激光雷达灾害遥感研究现状

激光雷达(LiDAR)是近年来发展起来的新型遥感技术，它能够将GPS技术、INS技术以及激光扫描技术和计算机技术集于一体，自动地采集地表三维信息，生成高精度、高密度的3D点云数据，还可进一步加工生成高精度DEM和DSM等地形数据，在军事、测绘、林业、水利、气象、交通、考古等领域有广泛的应用。但目前在灾害管理领域的应用才刚刚起步，主要用于地震灾害中的房屋和道路提取及损毁评估、滑坡泥石流地质调查、洪涝监测和预评估、沙尘暴监测等。

在数字城市、交通等领域，利用激光雷达点云数据提取完整房屋、道路信息并进行三维重建已有多年研究历史，应用于地震灾害则主要是结合高分辨率光学数据来提取灾后房屋、道路损毁信息。2010年海地地震后，由世界银行资助，获取了受地震影响地区的高空间分辨率航空遥感图像和LiDAR数据，以帮助海地救灾工作。这批公开数据成为震害房屋损毁信息提取的重要研究数据。基于机载激光点云的损毁房屋识别方法主要包括基于灾害前后机载激光点云数据的变化检测方法和基于灾后机载激光点云数据的损毁解译方法。地震前后变化检测的方法主要是利用地震前后高程信息的变化来判断破坏程度，精度较高，但由于震前LIDAR数据积累得比较少，所以方法实用性较低；灾后点云数据损毁信息提取方法主要是结合高程信息(如归一化DSM数据、等高线、坡度等)、点云衍生的强度、粗糙度信息的分割分类方法，不依赖灾前参考数据，具有更广泛的应用前景。基于LiDAR数据进行道路损毁评估较为有效的方法思路是在道路矢量数据支持下结合灾前高分光学影像检测出影像上的道路范围，然后将光学影像与LiDAR 数据配准，最后通过公路范围内的LDAR数据的平坦和起伏程度分析来评估道路损毁情况。

LiDAR点云数据生成的DEM数据反映地貌特征更为细微清晰，同时LiDAR具有一定的植被穿透能力，可以获取高精度的地表真实信息，能够为分析构造地形和减少地质次生灾害提供帮助。目前该领域研究热点主要集中于滑坡次生灾害区域的提取及地质形变监测。2009年，国土资源部获取了长江三峡库区部分地区的机载激光雷达数据，对该区典型滑坡进行了定性和定量分析，开展了滑坡边界的圈定和灾害体动态监测等试验，利用LIDAR生成的DEM数据及其生成的坡度、坡向、山体阴影图、地表粗糙度等，计算滑坡要素的半方差和分维信息，进行滑坡识别，取得了较好的效果。台湾学者利用机载LIDAR技术分析了台湾中部地区的构造地形，发现了几个规模较小的次生活动构造。美国学者用LiDAR生成的DEM探测了得克萨斯州休斯敦地区的断层，利用LiIDAR数据成功分析了美国爱达荷州南部两处滑坡的形态组成及活动，充分考虑滑坡的光谱特征和形态特征，利用遥感影像和DEM进行了滑坡识别。通过LiDAR数据影像及数字高程模型，可以获取滑坡区或地震灾区的位移形变量及沉降高度值，可为避免次生地质灾害发生提供技术支撑和灾害预警。利用LIDAR获取生成的高精度DEM数据，在GIS平台下整合地质、历史滑坡资料、水文等要素数据可以绘制出滑坡编录图。此外，LiDAR还被应用于重大工程地质勘察，以确定线路附近不良地质的分布位置、规模及其对工程危害和影响大小。通过安装在飞机、汽车等载体上的激光探测和测距系统量测目标物的三维坐标，生成LIDAR数据影像及数字高程模型，获得构造、滑坡、崩塌、岩堆等不良地质体空间分布形态的具体数据，实现遥感解译由定性化向定量化的转变，从而为确定重大工程项目周边不良地质体的规模大小、发展趋势及整治措施的设计等提供依据。