶺段，以識別潛在的地質(zhì)災(zāi)害隱患。首先基于InSAR技術(shù)對研究區(qū)全域進(jìn)行大范圍識別，其次針對識別出的包含強(qiáng)形變區(qū)的重點(diǎn)區(qū)域利用無人機(jī)航測技術(shù)采集航攝數(shù)據(jù)，以提取地形地貌等特征，結(jié)合野外驗(yàn)證進(jìn)行綜合研判，最終完成對識別出的潛在隱患點(diǎn)的建庫，并根據(jù)隱患點(diǎn)的形變量級、形變面積、是否涉水、威脅對象等因素給出相應(yīng)的防治建議，具體工作技術(shù)路線如圖3所示。

圖3 技術(shù)路線Fig.3 Technology flowchart

時(shí)間序列InSAR技術(shù)可以在一定程度上彌補(bǔ)傳統(tǒng)的差分干涉測量技術(shù)(differential InSAR,DInSAR)存在的失相干問題，適用于大范圍廣域地質(zhì)災(zāi)害隱患識別[17]。本文使用的時(shí)間序列InSAR技術(shù)的具體算法為小基線集方法，該算法利用N副SLC格式的SAR影像，基于一定時(shí)空基線閾值構(gòu)成干涉對網(wǎng)絡(luò)。通過差分干涉、去平、濾波、相位解纏等處理，通過控制點(diǎn)(geodetic control point,GCP)來估算和去除殘余的恒定相位和解纏后還存在的相位坡道，求解單點(diǎn)相位時(shí)序方程，獲得線性形變速率和高程殘余誤差[30-31]。對于殘余相位，通過奇異值分解法(singular value decomposition,SVD)分解和濾波技術(shù)分離非線性形變和大氣延遲相位，獲取完整的年均形變信息[30-31]。該方法不僅解決了長空間基線造成的時(shí)間不連續(xù)問題，還增加了監(jiān)測的時(shí)間采樣率，又結(jié)合穩(wěn)定的干涉相位，提高了監(jiān)測的空間分辨率[30]。利用該方法最終獲取潛在地質(zhì)災(zāi)害隱患區(qū)域(圖3星載InSAR部分)。

無人機(jī)航攝技術(shù)根據(jù)航測影像選取同名像點(diǎn)構(gòu)造三維影像進(jìn)而獲取地形地貌特征。首先，了解測區(qū)基本情況，進(jìn)行無人機(jī)航線規(guī)劃，將測區(qū)分成了7個(gè)分區(qū)分別進(jìn)行航測飛行(圖2)。對每個(gè)分區(qū)布設(shè)相應(yīng)的地面控制點(diǎn)(GCP)，通過對測區(qū)的初步調(diào)研，計(jì)算相應(yīng)的高程、設(shè)計(jì)攝影基線及航線間隔來進(jìn)行飛行，進(jìn)而獲取研究區(qū)域的航攝影像[24]。其次，對所攝航片進(jìn)行內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理即對獲取的姿態(tài)測量單元數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)等進(jìn)行預(yù)處理，生成后期處理所需格式的文件，為數(shù)據(jù)后續(xù)處理做好準(zhǔn)備工作。再次，利用預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行空中三角測量，即利用連續(xù)攝取的具有一定重疊的航攝影像，以攝影測量方法建立同實(shí)地相應(yīng)的航線模型或區(qū)域網(wǎng)模型，從而確定區(qū)域內(nèi)所有影像的外方位元素。然后，通過識別同名點(diǎn)建立重疊影像之間的空間坐標(biāo)關(guān)系來進(jìn)行影像匹配。接著，利用影像融合來消除影像色彩等差異。最后，基于生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成DOM、DEM等數(shù)字產(chǎn)品[22]獲得研究區(qū)域微地形地貌特征(圖3機(jī)載無人機(jī)部分)。

將InSAR解譯得到的形變區(qū)作為重點(diǎn)區(qū)域生成高精度的DOM數(shù)據(jù)并建立三維立體模型進(jìn)行精細(xì)判識，通過航片所觀察到的微地形地貌特征對形變區(qū)進(jìn)行詳細(xì)解譯，判斷形變區(qū)是否為地災(zāi)隱患點(diǎn)。最后，根據(jù)兩種技術(shù)所得到的結(jié)果給出相應(yīng)的結(jié)論與防治建議，完成對相應(yīng)的災(zāi)害點(diǎn)建庫工作。兩種技術(shù)相結(jié)合可以高效快速地完成從廣域到單體精準(zhǔn)地確定研究區(qū)域潛在災(zāi)害點(diǎn)，做到發(fā)現(xiàn)、驗(yàn)證與綜合研判的一體化。

