城鎮地區災難性滑坡早期識別與評估 王賢敏等著 9787030754097 【台灣高等教育出版社】

內容簡介
《城鎮地區災難性滑坡早期識別與評估》瞄準「平安中國」，針對目前城鎮滑坡災害防治的社會經濟發展重大需求，聚焦潛在滑坡災害隱患識別和大尺度區域滑坡易發性評價，提出涵蓋表觀特徵、活動特徵和成災特徵的滑坡隱患識別綜合判據，提出危險人工邊坡自動識別新方法，構建滑坡易發性動態評價技術框架，建立綜合歷史滑坡和滑坡隱患開展易發性評價的方法。《城鎮地區災難性滑坡早期識別與評估》內容基於成功應用於四川茂縣、薛城，西藏察雅，河北寬城、邢台、涉縣，三峽庫區秭歸—巴東等地區的研究成果，提高滑坡隱患識別的精度，提升易發性評價的準確性、合理性與實用性，為防治人類活動頻繁地區的滑坡災害，以及制定合理的城鎮化發展政策提供科學依據。

目錄

目錄
第一篇城鎮地區潛在災難性滑坡隱患識別
第1章城鎮地區活動滑坡隱患早期識別2
1 1地表形變特徵提取2
1 1 1基於PS-InSAR技術的地表形變特徵提取2
1 1 2基於SBAS-InSAR技術的地表形變特徵提取3
1 2滑坡隱患識別判據4
1 3薛城地區活動滑坡隱患盲識別7
1 3 1薛城地區工程地質特徵7
1 3 2薛城地區多源數據9
1 3 3薛城地區孕災與致災因素建立10
1 3 4薛城地區活動滑坡隱患識別12
1 3 5薛城地區活動滑坡隱患分佈特徵與成因特徵20
1 3 6薛城地區滑坡隱患野外調查驗證25
1 3 7薛城地區特大滑坡隱患形變模式與規律29
1 4茂縣地區高位滑坡隱患識別37
1 4 1高位滑坡隱患含義37
1 4 2茂縣地區工程地質特徵39
1 4 3茂縣地區多源數據40
1 4 4茂縣地區孕災與致災因素建立42
1 4 5茂縣地區高位滑坡隱患識別42
1 4 6茂縣地區高位滑坡隱患孕災與致災特徵50
第2章城鎮地區危險人工邊坡自動識別59
2 1河北省三地區工程地質特徵59
2 1 1涉縣地區工程地質特徵59
2 1 2邢台地區工程地質特徵60
2 1 3寬城地區工程地質特徵61
2 2河北省三地區危險人工邊坡自動識別63
2 2 1地表覆被自動變化檢測63
2 2 2人類工程活動區域識別65
2 2 3危險人工邊坡自動識別方法66
2 3危險人工邊坡自動識別系統73
2 3 1總體架構73
2 3 2功能模塊75
第二篇城鎮大範圍區域滑坡災害易發性評價
第3章基於隱患識別和集成學習的城鎮地區滑坡災害易發性評價82
3 1察雅研究區工程地質特徵82
3 2察雅研究區歷史滑坡災害發育特徵84
3 3察雅研究區滑坡隱患識別86
3 3 1察雅研究區多源時空數據86
3 3 2察雅研究區孕災與致災因素構建87
3 3 3察雅研究區潛在滑坡隱患識別88
3 4察雅研究區滑坡易發性評價102
3 4 1滑坡易發性綜合評價102
3 4 2察雅研究區滑坡高易發成因機制110
第4章城鎮地區滑坡易發性動態評價與演化特徵113
4 1三峽庫區秭歸—巴東段工程地質特徵113
4 2三峽庫區秭歸—巴東段滑坡易發性評價116
4 2 1三峽庫區秭歸—巴東段多源時空數據116
4 2 2三峽庫區秭歸—巴東段孕災與致災因素構建117
4 2 3三峽庫區秭歸—巴東段斜坡單元分割123
4 2 4基於深度神經網路的滑坡易發性評價演算法125
4 2 5基於深度神經網路的滑坡易發性評價結果126
4 2 6不同模型滑坡易發性評價比較130
4 3三峽庫區秭歸—巴東段滑坡易發性演化特徵與動態響應機制135
4 3 1三峽庫區秭歸—巴東段影響滑坡易發性的關鍵因素135
4 3 2三峽庫區秭歸—巴東段滑坡易發性動態演化特徵136
4 3 3三峽庫區秭歸—巴東段滑坡易發性動態響應機制140
參考文獻143

精彩書摘
第一篇城鎮地區潛在災難性滑坡隱患識別
伴隨著全球氣候變化、極端降雨增加、城市擴張和人類工程活動加劇，城鎮地區災難性滑坡和人工邊坡失穩發生頻率明顯增加。大約80%的災難性滑坡事先未被發現，給人民生命財產和重要基礎設施帶來重大損失，嚴重阻滯社會經濟的可持續發展，因此亟須提前準確發現潛在的滑坡隱患和危險人工邊坡，及時採取有效防治措施，避免造成社會經濟的巨大損失。本篇從活動滑坡隱患早期識別和危險人工邊坡自動識別兩方面，開展廣域城鎮地區潛在滑坡隱患識別研究，揭示滑坡隱患的形變破壞模式、形變演化特徵與成因機制。識別結果已在野外地質調查中得到成功驗證，並成功應用於四川茂縣、理縣薛城，河北寬城、邢台、涉縣，西藏察雅等地區。
