基于遥感的三峡库区库岸岩土体类型及空间分布研究

郭培虹，牛瑞卿

（中国地质大学地球物理与空间信息学院，武汉 430074）

基于遥感的三峡库区库岸岩土体类型及空间分布研究

郭培虹，牛瑞卿

（中国地质大学地球物理与空间信息学院，武汉 430074）

三峡水库175 m蓄水后，库区水位在30 m范围内周期性波动，将引起地下水位变化和库岸再造，对土质岸坡和岩质岸坡产生不利影响。确定岸坡类型及其空间分布是评价岩土体稳定性的重要内容，采用传统方式在库区5 311 km的大范围内开展调查工作需要耗费大量的人力和财力。借助遥感技术，利用泥沙指数SI提取试验区相对泥沙浓度，并对泥沙浓度进行等级划分；通过不同等级的泥沙浓度划分，可大范围快速圈定土质岸坡和岩质岸坡的空间分布。经在三峡库区长江干流32个区段的野外实地验证，该方法划分岸坡类型的精度达84.375%。

三峡库区；泥沙浓度；岸坡类型；遥感

三峡水库建成后，坝前水位保持在145～175 m间波动，库水位变幅30 m，以前出露的岸坡岩土体周期性出没于水中，导致地下水和库水共同作用于岸坡表面和岩土介质，对岩土体产生物理、化学、力学作用，对土质岸坡和岩质岸坡产生不同的影响。蓄水后，土质岸坡周期性浸泡在库水中，或部分浸泡在库水中，吸水膨胀，加之波浪的侵蚀，导致古滑坡或古倒石堆前缘发生错落，古滑坡或古倒石堆再发生滑移，老滑坡复活，直至产生坍岸、坍塌或滑坡；而岩质岸坡周期性出没于库水中，引起岸坡岩体物理力学性质发生改变，在库水静压力、浮托力和动水压力等作用下，岩体底部的潜在滑动面浸水软化、泥化，空隙压力增大，抗剪强度降低，引起岸坡沿软弱滑动面活动，导致发生岩质滑坡、岩体崩落等［1-3］。

圈定岩土体岸坡类型及其空间分布是岸坡变形破坏规律与岸坡稳定性评价研究的基础。目前，圈定库岸岩土体岸坡类型及其空间分布的方法主要是通过野外调查获取［4］。在库区5 311 km的大范围内采用传统方式开展调查工作需要耗费大量的人力、财力，且耗时。遥感技术能大范围、快速、高效地获取多波段、多时相信息，解决相关数据的获取和更新问题。库区地表植被覆盖多，而遥感的穿透性差，所以不能直接利用遥感圈定库区的岩土体类型及其空间分布。经野外实践调查，发现长江中泥沙浓度与近岸的岩土体岸坡类型具有相关性。依据泥沙含量与岸坡类型的相关性，本文以三峡库区秭归至巴东段为试验区，采用合适的悬浮泥沙遥感模型，计算研究区长江干流泥沙含量，并用泥沙含量间接推断岩土体岸坡类型及其空间分布，为库区岸坡稳定性分析提供依据。

1 悬浮泥沙遥感模型

目前，国内外许多学者对应用遥感技术监测悬浮泥沙的研究已经做了大量的工作，提出了众多的悬浮泥沙遥感定量模型，如线性关系模型、对数模型、双对数模型、负指数模型等［5，6］。这些模型都含有一些未知参数，要由实测数据来拟合，并且每种模式都要做精确的大气校正，因此在缺乏大气参数或没有足够实测数据的情况下，这些模型的精度和准确性得不到保证［7］。针对这种情况，本文采用不需要实测资料来提取悬浮泥沙信息的泥沙指数方法，计算研究区长江泥沙相对含量，并用泥沙含量间接地推断沿岸的岸坡类型。

对悬沙水体进行遥感分析，应从不同含沙水体的光谱反射特性出发，对含沙水体进行光谱特性试验以选择合适的遥感估算模式。水体的光谱特征是由水中的各种物质对光辐射的吸收和散射性质决定的，是遥感监测的基础［8］。图1是在试验室测试的不同悬浮泥沙含量下的光谱曲线，显示出反射率随泥沙含量的增加而提高的趋势，波长在550～700 nm之间尤为明显，该范围与CBERS的第2波段和第3波段一致，这与前人研究的结果相吻合［9］。因此利用第2波段和第3波段影像就可以反映水体泥沙含量的差异。采用泥沙指数［7，10］SI（Sediment Index）进行泥沙含量提取，计算公式为