3 InSAR與無人機(jī)航測聯(lián)合識別結(jié)果與討論

3.1 InSAR隱患識別總體結(jié)果

本文利用上述時(shí)間序列InSAR技術(shù)與Sentinel-1衛(wèi)星SAR影像對白鶴灘庫區(qū)葫蘆口-象鼻嶺段開展了蓄水前活動坡體探測及地質(zhì)災(zāi)害隱患識別工作。依據(jù)InSAR形變速率結(jié)果，兩岸共識別出38處存在顯著形變的潛在地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)，并對形變區(qū)按照從北到南的順序依次進(jìn)行排序編號，即XB01—XB38(圖4—圖5)。由圖5可以看出，該研究區(qū)植被覆蓋并不是特別茂密，加之所使用數(shù)據(jù)覆蓋長(2014—2020年)，有利于InSAR時(shí)序高精度解算。InSAR所確定滑坡相干性好、形變清晰。另一方面升降軌同時(shí)監(jiān)測也起到了互相彌補(bǔ)與驗(yàn)證的作用，監(jiān)測結(jié)果具備較高可靠性。

圖4 InSAR識別地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)分布情況及典型坡體Google Earth影像Fig.4 Distribution of geological hazard revealed by InSAR and Google Earth images of some typical slopes

圖5 疑似地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)識別結(jié)果細(xì)節(jié)Fig.5 Details of identification results of active slopes

從總體分布上來看，潛在隱患點(diǎn)分布在金沙江右岸的有25處，左岸的有13處(圖4(a)),其中3處形變較大的隱患點(diǎn)展示對應(yīng)的Google Earth影像如圖4(b)—圖4(d)所示。從蓄水完成后(825 m水位線)涉水情況區(qū)分，有10處涉水隱患點(diǎn)，占比26.31%；28處非涉水隱患，占比73.68%。隱患點(diǎn)高程在657～2521 m之間，其雷達(dá)視線向年平均形變速率在23～120 mm/a之間(圖5)，14個(gè)隱患點(diǎn)形變量級較大(超過90 mm/a)，最大形變面積達(dá)3.4×106m2，且多為高位隱患點(diǎn)。

3.2 王家山滑坡隱患點(diǎn)聯(lián)合分析

XB28為王家山滑坡隱患點(diǎn)，該點(diǎn)位于云南省曲靖市會澤縣娜姑鎮(zhèn)王家山北側(cè)，金沙江右岸斜坡，地理坐標(biāo)為103°3′E，26°31′N，距壩址約92.40 km，呈西北朝向。王家山滑坡隱患點(diǎn)所在的坡體海拔在733～1134 m之間，高差約401 m。坡體的年平均形變速率如圖6(a)所示，通過InSAR監(jiān)測結(jié)果可以看出，坡體相干性很好，強(qiáng)形變區(qū)位于坡體中上部，通過選取特征點(diǎn)P1、P2、P3可以看出，最大視線向形變速率達(dá)110 mm/a(圖6(b))，坡體在時(shí)間上基本呈線性勻速變形，顯著形變面積較大，約1.36×105m2。

圖6 王家山滑坡形變Fig.6 Investigation on Wangjiashan slope

對基于無人機(jī)航測飛行得到的航片生成山體陰影圖進(jìn)行三維建模解譯(圖6(c))可觀察到，王家山滑坡整體呈堆積體狀，平面上呈近似三角形(圖6(c))，坡體中上部有下滑擠壓的趨勢，與InSAR識別到在坡體中上部的強(qiáng)形變區(qū)域相吻合。對航片進(jìn)行詳細(xì)解譯可發(fā)現(xiàn)，滑坡體內(nèi)地形陡緩相間，發(fā)育平頂小山包及滑坡凹地(圖7(a))。坡體前緣有明顯的崩塌現(xiàn)象，后緣下挫明顯，為覆蓋層大型厚層滑坡?；聝蓚?cè)發(fā)育沖溝，溝內(nèi)季節(jié)性流水，在滑坡后緣處交匯，具有典型的“雙溝同源”和“圈椅狀”地貌特征(圖6(d))。滑坡右側(cè)邊界處擋墻傾倒及路面下沉(圖7(c))，公路內(nèi)側(cè)擋墻護(hù)坡滑塌、鼓脹變形(圖7(b))，也可見小規(guī)?；⑻F(xiàn)象。

