四川省芦山“4.20”7.0级地震公路灾情遥感监测评估(题目与结论关联不大）（个人认为如果要考虑与基金的关联度，约稿可以写一篇题目为“3S”技术在四川省芦山“4.20”7.0级地震突发事件中的应用）
任玉环1，许清1，刘萌萌1，刘向龙2，吴忠宜2，张怀珍1，刘亚岚1,?
（1.中国科学院遥感与数字地球研究所 北京 100101；
2. 交通运输部科学研究院 北京 100029）
摘要：四川省芦山“4·20”7.0级强烈地震发生后，次生地质灾害造成灾区多处公路损毁，快速、准确地监测公路灾情，对公路应急抢通保通至关重要，也是应急救灾的一项重要而基础性的工作。利用遥感影像和信息提取技术获取公路灾情为交通应急指挥服务是一种有效的途径。本文利用遥感二号卫星影像与中科院遥感与数字地球研究所拍摄的机载航空影像，结合交通运输部相关基础数据，重点针对公路灾情开展了遥感监测与详细的评估分析。在公路周边共发现433处地质灾害点，灾害类型以崩塌为主。其中对公路已造成影响的灾害点197处，损毁公路总长度约10公里。另有潜在危险性较大的灾害点63处，对公路构成严重威胁，需注意加强防范。经实地验证，公路灾情信息提取结果真实可靠。本文的信息提取与分析结果已分别在震后第二天和第三天上报到交通运输部，为高效组织开展公路抢修保通提供了科学的依据。
关键词：芦山地震，地质灾害，公路灾情，遥感
Survey(Monitorning) and Evaluation(Assessment) of Highway(Road) disaster after Ms 7.0 Lushan Earthquake Based on Remote Sensing
Ren Yuhuan1, Xv Qing1, Liu Mengmeng1, Liu Xianglong2, Wu Zhongyi2, Zhang Huaizhen1, Liu yalan1,* (1. Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, 100101; 2. China Academy of Transportation Sciences, Ministry of Transport of People’s Republic of China, Beijing,
China,100029)
Abstract: After the 7.0 magnitude Lushan earthquake occurred on Apr. 20th, 2013, the secondary geological disasters caused many damages of highway(road). It was an important and basic work(job) of emergency relief for highway(road) disaster monitoring fast and accurately. There was a mature and effective way of obtaining highway(road) disaster information based on remote sensing images and information extraction technology. Using(Utilizing) Yaogan II remote sensing satellite images as well as(and) airborne aerial images acquired by Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, the paper focused on highway(road) disasters monitorning with image-based visual interpretation and analysis methods. After information extraction, 433 geological disasters around roads were found and collapse was the main types of disaster. . 197 disasters have impacted highway(road) and the total length of damaged sections was about 10 km. Meantime, there were 63 disasters posed a serious threat to highway(road), which should be paid attention to. The field investigation proved the road disaster extraction ?
通讯作者：刘亚岚：（1968－），女，博士，研究员，研究方向为遥感图像理解与应用。liuyl@irsa.ac.cn 基金项目：国家自然科学基金重点基金预研项目（91024004）与国家自然基金项目（40971201）。
