融合InSAR與信息量-層次分析耦合模型的西寧市地質(zhì)災害易發(fā)性評價

胡祥祥,明璐璐,吳 濤,劉寶康,龐棟棟,尹繼鑫,宋 寶,柯福陽

(1. 天水師范學院資源與環(huán)境工程學院,甘肅 天水 741001; 2. 甘肅正昊地星遙感科技中心,甘肅 天水 741001; 3. 南京信息工程大學遙感與測繪工程學院,江蘇 南京 210044; 4. 中共銅鼓縣委組織部,江西 宜春 336200; 5. 西寧市測繪院,青海 西寧 810000; 6. 北京理工大學自動化學院,北京 100081; 7. 南京信息工程大學軟件學院,江蘇 南京 210044; 8.南京信息工程大學無錫研究院,江蘇 無錫 214000)

西寧市地處青海省東部河湟谷地,以濕陷性黃土為主,降雨集中。近年來隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略向縱深層次推進,城市化進程顯著加快,由此引發(fā)的崩塌、滑坡等地質(zhì)災害嚴重威脅著附近居民的生命財產(chǎn)安全,同時也限制了西寧市社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展[1]。

地質(zhì)災害易發(fā)性評價是對滑坡災害發(fā)生的概率和可能性進行綜合性度量和評價,為災害預警和防治措施的制定等提供科學依據(jù)[2]?；乱装l(fā)性評價方法有3種基本類型,分別為經(jīng)驗模型、確定性模型和統(tǒng)計模型[3]。其中,統(tǒng)計模型因能較好地反映滑坡發(fā)生與影響因子之間的空間關(guān)系且更具客觀性大受學者青睞[4-5],目前已在滑坡易發(fā)性評價中取得大量成果,但該方法的準確性不高[6]。為解決上述滑坡易發(fā)性評價中的不足,部分學者引入InSAR對其進行改善。如,文獻[7-8]利用InSAR技術(shù)獲取的形變數(shù)據(jù)對滑坡易發(fā)性區(qū)域進行了更新;文獻[9-10]將時序InSAR獲取的平均形變速率量級作為一個影響因子引入滑坡易發(fā)性評價模型,得到基于InSAR結(jié)果的滑坡易發(fā)性評價模型。然而InSAR的引入解決了一些不足,也存在一些問題:①滑坡是一個復雜的運動過程,存在很多驅(qū)動因子,不能只依據(jù)形變信息進行滑坡易發(fā)性分區(qū);②引入InSAR形變量時要對其進行分級,不能直接引入;③單一的統(tǒng)計模型存在一定的缺陷,多種方法結(jié)合可以提高模型的精度。

為此,本文針對現(xiàn)有地質(zhì)災害易發(fā)性評價方法存在的弊端,首先采用 SBAS-InSAR 和信息量-層次分析法耦合模型相結(jié)合的方式對西寧市進行地質(zhì)災害易發(fā)性評價;然后利用SBAS-InSAR 獲取西寧市形變信息,將獲得的形變信息進行量級并結(jié)合其他7個評價因子,基于信息量-層次分析法對西寧市易發(fā)性進行評價;最后利用已有地質(zhì)災害點數(shù)據(jù)對評價結(jié)果進行驗證,以期為西寧市北山地質(zhì)災害風險防控提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

西寧市位于湟水谷地北側(cè),是連接西北地區(qū)與青藏高原的重要節(jié)點,為青藏高原與內(nèi)陸平原的過渡地帶,地勢逐漸由高海拔的青藏高原遞變?yōu)槠教沟膬?nèi)陸地帶。西寧的氣候?qū)俑咴敫珊禋夂?降水主要集中在夏季,而冬季則相對干燥且植被覆蓋相對較小,具有良好的相干性,適用于采用InSAR技術(shù)監(jiān)測地表形變。

2 時序 InSAR 數(shù)據(jù)處理

使用Sentinel-1A數(shù)據(jù),以及ENVI SARScape軟件,利用短基線集技術(shù)對所得103景Sentinel-1A衛(wèi)星降軌數(shù)據(jù)和對應精軌數(shù)據(jù)進行處理。圖1為基于SBAS-InSAR技術(shù)的LOS方向2018 年11月15 日至 2022年6月3日西寧市地表平均形變速率,以及Ⅰ～Ⅵ 6個滑坡的局部平均形變速率。正值表示地表形變方向抬升,負值表示地表形變方向下沉,即靠近雷達方向和遠離雷達方向。