第一章城鎮地區活動滑坡隱患早期識別
1 1地表形變特徵提取
干涉合成孔徑雷達（interferometricsynthetic aperture radar，InSAR）測量技術通過對
不同時刻獲取的具有相干性的圖像進行干涉處理，計算雷達波干涉相位，進而提取地表形變測量值，精度可達毫米級（Zebker et al ，1994；Li et al ，1990）。InSAR技術能夠在廣域地形陡峭的山區開展同步監測，準確提取地表形變特徵，成為滑坡隱患早期識別的重要支撐技術（Mondini et al ，2021）。用於測量地表形變的InSAR監測技術主要包括差分干涉合成孔徑雷達（differential InSAR，D-InSAR）測量技術（Gabriel et al ，1989）、永久散射體干涉合成孔徑雷達（persistent scatterer InSAR，PS-InSAR）測量技術（Ferretti et al ，2001）、小基線集干涉合成孔徑雷達（small baseline set InSAR，SBAS-InSAR）測量技術（Berardino et al ，2002）、集成時序InSAR技術等（Bekaert et al ，2020；Dong et al ，2018）。
1 1 1基於PS-InSAR技術的地表形變特徵提取
PS-InSAR技術的原理是採用時序雷達影像提取永久散射體點，這些永久散射體點的散射特性不受時間、空間和大氣影響，是長時間序列下回波信號穩定的點目標（Ferretti et al ，2001）。根據提取的永久散射體點，建立地面雷達波反射信號相位差分與地表形變之間的函數關係，從而提取雷達視線向地表形變測量值（Farina et al ，2006；Ferretti et al ，2001）。
採用相干係數閾值方法來選取永久散射體點（Colesanti et al ，2002；Ferretti et al ，2001）：
（1 1）
式中：M為影像干涉對中主影像的局部像素信息塊；S為從影像的局部像素信息塊，像素信息為複數，*表示共軛運算；m和n定義局部窗口的尺寸；i和j為像素坐標；γ[0，1]為相干係數，γ的值越接近1，則對應空間點（中心像素）處干涉相位雜訊越小，信噪比越高（Colesanti et al ，2002；Ferretti et al ，2001）。將相干係數γ與相干係數閾值T進行比較，若某個像素處的相關係數γ大於相干係數閾值T，則該像素為永久散射體點（Ferretti et al ，2001；Zebker et al ，1992）。
基於提取的永久散射體點建立德洛奈（Delaunay）三角網，並進行相位解纏，去除線性形變、地形誤差、大氣相位和雜訊，從而獲得每個永久散射體點處的地表形變數估計（廖明生等，2014；Ferretti et al ，2001）。其中，採用數字高程模型（digital elevation model，DEM）數據去除地形相位的影響和進行地理編碼，採用空域低通濾波器和時域高通濾波器去除大氣延遲誤差（陳強等，2012；祁曉明，2009；Ferretti et al ，2001）。
1 1 2基於SBAS-InSAR技術的地表形變特徵提取
SBAS-InSAR技術連接獨立的時序雷達影像，生成一系列短基線的影像集合，每個影像集合均具有短的時間基線和空間基線（Berardino et al ，2002）。SBAS-InSAR技術在每個影像集合中進行干涉處理，生成差分干涉圖，能夠有效解決空間失相干問題和長時間基線導致的失相干問題，最小化大氣相位延遲誤差；根據最小范數準則，採用奇異值分解方法連接各影像集合，計算地表形變（Berardino et al ，2002）。SBAS-InSAR技術通過小基線集，即短基線，能夠提升時序雷達影像的時間採樣率，保證差分干涉影像對的相干性，提高相干點的空間密度，從而實現連續準確的地表形變測量（Berardino et al ，2002）。
