城市化过程中土地利用变化对地质灾害易发性影响的研究.pdf

第 卷 第 期 年 月自 然 灾 害 学 报 .收稿日期:修回日期:基金项目:国家重点研发计划():()作者简介:梅 乐()男助理工程师硕士主要从事地质灾害风险评估研究:.通讯作者:马 星()女教授级高级工程师硕士主要从事城乡规划研究:.文章编号:()./.城市化过程中土地利用变化对地质灾害易发性影响的研究梅 乐马 星连鑫龙陈俊松杜 勇(.广东省城乡规划设计研究院有限责任公司广东 广州 .福建经纬测绘信息有限公司福建 福州)摘 要:为探索土地利用变化与地质灾害易发性之间的关系以城市化发展速度快的广东省惠州市惠城区为研究区通过面向对象分割和深度神经网络模型相结合的方法对区域不同时期遥感影像的土地利用类型进行分类并将分类结果作为动态因子融入到地质灾害易发性评价指标体系与地形地貌、地质构造、岩性等因子结合构建证据权模型评价两个时期区域地质灾害易发性最后分析土地利用变化对地质灾害易发性影响 结果表明地质灾害易发性等级显著上升且土地利用类型发生变化的区域中建设用地占比.且该部分建设用地有.由林地和耕地变化而来主要集中在区域的东部和新修建的广龙高速旁另外当区域内的建设用地面积占比由.增加到.时扩增范围内地质灾害易发性等级提升占比.比易发性等级下降部分占比高.表明人类工程活动对促进地质灾害发生作用更强 研究成果可为区域尺度的城市化发展以及防灾减灾提供有力科学依据关键词:城市化土地利用变化地质灾害易发性惠城区中图分类号:文献标识码:(.):.第 期梅 乐等:城市化过程中土地利用变化对地质灾害易发性影响的研究 .:引言城市化过程中常伴随着大量的土地资源开垦它改变了斜坡体原始的土地利用类型、地形地貌特征造成了地质历史时期斜坡的原始平衡状态发生变化 同时失稳的斜坡容易演变为地质灾害从而限制城市的发展故探索土地利用变化与地质灾害之间的关系具有重大意义 本文研究的重点是对比分析城市不同时期地质灾害的易发性空间分布与土地利用类型之间的关系将易发性等级变化和土地利用变化联系起来并探索城市化扩张区域的地质灾害易发性变化情况为后期城市发展规划提供科学依据随着人类工程活动范围不断扩张土地利用类型在空间范围上频繁转换处于动态变化状态 遥感技术经过几十年的发展越来越多的算法被应用于遥感影像解译中如决策树法、随机森林等利用影像分类已成为获取区域范围内土地利用类型的重要手段 近年来随着深度学习的广泛应用其在遥感影像分类中也开始显露优势如 等基于数据集转换理念将高光谱遥感影像利用多尺度卷积神经网络方法提取其空间信息使影像信息得到多层次的表达实现影像分类 等通过 系列影像将深度神经网络应用到时间序列遥感图像建立了分类模型并利用不同时间点的光谱值作为模型的输入信息使其可以充分利用时间序列信息并提高分类精度 但是传统基于影像像元进行分类的方法没有将地物之间的空间关系作为判别标准会导致分类结果有破碎、错分等现象 为了改进基于像元方法存在的问题提出了基于面向对象的遥感影像分割方法将相似地物视为一个整体进行整合然后对整合后的影像进行分类 众多学者的研究表明面向对象的影像分类方法的结果置信度会高于基于像元的分类如 等提出了面向对象与随机森林相结合的影像分类方法利用 影像和分割后光谱信息提取了土地利用类型信息精度达到.等提出了一种将面向对象分割方法和深度卷积神经网络相结合的方法用来提取云南省抚仙湖周围地区的土地利用/覆被类型不仅考虑了地类的光谱信息而且结合了地类的纹理等特征精度达到了.