式中：B2，B3分别表示CBERS影像的第2和第3波段的视反射率。为了便于岸坡类型的划分，需对泥沙含量进行分类。通过不断的尝试和比较，本文采用下面分类方法划分不同悬浮泥沙浓度水体：S＞M+D，高悬浮泥沙水体；S≤M+D，低悬浮泥沙水体（S代表泥沙浓度，M代表平均值，D代表标准方差）。

图1 不同悬浮泥沙含量水体反射率光谱曲线［8］ig.1 Spectral reflectance curves w ith different suspended sediment concentrations［8］

土质岸坡受水流冲刷和削蚀作用，其构成物质容易被携带到长江里，造成近岸泥沙含量增大。因此，可将泥沙浓度高的近岸推断为土质岸坡。

2 试验方法与步骤

本文对中巴资源卫星02号提供的CBERS影像，进行如下预处理，来获得长江水体中每点的相对泥沙含量，并用不同等级的泥沙含量圈定岩土体岸坡的空间分布。

（1）几何校正：在1∶50 000的地形图上选取控制点，对2006年的影像进行几何校正。

（2）计算视反射率：对于水体环境遥感分析而言，消除大气影响很重要。这里利用不需要外部输入的内部平均相对反射率法进行图像的大气校正，即将图像各波段的每个像元除以该波段整个图像灰度值的平均值，得到视反射率图像。

（3）水体提取：不同地物类型在不同波段的波谱值存在差异（图2）。由图2可知，在第4波段，水体与其他地物有明显不同，水体在4波段的辐射亮度普遍偏低，因此本文采用阈值法［11］来提取水体。通过统计，本文选取的阈值为40。

图2 不同地物的光谱曲线Fig.2 The spectral curve w ith different features

（4）计算泥沙指数：该部分计算中巴资源卫星影像的泥沙指数，并对其进行等级划分。

（5）划分岸坡类型：根据上一步分出的泥沙类型，将高悬沙浓度地区的近岸圈为土质岸坡，其余区域为岩质岸坡。

3 试验结果与分析

3.1 研究区及遥感影像数据源

本文的研究区域为长江流域三峡库区的秭归到巴东河段，遥感影像数据源为中巴资源卫星02号影像1景，空间分辨率为19.5 m，轨道号为04／65，成像时间为2006年6月11日（图3）。

图3 研究区假彩色合成遥感影像（RGB＝4，3，2）Fig.3 Original remote sensing images（RGB＝4，3，2）

3.2 泥沙指数计算结果

对经几何校正的影像，计算其视反射率，得到水体视反射率。再通过设阈值，用第4波段提取水体并二值化，得到水体二值图。

用公式（1）计算长江流域三峡库区河段的悬浮泥沙指数，再与其二值化水体图进行乘积，得到水体泥沙指数。最后，对水体泥沙指数进行分类，并根据泥沙等级划分其近岸的岸坡类型，得到结果图（如图4）。

3.3 结果验证

为了对本次试验结果进行精度检验，本文在试验区选取了32个样区，与野外实测资料对比。经验证，其精度为84.375%。表1为样区实测岸坡类型与利用泥沙浓度间接推断得到岸坡类型的对照表。其中样区编号前加“△”注记部分为错分区，样区编号前加“*”的地方附有实地照片。

图4 泥沙等级与岩土体岸坡类型对照图Fig.4 Contrast image between the SSC gradation and types of rock-soil bank slope

表1 用泥沙含量划分的岸坡类型和实测数据对比表Table1 Comparison between the result divided by SSC scale and m easured data

3.4 结果分析

以上试验结果反映了研究区长江干流沿岸的库岸岩土体岸坡类型，表1中用实测资料对其进行验证，部分区域出现错分，为更清楚地说明这种结果，对图4和表1进行如下分析：

（1）一些土质岸坡处的植被覆盖密度比较大，植被可以减弱水流对岸坡的冲刷，从而使其沿岸泥沙浓度较低，导致原本为土质岸坡的地段被错分为岩质岸坡，比如样区9。

（2）样区11为兵书宝剑峡峡谷段，该段河谷狭窄，岸坡陡峭，以碳酸岩为主，而碳酸岩易溶于水，使水中泥沙含量增大。

（3）在河道转弯处，长江水流流速变缓，泥沙容易淤积，造成泥沙浓度偏高。另外，也可能是长江水激起的波浪，使遥感影像上的水体反射率增大，计算得到的泥沙浓度也偏高，进而影响岸坡划分的结果。