results in this study were reliable. The highway(road) disaster survey(monitorning) result was provided to the Ministry of Transport of People’s Republic of China within two days after the earthquake, and the result was a sufficient basis for carrying out road repair scientifically and effectively.
Key words: Lusan earthquake; Geological disaster; Highway(Road) disaster; Remote sensing 1． 引言
北京时间2013年4月20日8时02分四川省雅安市芦山县（北纬30.3度，东经103.0度）发生7.0级地震[1]，震源深度13公里, 最大烈度为IX度，VI度区及以上总面积为18682平方公里[2]。四川及周边的重庆、甘肃、陕西、贵州、云南等省市都有明显震感。截至2013年4月24日14时30分，共造成196人死亡，11470人受伤[3]。据中国地震局网站消息，截至2013年5月7日20时，共记录到余震8182次，其中3.0级以上余震122次，最大余震5.7级[4]。中国地震局经研究决定将地震名称规范为：四川省芦山“4·20”7.0级强烈地震。
公路是抗震救灾的“生命线”，地震引起的滑坡、崩塌等次生地质灾害造成多处公路损毁，导致救灾车辆、人员和物资难以进入，严重影响了应急救灾速度。地震发生后，318国道在雅安市雨城区境内路段塌方，道路中断，经抢修于20日下午5时恢复通行[5]。210省道芦山县至阿坝州小金县段也因塌方中断，于21日晚19时抢通[6]。宝兴县境内道路严重损毁，一度成为孤岛[7]。快速、准确地监测公路灾情，是应急救灾的一项重要而基础性的工作。
经过2008年汶川地震[8,9]、2010年玉树地震[10]等的应用实践，遥感技术在震后灾害监测中的重要作用日益凸显，技术方法也逐渐成熟。在芦山“4·20”7.0级强烈地震发生后，遥感技术也同样发挥了重要的作用，同时，全国各部门的应急响应速度也明显提升。地震发生当天，交通运输部科学研究院与中国科学院遥感与数字地球研究所的灾区交通遥感监测联合工作组，针对灾区公路灾情进行了监测分析。本文即是该项工作的成果总结。 2． 数据源与研究区域
2.1 数据源
本文所利用的数据主要包括遥感二号卫星数据以及中国科学院遥感与数字地球研究所于地震发生后5个多小时内获取的航空遥感影像数据。同时，为了分析震害对公路造成的影响，并给出损毁路段的具体位置，本文还利用了四川省1：100万县级行政区划图和四川省1：10 万国道、省道、县道分布矢量数据。
图1 芦山地震灾区遥感影像覆盖范围示意图
Fig.1 Sketch map of remote sensing images coverage for Lushan earthquake
四川省芦山“4·20”7.0级强烈地震发生后，中科院遥感与数字地球研究所第一时间启动应急响应预案，紧急协调飞行航线。20日9时50分，航空遥感飞机B-4101携带光学传感器从四川绵阳机场起飞，开始执行雅安地区地震灾情遥感监测任务。13时37分，第一架次返航，获取了覆盖地震灾区芦山、宝兴、邛崃等县市的航空遥感数据，空间分辨率0.6米。16时，第一批航空遥感数据从四川传回到中科院遥感与数字地球研究所。经过整夜的处理，21日生产出高分辨率航空条带数据，面向国内抗震救灾相关部门和单位实现数据共享。此次共享的航空遥感影像数据覆盖范围包括雅安市的芦山县中南部、宝兴县东南部、天全县东部、雨城区北部、名山县北部，以及成都市的邛崃市中西部、蒲江县西部，有效覆盖面积约2600平方公里。本文所用数据即主要是此次共享的航空影像数据以及地震当天获取的遥感二号全色卫星数据，遥感二号数据过境时间为20日14：13。影像数据覆盖范围如图1所示。 2.2 研究区域
本文对航空影像、遥感二号卫星影像覆盖范围内的所有区域进行了公路灾情监测，即研究区域包括了雅安市的芦山县、宝兴县、天全县、雨城区、名山县等区县的部分区域，以及成都市的邛崃市、蒲江县等区县的部分区域。研究重点为芦山县、宝兴县、天全县等重灾区。
芦山县为四川省雅安市所辖县，位于四川盆地西缘，盆地周山区县。北与汶川，东北与崇州、大邑县，东南与邛崃，南与雨城区，西南与天全县，西北与宝兴县相连，县城位于芦阳镇。幅员面积1364平方公里，辖6镇9乡，人口12万。距雅安市市区33公里，位于龙门山前缘构造带南段。龙门山断裂带上地震多发，2008年的汶川大地震即发生在距离芦山县北部大川镇仅69公里处。此次芦山“4·20”7.0级强烈地震的震中则位于该县龙门乡。
天全县为四川省雅安市所辖县，位于四川盆地周山区西缘，地处二郎山东麓，青衣江之滨。县境东与芦山县、雨城区接壤，南连荥经县，西接沪定县、康定县，北邻宝兴县，县城设城厢镇。总面积2400平方公里，辖23个乡（镇），人口13.8万人。境内地貌呈深中切割，地势西北高，东南低。
宝兴县为四川省雅安市所辖县，位于四川西部，雅安市北部，夹金山下，幅员面积3114平方公里。全境褶皱密集，断裂发育，形成以高山为主的地貌。地势西北高，东南低，地表崎岖。
