黄土高原滑坡提取——以山西柳林为例
Landslide Extraction on the Loess Plateau: A Case Study of Liulin in Shanxi
DOI: 10.12677/AG.2021.119112, PDF,    国家自然科学基金支持
作者: 段宇英, 汤 军, 刘远刚, 高贤君：长江大学地球科学学院，湖北 武汉；段宇雄：山西润和土地矿产资源规划有限公司，山西 太原
关键词: Landsat-8 OLI；Sentinel-2A；黄土高原滑坡；波段选择；最佳指数因子；Landsat-8 OLI； Sentinel-2A； Loess Plateau Landslide； Band Selection； OIF
摘要: 针对基于遥感影像进行黄土滑坡提取的最佳波段组合研究较少的问题，为排除波段间冗余信息的干扰，提高滑坡提取的精度。研究以山西省滑坡高发区柳林县Landsat-8 OLI和Sentinel-2A遥感影像为主要数据源，开展了黄土高原滑坡提取的最佳波段选择研究。通过单波段标准差、多波段光谱特征、最佳指数因子和地物光谱曲线特征分析，确定波段组合7-5-2 (Landsat-8 OLI)、12-8-4 (Sentinel-2A)为最适合研究区进行滑坡提取的最佳波段组合。研究区滑坡主要分布在交通主干线“三大线–柳结线”两旁，人类工程活动对滑坡频发的贡献度较大。
Abstract: There are few researches on the optimal band combination for Loess Plateau Landslide extraction based on remote sensing images. In order to eliminate the interference of redundant information between bands and improve the accuracy of landslide extraction, Landsat-8 OLI and Sentinel-2A remote sensing images from Liulin County, a high landslide incidence area in Shanxi Province, are used as the main data sources to study the optimal band selection for landslide extraction on the Loess Plateau. Through single-band and multi-band spectral feature analysis, the OIF and the feature of ground object spectral curve, band combinations 7-5-2 (Landsat-8 OLI) and 12-8-4 (Sentinel-2A) are determined to be the best band combinations most suitable for landslide extraction in the study area. The landslides in the study area are mainly distributed on both sides of the traffic trunk line “Three major lines - Liujie line”, and human engineering activities contribute a lot to the frequent occurrence of landslides.
文章引用：段宇英, 汤军, 刘远刚, 高贤君, 段宇雄. 黄土高原滑坡提取——以山西柳林为例[J]. 地球科学前沿, 2021, 11(9): 1158-1168. https://doi.org/10.12677/AG.2021.119112

参考文献

[1] 黄晓维. 中国致命性滑坡和黄土高原滑坡的灾害与风险评价[D]: [硕士学位论文]. 兰州: 兰州大学, 2019.
[2] 张庭瑜, 韩玲, 张恒, 赵咏华, 宋飞, 马超群. 混合分类模型在滑坡易发性分区中的适用性研究——以延安市宝塔区为例[J]. 干旱区资源与环境, 2020, 34(1): 192-201.
[3] 周潇朗. 吕梁山区典型滑坡形成机理研究[D]: [硕士学位论文]. 西安: 长安大学, 2019.
[4] 乔朋腾. 吕梁山区滑坡崩塌发育规律及易发性研究[D]: [硕士学位论文]. 西安: 长安大学, 2019.
[5] 欧阳林辉. 山西省临汾至吉县高速公路乡宁–吉县段地质病害特征及防治措施[D]: [硕士学位论文]. 西安: 长安大学, 2009.
[6] 王昌明. 山西吕梁黄土滑坡成灾模式及降雨预警模型研究[D]: [硕士学位论文]. 成都: 成都理工大学, 2019.
[7] 胡胜. 黄土高原滑坡空间格局及其对地貌演化的影响[D]: [博士学位论文]. 西安: 西北大学, 2019.
[8] 张路路, 刘召芹, 刘峰, 李巍. 基于数字高程模型的古滑坡区提取[J]. 遥感信息, 2015, 30(6): 37-41+47.
[9] 王珊, 邢玮. 基于Landsat-8 OLI数据冰川信息提取与温度反演[J]. 测绘与空间地理信息, 2020, 43(7): 122-125+128.
[10] 田颖, 陈卓奇, 惠凤鸣, 程晓, 欧阳伦曦. 欧空局哨兵卫星Sentinel-2A/B数据特征及应用前景分析[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2019, 55(1): 57-65.
[11] 李秀梅, 袁承志, 李月洋. 渤海湾海岸带遥感监测及时空变化[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(2): 156-163.
[12] 晁增福, 邢小宁, 康顺光. 土地利用分类中OLI影像合成最佳波段组合研究[J]. 湖北农业科学, 2017, 56(8): 1567-1569.
[13] 周旭, 石佩琪, 周书宏, 李浩然, 周伟. 武汉市土地利用/覆被变化(LUCC)时空特征研究[J]. 国土资源科技管理, 2019, 36(1): 58-68.
[14] 蒋涛, 张军. 基于GIS的滑坡地质灾害损失评估建库方法研究[J]. 遥感信息, 2005(1): 50-54+43.
[15] 于慧丽, 龙建辉, 刘海松, 籍延青, 张中. 吕梁山区黄土边坡工程地质分区及强度参数选取[J]. 工程地质学报, 2014, 22(1): 152-159.
[16] 黄强兵, 康孝森, 王启耀, 李武. 山西吕梁黄土崩滑类型及发育规律[J]. 工程地质学报, 2016, 24(1): 64-72.
[17] Mansaray, L.R., Wang, F., Huang, J., Yang, L. and Sheka Kanu, A. (2020) Accuracies of Support Vector Machine and Random Forest in Rice Mapping with Sentinel-1A, Landsat-8 and Sentinel-2A Datasets. Geocarto International, 35, 1088-1108. [Google Scholar] [CrossRef] 
[18] 李勋. 基于遥感与DEM的黄土滑坡识别研究——以天水市南北两山为例[D]: [硕士学位论文]. 兰州: 兰州大学, 2017
[19] 林莉. 湖南麻阳红层区滑坡信息提取方法[D]: [硕士学位论文]. 北京: 中国地质大学(北京), 2020.
[20] 肖阳. 基于GIS的滑坡与地形及其演化关系的研究[D]: [硕士学位论文]. 长沙: 中南大学, 2014.
[21] 王治华. 中国滑坡遥感及新进展[J]. 国土资源遥感, 2007(4): 7-10+32+123.
[22] 许菡, 燕琴, 徐泮林, 方荣新. 多源遥感影像融合最佳波段选择及质量评价研究[J]. 测绘科学, 2007(3): 72-74+87+194.
[23] Saberioon, M., Brom, J., Nedbal, V., Souc̆ek, P. and Císar̆, P. (2020) Chlorophyll-a and Total Sus-pended Solids Retrieval and Mapping Using Sentinel-2A and Machine Learning for Inland Waters. Ecological Indicators, 113, Article ID: 106236. [Google Scholar] [CrossRef] 
[24] 郭力娜, 李帅, 张梦华, 牛振国, 李孟倩. 最佳波段组合的城市土地利用类型提取[J]. 测绘科学, 2019, 44(8): 161-167.