（4）部分岩质岸坡段，由于人工活动比较强，比如码头或者渡口等，使附近水体变浑浊，其在遥感影像上反映为泥沙浓度高的地方。在这种情况下，该段可能被误分为土质岸坡。

（5）从样区24的实际照片上，可以看到其表层为堆积土，但经实地调查，该区地表土厚度不超过2 m，所以实测岸坡将其划为岩质岸坡。本文的试验方法是通过泥沙浓度间接反映岸坡类型，该方法并不能消除土体厚度对岸坡类型划分的影响。

4 讨 论

本文根据中巴02星提供的遥感数据，采用泥沙指数提取研究区相对泥沙含量，并根据泥沙含量推断其近岸的岸坡类型。通过野外实测数据的验证发现，利用泥沙含量间接划分岸坡类型的方法在该研究区是可行的。同时，有以下几方面的问题还需进一步探讨。

（1）泥沙与水流速的相关关系：长江中水流对两岸物质有一定的冲刷和削蚀作用，进而影响近岸水中的泥沙浓度分布，因此，本文借助泥沙含量间接推断岸坡的物质组成。但是，由于长江水是动态的，经水流冲刷剥落的物质可能将随水流流到下游去，这将会影响最后岩土体岸坡类型的划分精度。为了进一步提高划分岩土体岸坡类型的精度，还需对水流流速与泥沙的相关关系进行进一步的研究。

（2）遥感影像的时相选择问题：每年11月至次年4月，长江处于枯水期，水流速减慢，长江水携沙能力以及对两岸的冲刷和侵蚀作用减弱，而在每年的6-9月，长江处于汛水期，水库来水来沙大部分集中在这个时期，因此本文选取了6月份的遥感影像。另外，为了消除人工活动（如长江中往来的船只等）对试验结果的影响，可以取多幅不同时相遥感影像计算得到泥沙含量，再对其求平均泥沙含量。

本文仅仅是利用泥沙含量划分岸坡类型的一个初步尝试，为进一步验证该方法，可以对实地的悬浮泥沙成分和沿岸岸坡的构成物质进行采样，分析二者的成分来确定悬浮泥沙与近岸岸坡的关系。

致谢：感谢地球空间信息研究所老师和同学给予的指导和帮助。

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［9］ 荀毓龙.遥感基础试验与应用［M］.北京：中国科学技术出版社，1991：205-208（XUN Yu-long.Test and Application of Remote Sensing-Based［M］.Beijing：China Science and Thechnology Press，1991：205-208.（in Chinese））

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［11］王天鸠，袁士聪，安裕伦，等.贵州山区CBERS影像的水体自动提取［J］.贵州师范大学学报（自然科学版），2007，25（3）：35-37.（WANG Tian-jiu，YUAN Shi-cong，AN Yu-lun，et al.A method to extractwater-body from CBERS image data in Guizhou［J］.Journal of Guizhou Normal University（Natural Sciences），2007，25（3）：35-37.（in Chinese） ）

（编辑：赵卫兵）

Study on Classification of Rock-Soil Bank Slope and Its Spatial Distribution in Three Gorges Reservoir Area Based on Remote Sensing

GUO Pei-hong，NIU Rui-qing
（Institute of Geophysics and Geomatics，China University of Geosciences，Wuhan 430074，China）

Since the Three Gorges Reservoir has been operated forwater storage to elevation 175 m，thewater levels in the reservoir area are fluctuating cyclically at the range of30m in the bank slope，which will lead to the changes in groundwater and reservoir banks rebuilding.And changes in groundwater and reservoir water may affect bank slope surface and rockmediums differently.It is of great significance for the disaster prevention andmitigation in the Three Gorges Reservoir area that the slope types and spatial distribution are determined.Surveying the reservoir banks in the Three Gorges Reservoir about5311km using traditionalmethods，we should require a lotof human and financial resources.In this paper，with remote sensing technology，we extracted the relative sediment concentrations at the experimental zone by sediment index（SI），and graded the sediment concentration，then the spatial distributions of soil and rock bank slopeswere differentiated.Comparing with themeasured data，we can get a better result by the method that the bank slopes are classified by sediment concentration indirectly.The accuracy is 84.375%.This paper offers a large-scale，fast，effective and new method for division of bank types.

Three Gorges Reservoir；sediment concentration；slope type；remote sensing

TP79；TV145

A

1001-5485（2010）04-0070-04

2009-04-20；

2009-06-15

“863”课题（2007AA12Z160）；国家自然科学基金委项目（40672205）和国土资源部三峡库区三期地质灾害防治重大科学研究项目（SXKY3-2-2）

郭培虹（1984-），女，山西平遥人，硕士研究生，主要从事遥感图像处理与地质灾害预测研究，（电话）15927278778（电子信箱）gph_1984＠126.com。