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第15卷 第5 期 地 球 信 息 科 学 学 报 Vol. 15, No.5 2013 年10 月 JOURNAL OF GEO-INFORMATION SCIENCE Oct., 2013 滑坡图像自动识别浅议 王治华 （中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京 100101） 摘要：识别滑坡须先了解什么是滑坡，广义滑坡包括崩塌、滑坡、碎屑流、泥石流等所有斜坡重力侵蚀现象；狭义滑 坡指部分斜坡沿着斜坡内的一个或数个面在重力的作用下作剪切运动的现象。各类滑坡有自已特殊的地表形态 特征，发育的基本地质环境条件和触发因素，据这些特征识别滑坡。利用数字滑坡技术进行滑坡识别大致分为2 步：（1）通过RS 和GIS 技术将不同时间的调查区地物现场以不同分辨率展现在数字图像上，并与地理控制及地质 环境信息配准、组合，建立解译基础；（2 ）在滑坡地学理论指导下，通过人机交互方式进行解译和时空分析，获取减 灾防灾需要的信息。该方法尚未达到遥感自动识别滑坡的程度，但建立解译基础的过程已可由计算机通过多种程 序软件完成，故认为滑坡模式识别的前2 个步骤：数字化及预处理已由计算机实现。现需探索的是用计算机实现 基于滑坡地学理论知识，以人机交互方式进行的滑坡识别及分析过程。就狭义滑坡而言，基于DEM 的滑坡地形识 别已可由计算机实现。如能确定地面滑坡壁及滑体与地下滑面、滑床的关系，了解它们的光谱特征并建立计算模 型，便可构建遥感技术的滑坡模式识别。 关键词：滑坡；模式识别；数字滑坡技术；解译基础；滑坡地面与地下要素 DOI ：10.3724/SP.J. 1047.2013.00726 1 引言 的研究区已知滑坡分布或者与训练区的目视解译 结果进行对比，看重合多少，如有85%或90%重合， 高速发展的空间信息技术为滑坡调查和研究 则认为该类方法识别滑坡的精度可达到85% 或 提供了不断创新的，强有力的支持，特别是数字摄 90%，或更高。 影测量技术、高分辨率卫星数据和GIS 技术问世以 笔者认为这样的“自动识别模型”不够科学严 来，国内外滑坡学者在滑坡识别、区域滑坡调查、编 谨，难以实用。其主要的不足之处在于：（1）没有明 目、制图、滑坡危险性评价或预测、灾情评估、滑坡 确识别是什么滑坡；（2 ）没有指出识别方法（或模 [1-14] 分析、预警模型研究等诸方面取得一系列成果 。 型）的物理（地学）依据；（3）采用的多种数学方法未 一些学者，特别是年轻学者并不满足于遥感和GIS 与滑坡特征联系；（4 ）未见有说服力的推广应用实 技术在滑坡研究领域已取得的进展，提出“可否实 例，同一研究区，从已知到已知的验证方法，不符合 现滑坡自动识别？”，并进行了一些探索。也见一些 科学论证原则，难以说明成果的可信程度。本文主 介绍通过多种图像处理和一些算法实现‘自动识别 要探讨什么是滑坡？何种地质环境可能发生滑 滑坡’的文章。概括起来，其大致做法是：收集研究 坡？目前识别滑坡的主要方法，以及模式识别滑坡 区的已知滑坡资料（或取一训练区根据已知滑坡进 前景预测等问题。 行图像目视解译）和遥感图像数据，建立研究区的 DTM ，将图像数据进行预处理（多光谱合成，几何校 2 滑坡及其发育环境 正，不同类型遥感数据融合等）；对预处理的图像数 据再进行多种图像处理或数字计算（如不同时相图 2.1 识别滑坡的目的意义 像的植被指数，光谱角向量变化，主成份分析，小波 识别滑坡的目的是为了评估其危害，规划防治 变换、神经网络、支持向量机...等），形成“自动识别 措施、研究滑坡，或在其他地区（或相似地质环境区 模型”；将模型计算结果的图像的某类特征与收集