圖7 王家山滑坡現(xiàn)場查證情況Fig.7 Interpreation and on-site investigation of Wangjiashan slope

根據(jù)InSAR監(jiān)測結(jié)果的形變量級、形變面積及無人機(jī)航測飛行精細(xì)解譯的地理環(huán)境、滑坡微地貌，同時(shí)考慮白鶴灘水電站水庫蓄水后，堆積體有三分之一會被庫水所淹沒，在庫水長期作用下，土體物理力學(xué)性質(zhì)降低，堆積體穩(wěn)定性下降，綜合判斷該坡體有發(fā)生整體滑動破壞的可能。由于目前滑坡呈堆積體狀，若發(fā)生滑動整體坡體可能會引起金沙江主河道堵塞，產(chǎn)生的涌浪對附近居民、船舶均有安全威脅。因此綜合評價(jià)該處風(fēng)險(xiǎn)高，建議采取專業(yè)監(jiān)測和必要的工程治理措施。

3.3 三家村滑坡隱患點(diǎn)聯(lián)合分析

XB23滑坡為三家村滑坡隱患點(diǎn)，位于四川省涼山州會東縣溜姑鄉(xiāng)三家村西北側(cè)斜坡，金沙江左岸，中心點(diǎn)坐標(biāo)為103°1′E，26°37′N，所在的坡體海拔在692～1428 m之間，高差約736 m。坡體的年平均形變速率如圖8(a)所示。通過InSAR監(jiān)測結(jié)果可以看出，坡體相干性較好，明顯的形變區(qū)位于坡體中上部(如圖8(a)藍(lán)色虛線所示)，通過選取特征點(diǎn)P1、P2、P3可以看出，最大視線向形變速率約30 mm/a，坡體變形在1～5月較緩，6～12月變形加速(圖8(b))，顯著形變面積約20×104m2。

圖8 三家村滑坡形變情況Fig.8 Investigation on Sanjia village slope

根據(jù)無人機(jī)航測飛行得到的航片(圖9)，通過DEM所生成的山體陰影圖進(jìn)行三維建模解譯(圖8(c))可以看出，三家村滑坡整體呈圈椅狀地貌，邊界清晰，后緣可見明顯的滑坡下錯(cuò)跡象，坡表沖溝和小規(guī)?；l(fā)育，前緣臨空條件較好。根據(jù)變形特征可將該滑坡劃分為1處崩塌(B01)和4處不穩(wěn)定斜坡(X01、X02、X03和X04),如圖9(a)所示。其中，B01崩塌(圖9(b))呈長條狀，目前主要以小規(guī)模崩落為主；X02、X03斜坡(圖9(c)—(e))上部發(fā)生明顯變形，與InSAR識別到的強(qiáng)形變區(qū)域相吻合。通過對航片進(jìn)行詳細(xì)解譯可知，主滑坡為滑移式土質(zhì)滑坡，滑體為早期形成的崩滑堆積體，X01斜坡(圖9(d))上部形變跡象顯著，沖溝發(fā)育，可見大量小規(guī)?；＝Y(jié)合InSAR形變監(jiān)測結(jié)果，X02、X03不穩(wěn)定斜坡(圖9(c)—(e))中部滑塌區(qū)已經(jīng)發(fā)生了強(qiáng)烈變形，主溝已切至基巖，變形區(qū)未來有擴(kuò)大的可能，并進(jìn)一步牽引上部X04不穩(wěn)定斜坡發(fā)生滑移。