3． 数据处理与信息提取
3.1数据处理
为满足震后第一时间应急救灾的需要，及时准确地将监测结果提交给相关部门，服务应急救灾决策，信息提取的时效性非常关键。因此，对于遥感影像仅进行几何纠正处理，参考数据为研究区域1：10万公路网络数据。
3.2 公路灾情信息提取
本文研究工作主要面向公路应急抢险需求，开展震害对公路网络的影响监测。本次震害主要是崩塌、滑坡、泥石流等次生地质灾害。
由于图像计算机自动分类等方法针对遥感影像的震害信息提取适应程度较低，造成信息提取结果精度不高，人工目视解译仍然是最准确、最有效的信息提取方式。同时，由于此次地震的重灾区范围相对较小，目视解译的效率可以满足要求。因此，本文在建立公路震害遥感影像解译标志的基础上，主要采用目视解译的方式进行公路灾情信息提取。另外，为加快信息提取速度，根据已有路网数据，重点排查路网附近（公路两侧各1公里范围内）的次生地质灾害分布及其对公路的影响情况。
根据2008年汶川地震后交通应急监测的经验[11]，总结在高分辨率航空遥感影像上公路震害影像特征如表1所示。此次获取的航空遥感影像上的典型公路震害如图2所示。根据公路震害航空遥感影像特征，可在航空遥感影像上迅速确定公路震害位置和规模。
另外，在尚未获取航空影像前，为了以最快的速度提供公路灾情信息，本文利用地震当
天获得的遥感二号影像进行了公路灾情判识。公路震害在遥感二号影像上的特征除了颜色/色调不够丰富外，其它特征与在航空影像上类似。
本文对影像覆盖范围内的202.8km国道、106.1km省道、576.5km县道，以及多条乡村公路周边灾情进行了监测与分析。分析结果可叠加到google earth上，便于应急救灾部门直观查看受灾位置和地形状况。
表1 公路震害航空遥感影像特征
Table 1 Features of Highway(Road) disaster in aerial remote sensing image
色调/颜色
崩塌 滑坡
呈深灰、灰白或黄褐较均匀的灰白色。滑坡色，新的崩塌色调浅，体的边缘常由于含水性老的色调深。 的增强而色调相对较
暗。 呈现为块状、细长的扇形或线状等不规则斑块。崩塌体后缘发育有直线形或弧形的陡峭山崖与绝壁。壁顶常见一组或几组节理平面上呈锯齿状。
泥石流/碎屑流 形成区植被不发育，色调浅灰－灰白色；流通区沟槽弯曲段常见灰白色的堆积物；堆积区色调浅灰－灰白色。
形状不一，最典型的是形成区多呈勺状、漏斗滑坡体与后壁、两侧壁状、瓢状、椭圆状等三构成圈椅状地形，其它面环山；流通区沟槽宽如舌形、弧形、椭圆形、窄曲直不一，多呈平形长椅形、倒梨形、牛角状、树枝状的游荡性河形、平行四边形、菱形、段或干沟；堆积区常呈树叶形、叠瓦形、马蹄扇状地形。轮廓清晰但形、匙形、铲形、不规不固定。 则形等也很普遍。
滑坡堆积体表面纹理粗均匀分布的颗粒状、斑糙，呈颗粒状；滑坡后点状纹理。纹理结构粗壁平滑细腻。 糙的是粗砾堆积物，细
腻的是细砾堆积物，沟槽顺直段具冲刷图像特征，缺少堆积物。高分辨率影像上略显流动纹理。
无明显阴影特征。 无明显阴影特征。 面积一般较大 规模不一
完好/损毁公路
完好公路：色调均一，一般偏暗，灰褐色。 损毁公路：均一色调被大块的灰白色图斑打破。
完好公路：连续的宽度基本一致的条带状。
损毁公路：连续的条带形状被大块不规则图斑破坏，完好与损毁路段相间分布，形成多条孤立、相互不连接的路段。
完好公路：平滑细腻，有规律的图像影纹结构。
损毁公路：粗糙，杂乱。
形状
纹理
总体影像纹理粗糙。陡崖的下方多有粗细间杂的粗糙感或呈花斑状的锥形纹理。
阴影 大小 无明显阴影特征。 规模不一
图案
位置
多呈“片帮式”沿陡壁连续分布，有的在壁脚形成大小不等杂乱无章的影像结构粗糙的堆积裙坡。崩塌轮廓线明显。
多分布在沟谷、河流、铁路、公路等陡峭边坡地段。 不生长植被。
组合
其它特征
判断
大型崩塌区的崩塌物可以堵塞河谷，迫使河道改道；较小的崩塌呈线状，有时多个崩塌发生在同一个坡面上，形成崩塌群。 色调、纹理、图案、
滑坡体后壁发育有弧形异常影像，包括陡坎、地形变异线、色调异常线等；前缘边坡向谷地凸出，常有地形微突起及小型崩滑堆积影像。 多分布在沟谷、河流等有一定滑动条件的陡峭边坡的局部凹陷地段，或河道偏移异常部位。 两边有滑坡沟，两沟之间有前缘，前缘不是河就是洼地。滑体周围应有两条大的冲沟，呈双沟同源之势。
滑体岩层产状与周围岩层产状不连续。
滑坡体上植被稀疏或无植被生长，呈灰色或灰白色，与周围植被的绿色形成明显的反差。 色调、形状等特征
一般发生在高山峡谷区及其出口部位，沿沟谷分布。
源头常发育密集的细沟、切沟，常见崩塌、滑坡现象。泥石流/碎屑流沟谷下游地段是大河宽谷或山麓平原。 进入主河河谷，可以改变河流方向和河谷形态，迫使河流在此发生明显的拐弯，沿扇形地边缘通过。 色调、形状、位置
无
根据道路等级的不同，宽度10～70米， 长度远大于宽度。 完好公路：通常整体构成蛇状图案，有两条平行的边线。 损毁公路：图案形状被破坏，一条或两条边线改变或消失。 损毁路段多分布在沟谷中、河流旁等陡峭边坡地段的公路上。 一般损毁路段附近有崩塌、滑坡或泥石流等地质灾害发生。
色调、形状、纹理等
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