基于遥感影像的变化检测方法在滑坡体提取中的应用

摘要

世界范围内，特别是山区，滑坡是仅次于地震造成重大人员伤亡和经济损失的地质灾害之一。据统计，上世纪最后20年间，滑坡重点承灾国意、日、美、俄等平均年滑坡经济损失达15-20亿美元。我国也是滑坡多发国，仅5·12汶川大地震所触发的滑坡便有5万余处以上，其中对城镇、乡村带来直接危害和间接威胁的达4000余处。除人员伤亡及经济损失外，滑坡还常常带来巨大的生态灾难。鉴于滑坡灾害的严峻形势及其带来的巨大损失，有效调查、监测滑坡分布与活动状况，进行滑坡预测与评估，能够为减灾救灾提供科学依据。本文以“5.12”汶川地震造引发的北川滑坡，以及矿山开采不当引起的重庆武隆大型滑坡为研究对象，分别采用CBERS-02B星19.6m空间分辨率的CCD数据，Radarsat-1的SAR影像和HJ-1BCCD影像，再利用两类变化检测方法来提取滑坡体。主要研究内容如下：
　　 ⑴利用多源遥感数据，旨在研究一种检测河道滑坡的快速有效的方法，迅速判断出滑坡位置，为救援减灾提供重要信息。首先，对于灾前CBERS-02B星多光谱影像，通过归一化水体指数(NDWI)来提取灾前水体信息主要为河道；由于灾后震区天气状况恶劣，故采用Radarsat-1SAR数据。利用水体在SAR影像上的特性，经过多次试验后使用阈值法来提取河道范围。再对两幅影像提取结果中的河道区域进行交集运算，检测出河道范围内的变化部分。通过上述方法提取的河道信息较为模糊、零散，这些模糊、零散并非都由滑坡堵塞河道造成，而是受噪声影响，在此对河道交集影像做膨胀处理，达到突出滑坡信息的目的，进而得以提取河道真实堵塞范围。最后进行人机交互判读，提取滑坡区域。实验以四川省北川县滑坡灾害为例，证明了该方法的有效性，为灾后滑坡提取提供了一种快速，高效的方法。
　　 ⑵以重庆武隆大型滑坡为研究对象，采用灾前、灾后HJ-1B星多光谱数据，利用差值法对滑坡体进行变化检测。在差值影像当中，区分变化和未变化的区域可以等同为一类背景和目标的分割，其难点和重点在于阈值的选择。本部分研究了四类对差值影像中变化和未变化区域分割的阈值自动选择方法，包括：循环分割算法、类别方差自动阈值法和矩不变自动阈值法利最佳熵阈值法，并根据检测结果对各类方法的优劣进行分析，选出一类适合滑坡体变化检测的自动阈值法。
　　 ⑶与其他自然灾害如洪涝、干旱、雪灾相比，滑坡灾害的发生范围较小，故基于遥感数据的滑坡灾情评估有其独有的特点。本文中根据滑坡灾害在遥感影像上反映出来的特点，结合能获取的数据的实际情况，从基础设施损毁评估、农业损失评估、人口受灾评估三个方面，采用直接简便的空间模型对滑坡灾害灾情展开评估。