圖9 三家村滑坡現(xiàn)場查證情況Fig.9 Interpretation of Sanjia village slope

聯(lián)合InSAR監(jiān)測結(jié)果與航片綜合解譯，三家村滑坡現(xiàn)狀整體穩(wěn)定，局部穩(wěn)定性差，主要表現(xiàn)為局部陡峻岸坡坍塌現(xiàn)象。水庫蓄水后滑坡體局部穩(wěn)定性變差，臨江和臨溝部分岸坡可能失穩(wěn)，滑坡可能發(fā)生較大規(guī)模滑動，由于在該隱患點(diǎn)附近有3處居民點(diǎn)，且蓄水后的最終水位線(825 m)逼近上述居民點(diǎn)地面設(shè)計(jì)標(biāo)高(826 m)，滑坡產(chǎn)生的涌浪對居民點(diǎn)危害極大，建議在水庫蓄水前和運(yùn)行期間對滑坡體進(jìn)行定期專業(yè)巡查。

3.4 聯(lián)合監(jiān)測結(jié)果探討

基于無人機(jī)航測進(jìn)行的野外驗(yàn)證與分析，在InSAR監(jiān)測結(jié)果所圈定的38處潛在隱患點(diǎn)中，共確認(rèn)了32個(gè)地災(zāi)隱患點(diǎn)，其余6處均為人類工程活動引起的形變，非地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)。從災(zāi)害類型區(qū)分，滑坡21處，占比65.62%；崩塌11處，占比34.38%。表2顯示了每處的InSAR監(jiān)測年均最大形變速率。本文依據(jù)2021年5月由國家市場監(jiān)督管理總局國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會發(fā)布的《地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評估規(guī)范》給出的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育程度分級規(guī)范對無人機(jī)監(jiān)測結(jié)果即每個(gè)坡體作出了有明顯形變、局部欠穩(wěn)定及無可見形變3種結(jié)果。其中，有明顯形變的坡體存在崩塌、坍塌及垮塌等現(xiàn)象；局部欠穩(wěn)定坡體有清晰可見的坡體后緣、側(cè)緣、前緣，另有沖溝等現(xiàn)象；無可見變形坡體從微地貌等特征來看沒有明顯變形跡象。結(jié)合InSAR識別的形變區(qū)的形變量級、形變面積、是否涉水，無人機(jī)監(jiān)測結(jié)果、威脅對象等因素，本文給出了采用專業(yè)監(jiān)測和工程治理、定期專業(yè)巡查、群測群防及暫無須管控4種防治建議。根據(jù)以上標(biāo)準(zhǔn)，4處隱患點(diǎn)被列為專業(yè)監(jiān)測和工程治理，7處隱患點(diǎn)被列為定期專業(yè)巡查，17處隱患點(diǎn)被列為群測群防，5處隱患點(diǎn)被列為暫無須管控。最后，將此次蓄水前確認(rèn)的32個(gè)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)進(jìn)行入庫，為后續(xù)地質(zhì)災(zāi)害隱患監(jiān)測預(yù)警及發(fā)電期地災(zāi)安全維護(hù)提供支撐。

表2 隱患點(diǎn)詳細(xì)信息

通過以上識別過程可以看出，InSAR技術(shù)不受環(huán)境與地形限制，具備全天時(shí)、全天候大范圍影像獲取與監(jiān)測能力，但是由于其為微波成像，分辨率低，識別結(jié)果與地形地貌相結(jié)合分析的能力較差，需借助外部數(shù)據(jù)對監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行判斷與進(jìn)一步分析。另一方面也受制于衛(wèi)星重返周期(12 d/景)，無法及時(shí)有效獲取影像。而無人機(jī)航測技術(shù)靈活性高、對單個(gè)坡體監(jiān)測效率高、成像分辨率高，能夠準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)裂縫，沖溝等滑坡微小地貌(表3)。同時(shí)還可通過建立三維模型等數(shù)字處理高精度還原地形地貌，輔助該區(qū)域綜合分析判斷。但是無人機(jī)受環(huán)境影響大，一次飛行覆蓋范圍有限，綜合成本較高(表3)。因此，將InSAR技術(shù)與無人機(jī)航測技術(shù)進(jìn)行聯(lián)合分析，利用InSAR范圍廣的特點(diǎn)廣域圈定形變范圍與量級，確認(rèn)潛在隱患點(diǎn)靶區(qū)，指導(dǎo)無人機(jī)重點(diǎn)飛行靶區(qū)提高飛行效率；利用無人機(jī)航測技術(shù)對重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行分析，精細(xì)識別與分析隱患點(diǎn)的微地貌，驗(yàn)證InSAR結(jié)果，進(jìn)一步結(jié)合形變跡象或破壞程度，最終綜合確定地災(zāi)隱患點(diǎn)。兩種技術(shù)互相彌補(bǔ)，可以以較高的監(jiān)測效、較低的工作成本，高效完成廣域高精度地災(zāi)隱患識別。