本文将采用面向对象分割与深度神经网络模型相结合的方法对研究区的土地利用类型进行分类地质灾害具有突发性强影响范围广的特点是自然环境和经济社会的重大隐患 针对地质灾害易发性评价国内外学者基于数据丰富程度以及研究区特性提出了大量评价模型按确定性分类主要包含确定性模型和非确定性模型两大类 其中确定性模型是根据斜坡体的地形地貌特征、岩土体参数等计算斜坡的稳定性系数适用于小范围内的地质灾害稳定性评价 相比于确定性模型非确定性模型如证据权模型支持向量机模型等主要是基于统计分析的方法确定历史地质灾害与成灾因子之间的关系 在区域地质灾害易发性评价过程中非确定性的地质灾害评价方法发挥了重要作用如张向营等根据研究区贵德县地质灾害的特点将层次分析法进行优化并基于专家经验重新计算权重提高了评价精度 王芳等以重庆市万州区为研究区基于逻辑回归模型、决策树模型和支持向量机模型对区域地质灾害的易发性进行了评价并对比了 种模型在区域上运用的精度 连志鹏等根据不同滑坡易发性评价模型的优势融合以五峰县渔洋关镇为研究区提取区域的灾害成因因子利用多耦合的评价模型进行区域滑坡易发性评价得出模型融合思路的可借鉴性 本文采用基于统计分析方法的证据权模型对研究区的地质灾害易发性进行评价为探讨城市化发展过程中土地利用变化对地质灾害易发性的影响以城市化发展迅速的粤港澳大湾区东部的惠州市惠城区(不含仲恺高新区)为例开展研究 基于遥感影像解译并划分了两个时期(年和 年)区域土地利用类型并根据对应时期的地质环境背景和历史地质灾害定量计算了区域地质灾害易发性等级 根据实验结果探索分析了城市扩张下区域地质灾害易发性等级变化研究成果可为当地城市化发展提供有效的科学依据自 然 灾 害 学 报第 卷研究区概况.自然地理条件研究区属于广东省惠州市辖区位于粤港澳大湾区东部东江中下游区域范围内有 个街道、个镇地理坐标范围为 研究区总面积约 研究区地貌类型包括平原、丘陵和山地区域北部主要以山地、丘陵为主中部主要由东江、西枝江江岸的冲击平原构成南部地区是山地、丘陵区辖区内主要的河流包括东江和西枝江 整个研究区位于低纬度的东江中下游平原区靠近南海整体气候属于南亚热带海洋季风气候年均降雨量约 暴雨多集中在 月受台风影响大.工程地质概况研究区出露的地层以新生界和中生界为主地层主要有砂岩、砾岩、板岩、泥岩、灰岩和第四系冲洪积物占研究区总面积约 同时区域零星分布岩浆岩占研究区总面积约 根据区域岩土体结构、力学性质等特征可以将其划分为五类工程地质岩组即压缩性软弱岩组()、层状较软弱岩组()、层状较软至较硬岩组()、层块状较软至较硬综合岩组()和块状较硬至坚硬岩组()研究区经历了多期的构造运动和多次大规模的岩浆侵入喷发运动形成了一系列多走向的断裂和褶皱地质构造复杂 区域复杂的地质环境、多类型的工程岩组以及丰富的第四系冲洪积物为地质灾害频发提供了内部条件.灾害编录与数据来源根据区域历史灾害数据显示研究区内崩塌、滑坡和不稳定斜坡共计 处其中 年以前 处 年以后(含 年)处具体地质灾害的空间分布和研究区的工程岩组如图 所示 根据资料显示 年后发生的地质灾害中有 处崩塌 处滑坡规模相对都较小基本以土质崩滑为主 根据地质灾害发生的空间分布可以明显看出在平原与山地、丘陵的交界地带地质灾害更易集中发生图 研究区工程地质岩组和地质灾害分布.