SBAS-InSAR技術的主要步驟簡述如下。假設在N+1個時間節點t0，t1， ，tN分別拍攝N+1景雷達影像，設置時間基線與空間基線閾值，使每景SAR影像與至少1景SAR影像構成干涉影像對，並生成差分干涉圖，因此干涉影像對的數量M滿足（Berardino et al ，2002）。
第j個差分干涉圖的差分干涉相位（廖明生等，2014；Mora et al ，2003；Berardino et al ，2002）為
（1 2）
式中：和分別為tB和tA時刻的相位；dtB和dtA分別為tB和tA時刻相對於初始時刻t0的雷達視線向累積形變位移量；λ為雷達中心波長；分別為大氣延遲相位、地形相位和相干雜訊相位。
對差分干涉圖進行相位解纏，並採用地面控制點進行軌道精鍊和平地效應去除，解纏后的差分干涉相位Δ j（廖明生等，2014；Mora et al ，2003；Berardino et al ，2002）為
（1 3）
式中：VL為tL時刻的形變速率。所有解纏后的相位構成了一個M×N的矩陣，採用奇異值分解演算法求解形變速率最小范數意義上的最小二乘解，進而求解形變速率在時間上的積分，得到地表形變位移量（Schmidt et al ，2003；Berardino et al ，2002）。最後，採用空域低通濾波和時域高通濾波去除大氣相位，並進行地理編碼，獲得最終的地表形變測量值（廖明生等，2014；Berardino et al ，2002）。
1 2滑坡隱患識別判據
InSAR技術能夠有效監測和提取地表形變特徵，然而由於存在幾何畸變、一維視線向測量敏感性、相位混疊效應等局限性（Mondini et al ，2021；許強等，2019），InSAR技術在滑坡隱患識別和調查方面存在局限性和挑戰性。此外，InSAR產品存在大量雜訊和信息干擾，且除活動滑坡以外，還有許多因素可產生地表形變，包括地面沉降、採礦活動、地下水開採、基坑開挖、地殼運動等。
目前活動滑坡隱患識別主要依據：?地表形變特徵（Rehman et al ，2020；Wang et al ，2019；Dong et al ，2018；Xie et al ，2016）；?地表形變與地形特徵（Guo et al ，2021；Liu et al ，2018；Zhao et al ，2012）；?地表形變、地形與地貌特徵（Dun et al ，2021；Zhang et al ，2020；Zhao et al ，2018a，2018b）；?地表形變與地質特徵（Solari et al ，2020）。可見目前研究通常採用地表形變、地形、地貌特徵來識別活動滑坡隱患。然而，滑坡災害是一個複雜的演化系統，受到地質、地形、環境等孕災因素控制，受到降雨、人類工程活動、地震等致災因素誘發，表現出地表形變和災害微地貌特徵。滑坡災害的發育發生是孕災環境和致災因素共同作用的結果。目前研究採用的滑坡隱患識別判據忽略了關鍵的致災機制，導致較低的識別精度和較高的虛警率，從而浪費了大量人力、物力、財力用於野外調查驗證虛假的滑坡隱患。因此，需要建立綜合地表形變、表觀特徵、孕災機制和致災機制的活動滑坡隱患識別判據，建立涵蓋滑坡產生、發展、失穩全過程的隱患識別判據，從而有效提高隱患識別的準確性，降低虛警率。
本節提出集成地表形變、地表覆被變化、工程岩組、地形、微地貌、環境、斷層構造、降雨、地震、人類工程活動特徵的隱患識別綜合判據，該判據集成了滑坡運動特徵、表觀特徵、孕災特徵和致災特徵，貫穿滑坡發育、發展和運動全過程，為滑坡隱患識別的通用判據，可用於滑坡隱患盲識別，即無須先驗知識便可開展活動滑坡隱患識別。建立的綜合判據如圖1 1所示。
當斜坡滿足以下7條判據時，該邊坡被認為是活動的滑坡隱患。
1 地表形變特徵判據
（1）斜坡雷達視線向的形變速率VLOS大於雷達視線向形變速率標準偏差σ的2倍，即（Bekaert et al ，2020；Solari et al ，2020）。標準偏差σ反映了形變速率值的不確定性（Bekaert et al ，2020），因此當斜坡的形變速率超過2σ時，可以確定斜坡在發生運動形變。