表3 InSAR與無人機(jī)各自優(yōu)勢對比與聯(lián)合識別

4 結(jié) 論

本文針對金沙江流域白鶴灘庫區(qū)重點(diǎn)庫岸段(葫蘆口-象鼻嶺地段)開展聯(lián)合InSAR與無人機(jī)航測的地質(zhì)災(zāi)害隱患綜合遙感識別研究。首先，基于Sentinel-1數(shù)據(jù)利用時(shí)間序列InSAR方法進(jìn)行了廣域的形變探測與潛在地質(zhì)災(zāi)害隱患識別，共識別出38處變形顯著的坡體。其次，結(jié)合無人機(jī)航測技術(shù)進(jìn)行野外驗(yàn)證與分析，最終確認(rèn)32處地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)。從災(zāi)害類型區(qū)分，滑坡21處，占比65.62%；崩塌11處，占比34.38%；根據(jù)蓄水后坡體涉水情況區(qū)分，有10處涉水隱患點(diǎn)，占比26.31%，28處非涉水隱患，占比73.68%。最后，結(jié)合每個(gè)隱患點(diǎn)的所在位置、形變量級、形變面積、相關(guān)的野外飛行航片及不同坡體的具體情況，給出了專業(yè)監(jiān)測和工程治理、定期專業(yè)巡查、群測群防等防治建議，完成了庫區(qū)蓄水前的地災(zāi)隱患點(diǎn)識別與建庫工作，對蓄水后災(zāi)害分析與監(jiān)測預(yù)警以及保障白鶴灘水電站的正常蓄水發(fā)電具有重要意義。

本文同時(shí)選取了形變面積與量級大且極易造成堵江風(fēng)險(xiǎn)的兩處隱患點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)分析，揭示了時(shí)間序列InSAR 技術(shù)與無人機(jī)航測技術(shù)對地災(zāi)隱患點(diǎn)的識別具有各自的作用與側(cè)重點(diǎn)。兩種技術(shù)各自單獨(dú)使用中的優(yōu)勢、劣勢與在隱患識別的作用見表3。

在綜合分析中，要注意講究策略，高效結(jié)合。InSAR結(jié)果對于無人機(jī)航測實(shí)施，可以指導(dǎo)重點(diǎn)區(qū)域，確定飛行范圍，給出大致形變范圍，指導(dǎo)航線規(guī)劃重點(diǎn)，輔助航測安全高效地有針對性開展。無人機(jī)航測結(jié)果對于InSAR成果可進(jìn)行交叉輔助驗(yàn)證，提供最新實(shí)時(shí)高分辨率影像，查明地質(zhì)地貌細(xì)節(jié)，輔助評判風(fēng)險(xiǎn)等級，指導(dǎo)開展重點(diǎn)區(qū)域歷史變形InSAR追溯分析。聯(lián)合InSAR與無人機(jī)航測，可以兼顧廣域全覆蓋監(jiān)測至局部細(xì)節(jié)獲取，兼顧實(shí)時(shí)現(xiàn)狀與歷史變形追溯結(jié)合，高效且安全，實(shí)現(xiàn)測繪加地質(zhì)綜合研判。

綜上所述，兩種技術(shù)在高山峽谷區(qū)域水庫庫岸災(zāi)害識別需要充分的發(fā)揮各自的優(yōu)勢，利用InSAR不受環(huán)境限制，覆蓋范圍大等優(yōu)勢開展廣域?yàn)?zāi)害點(diǎn)識別，利用無人機(jī)高分辨率、快速高效的優(yōu)勢開展重點(diǎn)坡體與庫段的精細(xì)解譯，聯(lián)合使用做到發(fā)現(xiàn)、驗(yàn)證及綜合研判的一體化，全面、高效地實(shí)現(xiàn)庫岸廣域地災(zāi)隱患點(diǎn)識別。本文對高山峽谷庫岸區(qū)域的地災(zāi)隱患識別提供了聯(lián)合InSAR與無人機(jī)航測的綜合遙感識別思路與方法，對水庫岸地質(zhì)災(zāi)害廣域識別具有較好示范作用與應(yīng)用價(jià)值。