圖1 西寧市地表平均形變速率

由圖1可知,西寧市地表形變速率范圍為-41.6～15.2 mm/a,地表沉降區(qū)主要分布在火燒溝、海子溝、北山斜坡帶、南山斜坡帶等環(huán)山中,尤其是Ⅰ～Ⅵ滑坡嚴重威脅著西寧市道路安全和生命財產(chǎn)安全。本文從西寧市地表形變速率中篩選過濾得到7072個形變點,并將這些形變點的形變速率量級后作為易發(fā)性評價模型的一個評價因子。

3 地質(zhì)災害易發(fā)性評價模型建立

3.1 評價因子

評價因子的選擇在某種程度上影響著易發(fā)性評價結(jié)果的精度。本文在國內(nèi)外學者評價因子[11-12]選擇的基礎上,選擇高程、坡度、坡向、地形起伏度、水系影響距、地層、土地利用及 InSAR形變量級作為西寧市地質(zhì)災害易發(fā)性評價因子,并對評價因子進行了分級(如圖2所示)。為研究評價因子對地質(zhì)易發(fā)性的貢獻,采用形變點相對點數(shù)或相對面積密度公式來表征各評價因子的分級在地質(zhì)災害中的影響程度(如圖3所示),其表達式為

圖2 地質(zhì)災害評價因子

圖3 評價因子對形變點的作用關(guān)系

(1)

式中,N為形變點總數(shù),本文N=7072;Ni為選定的影響因子的第i個分級中分布的形變點個數(shù);S為研究區(qū)總面積,本文S=307.89 km2;Si為選定的影響因子的第i個分級包含的面積。

由圖3可知,研究區(qū)形變點主要分布在2300～2400 m海拔區(qū)間,坡度為10°～30°,起伏度為10～30 m,遠離河流的區(qū)域。災害方向多為西南方,草地發(fā)生地質(zhì)災害最多。

3.2 評價模型

3.2.1 信息量模型

信息量模型[13]是一種常用于數(shù)據(jù)挖掘和分類問題的數(shù)學模型。其基本思想是通過計算每個特征對于分類的重要性(信息量)進行特征選擇和分類。信息量的計算通常使用熵或基尼指數(shù)等方法,這些方法能夠衡量一個特征對于分類的影響程度,進而確定出對于分類更為重要的特征。目前,信息量模型在地質(zhì)災害領(lǐng)域已得到了廣泛應用。

本文將信息量模型應用于滑坡災害易發(fā)性評價中,滑坡受多因子影響,各因子對滑坡災害的影響程度不同。主要思想是結(jié)合滑坡區(qū)域的歷史滑坡發(fā)生情況、影響滑坡驅(qū)動因子綜合分析滑坡發(fā)生的可能性。信息量模型的核心在于計算每個因子在滑坡發(fā)生時可能的貢獻值,表達式為

(2)

式中,x為影響因子;n為x的分級總數(shù)目;I(x,H)為x的信息量;Ni為x第i級分級區(qū)域內(nèi)的滑坡災害點數(shù)量;N為研究區(qū)內(nèi)滑坡災害點總數(shù)量;Si為x第i級分級區(qū)域的面積;S為研究區(qū)的總面積?；碌陌l(fā)生是由多種致災影響因子相互耦合的結(jié)果,當存在m個致災因子時,總信息量I的表達式為

(3)

式中,I為因子xi信息量總和;m為致災影響因子的數(shù)量,總信息量I為滑坡易發(fā)性的量化表達,是柵格單元的信息量預測值。當I<0時,表明致災影響因子對滑坡災害影響作用不大;當I>0時,表明致災影響因子對滑坡災害的影響作用較大,I值越大代表越容易發(fā)生滑坡災害[14]。

由表1所示,評價因子的信息量值由式(3)得出,其中InSAR獲取的形變量進行線性定權(quán),即假定形變量級越大,滑坡發(fā)生概率越高。

表1 各因子圖層分類情況及其對應的信息量值

3.2.2 層次分析法

層次分析法[15-16]是一種解決分配問題的層次權(quán)重決策分析方法。其主要步驟包括4部分:①建立系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu);②構(gòu)造判斷矩陣,本文采用Saaty給出的平均隨機性指標表建立判斷矩陣,見表2;③層次單排序,層次單排序需要計算最大特征值及對應的特征向量,本文根據(jù)判斷矩陣獲得的各影響因子權(quán)重PT=[0.040.200.160.050.090.110.050.30];④判斷矩陣一致性檢驗,通過采用隨機一致性比率(consistency ratio,CR)作為綜合指標,保證平均隨機性和一致性。判斷矩陣的一致性檢驗公式為

CR=CI/RI

(4)