文中基础地理数据包含地形地貌数据、地质构造数据、工程地质数据和水文地质数据均来源于惠州市自然资源局遥感影像数据来源于地理空间数据云中的 影像日期分别为 年 月 日和 年 月 日研究方法本文研究内容主要包含三个方面:一是土地利用类型分类方面二是地质灾害易发性评价方面三是土地利用变化与易发性变化关系探索 通过面向对象分割与深度神经网络模型相结合实现土地利用类型分类并将分类结果作为动态因子与其他评价指标一起输入到地质灾害易发性评价模型中建立二者之间的联第 期梅 乐等:城市化过程中土地利用变化对地质灾害易发性影响的研究系最后构建转移矩阵分析研究区城市化过程中土地利用变化对地质灾害易发性的影响具体流程如图 图 土地利用变化对地质灾害易发性影响研究的流程图.土地利用类型分类通过结合面向对象分割和深度神经网络模型进行影像分类将面向对象分割方法提取的光谱、空间纹理、几何形状等特征作为序列数据输入到深度神经网络模型中以获取该时间点影像的土地利用信息分类结果然后基于 平台实现分类结果的转移变化分析面向对象的分割方法有多种文中采用基于 软件中的多尺度分割()模块进行对象分割 该模块采用基于区域生长合并的分割方法以影像中单个像元为起始对象进行多方向的合并然后将特征属性相似且空间位置相邻的像元合并组合成一个具体的不规则的影像对象 合并后的影像对象内部在分割过程中的异质性越来越小最终达到平均异质性最小以实现影像在不同尺度下的像素聚合 分割过程中尺度的选择会直接影响到地类提取的效果研究拟选用 工具来获取最优分割尺度当局部方差的变化率值()出现局部峰值时该点对应的分割尺度就是最佳分割尺度依照所获得的分割尺度对遥感影像进行多尺度分割得到最终的分割结果为了建立分割对象与实际地类之间相对应的关系需要根据地类类别的性质通过具体的分类器对不同对象之间丰富的特征信息进行对比、训练和测试处理将这些具有离散性的影像对象划分为同类中最相似的样本以达到影像分类的目的 神经网络模型作为一种智能学习模型它能够通过模拟任意函数构建输入层、隐藏层和输出层之间的关系并使输入层转变为预想的输出层 深度神经网络模型是在神经网络的基础上构建多层隐藏层增加模型的表达能力让输入层到输出层的算法模拟条件更具说服力 本文采用深度神经网络模型来实现面向对象分割后具有多个特征因子的遥感影像的土地利用类型分类.地质灾害易发性评价地质灾害的易发性是用于评价地质灾害发生的空间概率即用于度量空间位置哪里更容易发生地质灾害的可能 区域地质灾害易发性评价工作是基于研究区特点分析历史地质灾害的成灾规律构建灾害的评价指标体系并通过具体的评价模型对指标进行量化最后以精度分析佐证评价结果 根据研究区历史自 然 灾 害 学 报第 卷地质灾害数据显示区内主要受土质崩滑灾害影响且基础数据质量较好故本文采取半定量方法 证据权模型评价地质灾害易发性证据权模型是基于贝叶斯统计分析模式该模型假设不同证据因子之间相对独立通过多因子的叠加对目标结果概率进行计算分析 在地质灾害易发性评价中证据权模型是通过计算历史地质灾害在各证据因子(评价指标)条件下的发生概率并累加所有因子的权重值进行易发性高低评价证据权模型是一种综合多种控制因素的半定量方法通过计算每一证据因子条件下地质灾害发生的后验概率其计算公式如下:)当证据因子存在时:(/)(/)()式中:为第几个证据因子.