CR=(λmax-N)/(N-1)

(5)

式中,λmax為最大特征值;N為判斷矩陣的階數(shù);CR為一致性比率;CI為一致性指標;RI為平均隨機性指標。通常,以CR是否小于0.1為判斷矩陣滿意性準則。如果CR小于0.1表明判斷矩陣一致性較好。本文一致性比率 CR的值為 0.07,小于閾值 0.1。因此可以認為所構(gòu)建的矩陣符合完全一致性,其權(quán)重分布是合理的。

3.2.3 耦合信息量和層次分析法的評價模型

根據(jù)層次分析法計算的各評價因子權(quán)重,重新計算各評價因子等級的信息量

(6)

式中,In為總信息量;Pi為各評價因子的權(quán)重。

4 地質(zhì)災害易發(fā)性評價結(jié)果及精度檢驗

為進一步分析西寧市地質(zhì)災害易發(fā)性,本文依據(jù)信息量-層次分析法耦合評價模型,對各評價因子在ArcGIS 中進行空間加權(quán)疊合分析,得到各因子影響的總信息量In,將空間加權(quán)疊合分析結(jié)果進行歸一化處理。通過地質(zhì)災害易發(fā)性分區(qū)劃分標準,對歸一化結(jié)果進行重分類,對地質(zhì)災害易發(fā)性影響進行 GIS 空間分析,將結(jié)果分為極低易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)、極高易發(fā)區(qū)5個等級,最終得到西寧市的地質(zhì)災害易發(fā)性分區(qū)(如圖4所示)。

圖4 研究區(qū)地質(zhì)災害易發(fā)性分區(qū)圖

由圖4可以看出,西寧市的地質(zhì)災害高風險區(qū)主要沿河流和溝谷兩側(cè)分布(見表3),研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災害高易發(fā)區(qū)以上面積約為65.64 km2,占總面積的21.32%;低易發(fā)區(qū)是分布面積最廣的風險區(qū),占總面積的34.81%。同時通過已有記錄的地質(zhì)災害點驗證本文所做易發(fā)性分區(qū)圖的效果,發(fā)現(xiàn)已有記錄的地質(zhì)災害點聚集的區(qū)域絕大多數(shù)位于本文所劃分區(qū)的中易發(fā)區(qū)及其以上區(qū)域;極低易發(fā)區(qū)災點密度為0.019 6處/km2,高易發(fā)區(qū)災點密度為0.499 2處/km2,極高易發(fā)區(qū)災點密度為3.141 4處/km2。因此,可以觀察到本文的地質(zhì)災害易發(fā)性評價結(jié)果與已知地質(zhì)災害分布相符,表現(xiàn)出較高的一致性。

表3 易發(fā)性評價結(jié)果與已有地質(zhì)災害點分布對比

本文引入ROC曲線對耦合模型進行精度評價。曲線向左上越凸,曲線下面積越大,表示模型準確性越高。AUC即為曲線下面積,其值越接近1模型越準確,一般認為AUC大于0.7,表示預測結(jié)果準確性越高。ROC曲線如圖5所示,本文ROC檢驗曲線呈凸形,AUC值為0.91表明滑坡易發(fā)性評價結(jié)果準確性較高。

圖5 滑坡易發(fā)性評價ROC曲線

5 結(jié) 語

為了評估西寧市地質(zhì)災害易發(fā)區(qū),探究InSAR獲取的地表形變在地質(zhì)災害易發(fā)性評價中的應用,本文基于信息量-層次分析法耦合模型對西寧市滑坡易發(fā)性進行定量評價,結(jié)合高程、坡度、地層巖性等7個評價因子,將InSAR獲取的形變量進行量級,作為一個評價因子融入易發(fā)性評價模型。結(jié)果表明:西寧市地質(zhì)災害高易發(fā)區(qū)、極高易發(fā)區(qū)主要分布在河流和主要溝谷兩側(cè)。從分布面積上看,低、極低易發(fā)區(qū)面積占總面積的67.94%,中易發(fā)區(qū)占10.74%,高易發(fā)區(qū)占18.22%,極高易發(fā)區(qū)占3.10%。通過與已有地質(zhì)災害點對比分析,本文得到的易發(fā)性評價結(jié)果和相關(guān)歷史數(shù)據(jù)具有一致性。ROC曲線證明了本文滑坡易發(fā)性評價結(jié)果準確性較高。可見,基于InSAR獲取的地表形變可用于地質(zhì)災害易發(fā)性評價,研究結(jié)果可為西寧市滑坡綜合防治措施提供依據(jù)。