为证据因子存在的权重(/)为在因子 发生的条件下滑坡 发生的概率(/)为因子 不发生的条件下滑坡 发生的概率()当证据因子不存在时:(/)(/)()式中:为证据因子不存在时的权重(/)为在因子 发生的条件下滑坡 不发生的概率(/)为因子 不发生的条件下滑坡 也不发生的概率其中 为正相关权重该值越大表明该证据因子越有利于地质灾害的发生即易发性越高 为负相关权重该值越大表明该证据因子越不利于地质灾害的发生即易发性越低若计算结果为 则代表该证据因子与滑坡发生与否不存在直接关系 根据每个证据因子计算的正负权重的和得到各滑坡诱发因子的权重总值具体计算公式如式():()式中 为证据因子 的权重值 研究区每个栅格对应多种证据因子每个因子可计算各自权重值将区域内每个栅格的权重值进行累加求和即可得到整个区域地质灾害的易发性结果评价结果与分析本文研究是探索土地利用变换对地质灾害易发性的影响基于前述方法对研究区两个不同时期的土地利用类型和地质灾害易发性分别进行研究.土地利用类型分类考虑到区域土地利用类型的实际情况将其划分为建设用地()、林地()、耕地()、水域()和未利用土地()个类型其中建设用地包含城市用地、公路建设用地、工程设施用地等人类工程活动用地 根据所选择的遥感影像数据源首先进行大气校正和影像融合预处理用大气校正后的全色波段和多光谱相融合以获取高分辨率、多波段的基础数据 然后利用 软件中的多尺度分析模块进行影像分割分割方法采用区域生长合并两期影像的分割尺度均为 结果如图 所示 其中 年分割后生成个对象 年生成 个对象并生成光谱特征包括归一化植被指数、归一化水体指数、归一化建筑指数和均值 纹理特征包括同质性、对比度和差异性 几何特征包括面积、长宽比和形状指数用于后续影像分类为了建立区域分割对象与实际地类之间相对应的关系本文利用深度神经网络模型进行遥感影像分类通过分类器对上述分割后的对象进行对比、训练并将离散的影像对象按照预先设定划分为五类以达到研究目的 针对两期影像分割后的结果分别选取 个不同样本输入到分类器中进行分类其中训练样本个测试样本 个分类后的结果如图 所示 其中 年和 年分类结果中建设用地、林地、耕地、水域和未利用土地分别占比.和.第 期梅 乐等:城市化过程中土地利用变化对地质灾害易发性影响的研究图 两期遥感影像分割结果图.图 两期遥感影像分类结果图.通常来说多类型的分类结果精度可采用混淆矩阵进行科学客观的定量分析 本文根据测试样本的分类结果分别计算各自的混淆矩阵并利用混淆矩阵计算其总体精度和 系数以衡量影像分类精度 其中 系数是衡量各类对象正确分类的重要指标一般来说其值大于.表示各类对象分类结果较好 图 为两个时期影像测试样本通过计算得到的混淆矩阵可视化图从图中可明显看出文中提出的方法在研究区的土地利用类型分类中具有较好的精度表现图 两期遥感影像的混淆矩阵可视化图.自 然 灾 害 学 报第 卷表 分类精度统计表 年份/年测试总体精度/系数.表 为分类精度统计表结果表明测试样本的 系数分别为.和.总体精度都达到了 以上表明该方法在进行土地利用类型分类时具有很好的效果可以作为中分辨率遥感影像分类的一种思路同时分类结果可适用于后续地质灾害易发性评价整体上看研究区 年和 年的土地利用类型发生了较大的变化将两个时期的土地利用类型进行叠加统计分析发生变化区域的面积得到其转移矩阵如表 所示从表 中可以明显看出新增的建设用地主要由耕地、林地变更而来分别有.和.发生变化表 年土地利用类型转移矩阵 土地利用类型 总.总.地质灾害易发性评价根据研究区历史地质灾害数据区内主要的地质灾害类型有:土质滑坡、小型崩塌和不稳定斜坡规模多以中小型为主主要的诱发因素为降雨和人类工程活动 区内地质灾害在发生机理上类似物源基本以第四系土质堆积物为主且都主要受地形地貌、工程岩组、地质构造和人类工程活动等控制故本文选取高程、坡度、坡向、坡面形态、工程岩组、地质构造和土地利用类型 个评价因子作为研究区地质灾害易发性评价的指标评价单元为 的栅格单元根据前面所筛选出的 个指标因子基于 平台将其栅格化并将连续值划分为不同区间统计每个因子各区段的栅格单元数与发生地质灾害的单元数输入至证据权模型即可得到每个因子各区间的权重值如表 所示 其中地质构造因子考虑到包括褶皱和断层分析时进行两级缓冲即 和 缓冲 同时考虑到地质灾害基本发生在斜坡体虽受人为工程活动影响但对应土地利用类型多是林地和未利用土地等故本文在影像分类结果的基础上取建设用地 的缓冲区作为人类工程活动的影响范围以更符合实际地质灾害诱发情况表 各评价因子的证据权重值 评价因子分级指标证据权值 年 年高程/).).).).).坡度/().).).).).).坡向平地.北.东北.东.东南.南.西南.西.西北.评价因子分级指标证据权值 年 年坡面形态凹型坡.平面坡.凸面坡.工程岩组.至地质构造距离/).).土地利用分类建设用地.林地.耕地.水域.未利用土地.工程活动缓冲区.第 期梅 乐等:城市化过程中土地利用变化对地质灾害易发性影响的研究 表 中证据权为正值代表该因子该区间对地质灾害发生具有促进作用值越大表示越利于地质灾害发生证据权为负值代表该因子该区间对地质灾害发生具有相对抑制作用值越小地质灾害越不容易发生将两个时期各因子各区间计算的证据权重值进行叠加即可得到权重总值选择合适的阈值将总值划分为 个等级以表示不同的易发性等级具体结果如图 所示 其中 年证据权值计算结果在坡度和土地利用类型指标中均有大于 的情况尤其是坡度)范围段有 个栅格新增发生地质灾害占总地质灾害栅格数.但该坡度范围总栅格数仅占研究区栅格总数.导致其证据权重值计算时增大为.根据图 中 年地质灾害易发性等级分布图研究区易发性等级高的区域较集中分布于区域东部和广龙高速沿线段图 地质灾害易发性等级划分结果.研究中利用 曲线()进行易发性结果精度评价 根据预测结果的特异性与敏感性构建 曲线文中地质灾害易发性评价结果的 曲线如图 所示并通过曲线下的面积()值即曲线在上的定积分检验评价精度经计算 年精度为.年精度为.均具有较好的置信度 图 两个时期预测结果 曲线 图 年地质灾害易发性变化图 .土地利用变化与易发性分析本文从两个方面研究土地利用变化对地质灾害易发性的影响一方面是易发性显著提升区域的土地利用变化转移情况另外一方面是城市化发展过程中建设用地扩增区域的地质灾害易发性等级情况 本文认为易发性等级发生 个或 个等级变化时为显著变化发生 个或 个等级变化为一般变化一般来说研究区范围内的水域和坡度小于 的地方不具备发生地质灾害的基本条件 将 年和自 然 灾 害 学 报第 卷 年地质灾害易发性等级进行叠加分析研究区共有 个栅格易发性显著上升 个栅格易发性上升 个栅格易发性保持不变 个栅格易发性下降 个栅格易发性显著下降发生显著变化栅格数占比.地质灾害易发性变化如图 所示构建研究区地质灾害易发性显著上升区域的土地利用转移矩阵具体如表 所示表中数值为栅格数可以明显发现易发性显著升高的区域分为两类一类是人类工程活动影响强烈的区域即林地、耕地转化为建筑用地的区域分别有、个栅格发生转换共计占易发性显著升高内建筑用地总面积的.另一类是由林地转化为耕地区域共计 个栅格该部分区域是由于垦造水田等人类活动破坏了坡体表面原始生长的植被降低了植物根系的固坡效果导致 另外值得注意的是部分土地利用类型未发生变化的单元其地质灾害易发性同样显著增加了主要是林地占比.该部分是由于发生在斜坡体的地质灾害随着时间推移其表面不断被新生的树木、灌木等植被覆盖进而在土地利用类型划分时分类为林地因此对结果产生了一定的影响表 易发性显著上升区域土地利用转移矩阵 土地利用类型 总 总为进一步分析城市化发展对地质灾害易发性的影响将两个时期建设用地的分类结果进行叠加得到其他土地类型变换为建设用地的变化范围同时考虑到强烈人类工程活动对周围地理环境具有一定的影响故本文将扩增范围作 缓冲区表示整个建设用地影响范围统计该范围内地质灾害易发性等级变化的结果如表 所示 可以明显发现建设用地扩增范围内地质灾害易发性上升占比.下降占比.上升影响具有更强的主导作用结合图 两个时期遥感影像分类结果建设用地扩增范围具有小范围成片集中和零星分布于斜坡体附近特点 一般来说具有成片范围的新增建设用地会开山造地削平范围内斜坡使地势变得平坦零星分布于斜坡体附近的新增建设用地会切坡造成坡度变化更大的临空面 对比表 易发性显著上升中建设用地栅格数为 个表 的数量约是其.倍可以判断 缓冲区范围内地质灾害易发性等级显著上升栅格量较多表面人类工程活动同样也会促进周围环境地质灾害易发性的提高表 建设用地扩增范围地质灾害易发性变化统计表 易发性栅格数百分比/显著下降.下降.不变.上升.显著上升.通过以上两个方面分析可以看出土地利用类型变化对地质灾害易发性具有深远的影响 当土地利用类型发生变化时其地质灾害易发性等级也可能发生变化研究区两个时期易发性等级发生变化区域占去平地、水域后面积的.同时易发性显著上升区域中人类工程活动痕迹明显主要表现为林地、耕地转化为建设用地以及林地转化为耕地 种情况人类活动改变了土地利用类型进而改变斜坡体的原始条件促使地质灾害易发性等级提高 建设用地扩增范围内地质灾害易发性等级有明显变化变化区域占扩增范围面积的.结合研究区实际分析易发性等级变化与建设用地扩增导致的坡度变化有紧密联系当扩增范围内有大面积削坡时可降低易发性当切坡扩大临空面时会提高易发性总体上研究区人类工程活动对促进地质灾害发生作用更强结论本文基于广东省惠州市惠城区的两个时期遥感图像、区域自然地理、地质构造以及历史地质灾害等数第 期梅 乐等:城市化过程中土地利用变化对地质灾害易发性影响的研究据首先利用面向对象分割与深度神经网络模型相结合进行遥感影像分类然后选取高程、坡度、坡向、坡面形态、工程岩组、地质构造和土地利用共 个因子进行地质灾害易发性评价并基于此建立二者之间的联系最后构建转移矩阵探索土地利用变化与地质灾害易发性变换之间的关系 通过 项内容的结果分析城市化过程中土地利用变化对地质灾害易发性的影响从中可得到如下结论:)影像分类与地质灾害易发性评价的方法在精度上表现较好 采用面向对象与深度神经网络模型相结合的方式对遥感影像进行分类具有良好的精度同时证据权法在研究区的地质灾害易发性评价中也有较好的精度表现)地质灾害易发性等级变化与土地利用变化存在紧密联系 根据两个时期易发性评价结果的差异性可以看出土地利用类型发生变化时地质灾害易发性也随之变化尤其是地质灾害易发性等级显著提升的空间位置多以林地、耕地转变为建设用地情况突出)城市化发展过程中新增建设用地能显著改变地质灾害易发性 城市新增建设用地既能促使地质灾害易发性升高也能使其降低当新增建设用地是大面积开山造地减缓坡度时可降低地质灾害的易发性而处于斜坡体上的建设用地如修建公路、切坡建房会提高地质灾害的易发性参考文献:刘彦随 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