(1)基于国家的应用需求和遥感技术应用的发展现状, 编制了《全国边海防地区遥感地质调查技术标准》^[1]。该标准规范了遥感地质调查在基础地质、工程地质、水文地质、矿产地质、生态地质、地质灾害、重要地物等解译方法、解译精度、数据编码原则、数据入库和图件编制等技术要求, 确保了调查成果在工程建设、道路通行评估、给水保障和典型地物识别等方面的推广应用。

(2)研究了一批适合边境地区的遥感地质调查技术方法。工程实施中提出的“ 基于地质背景的目标识别方法^[4]” 、“ 岩石风化程度遥感调查技术方法^[5]” 、“ 军民共享数据库转换方法^[6]” 及“ 国产卫星数据无控制高精度DEM获取技术^{[7, 8]}” 等一批技术方法, 不仅解决了边境复杂地区地质信息获取难点和地质成果国防建设转化应用问题, 而且为未知地区地质信息快速获取提供了技术支撑(图2)。

图2

Fig.2

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	图2 SRTM、 GDEM 、 DLR-SRTM与ZY-3 DEM之间的水平偏差 (红箭头长度代表了所指位置相对ZY-3 DEM之间的水平误差大小; 箭头指向代表了水平误差的方向)Fig.2 Horizontal deviations between (a) SRTM, (b) GDEM , (c) DLR-SRTM and ZY-3 DEM

(3)形成了调查因子获取的技术流程。围绕地质背景、工程地质、水文地质、地形地貌、矿产资源开发、土地覆被、地质灾害、交通及典型地物、国土开发与界河变迁等系列专题因子遥感调查, 形成了不同因子的调查内容、方法、要求和数据分析的技术流程^[9], 确保了调查数据的统一性(图3)。

图3

Fig.3

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	图3 遥感地质调查成果图件Fig.3 Achievements of geological remote sensing survey

(4)依托调查成果, 建立了工程建设地质条件应用模型^[10]、道路通行保障地质条件应用模型^[11]、给水保障地质条件应用模型^[12]和典型地物识别地质条件应用模型^[13](图4)。

图4

Fig.4

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	图4 地质条件专题应用模型框架Fig.4 Framework of thematic application model based on geological conditions

通过上述4类地质条件模型在相关地区的应用示范, 形成了专题图件编制原则、图件类型、编图方法和内容表达方式等编图技术体系^[1]。

(5)建立了以应用国产卫星数据为主的全国边海防地区遥感地质调查技术体系^{[1, 2, 3]}。在遥感数据处理、解译标志建立及信息提取方法等方面均以国产卫星数据为基础, 确保了边境地区地质信息获取与地质调查技术应用成果的可复制、可推广。在国产卫星数据信息提取方法技术上, 考虑到边境地区地质背景的复杂性与差异性, 重点针对冰川、湿地、地形地貌、地质灾害、工程地质和水文地质6个专题, 建立了基于WEKA(waikato environment for knowledge analysis)软件数据挖掘技术的计算机信息自动提取方法, 主要包括专题因子特征集的快速提取、自动构建决策树、阈值自行设定及计算结果筛选, 从而实现了专题信息(图5)的自动提取过程。

图5

Fig.5

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	图5 高分一号卫星数据专题信息自动提取结果Fig.5 Result of thematic information automatic extraction using GF-1 data

该方法在西部地形复杂艰险地区进行了示范应用, 效果良好。

利用不同分辨率卫星遥感数据, 对东北界河地区、西北边境地区、西南边境地区和南海三沙海域开展了95万km²的工程地质、水文地质、地形地貌及矿产资源开发等系列专题因子遥感调查; 编制了1:5万和1:25万遥感地质调查图件和32类地质条件应用专题图件, 形成了边海防地区遥感调查综合数据库。其中, 成果数据库包括了工程地质等9类地质专题因子和38个要素数据集等, 专题调查成果矢量文件数据量有4 GB; 而影像数据库数据量则达到了4 TB。遥感调查综合数据库可满足军民对地质信息的共享要求。

(1)基础地质背景解译。基于影像单元识别方法, 依据遥感影像的形态、纹理、色调、水系等特征区分不同地质单元, 结合已有的各种比例尺区域地质调查资料, 在室内初步确定各个地质单元岩石属性; 遵从“ 从已知到未知、先易后难、先从标志清晰地段到模糊地段、先整体后局部、先目视预解译到机助解译、先构造后其他” 的原则进行地质遥感解译; 在完成初步解译的基础上进行野外实地调查验证, 充分应用图像解译与野外调查相结合的方法确保成果数据的准确性。基础地质背景解译主要包含边境地区新近系地质体、前古近纪地质体和构造断裂等内容^{[1, 2, 3]}。

(2)工程地质信息提取。在深入分析工程围岩等级判定依据的基础上, 开展了系列工程岩土体力学测试与分析、工程岩土体爆破测试试验、地面物探与钻探等试验研究, 初步建立了一种半经验、半理论的工程围岩等级确定方法, 通过遥感解译地层年代、地层岩性、地质构造等基础地质信息, 结合岩石风化程度, 综合确定工程围岩等级, 建立了以岩体基本质量指标和岩体基本质量的定性特征相结合的工程围岩等级的快速转化方法。并通过对岩体工程地质体比较敏感的一些物理学性质指标、室内或现场测试岩石物理力学性质指标, 进行风化程度的分层级判定, 建立了岩石风化程度信息提取技术^[5]。

(3)水文地质解译。解译了湖泊、水库、池塘、蓄水池、天然江河、运河、水渠、泉等地表水类型, 测算了它们的长度和面积, 并结合外业工作, 调查了水源水质情况; 地下水调查包括划分松散岩类、碎屑岩类、碳酸盐岩类和基岩类4类含水岩组类型, 识别含水断裂构造、地下潜水溢出带和地下水天然露头等, 确定地下水类型, 划分富水性等级, 圈定找水靶区等内容^{[14, 15]}。

(4)地形地貌信息提取。运用断面高程极值法、局部高差比较法、地表水流模拟法和坡度曲率法等多种方法的研究对比, 选取较为理想的山脊线、山谷线提取方法, 并通过软件模块开发实现了山脊线、山谷线等地形特征的自动提取; 实现了不同统计窗口下地势起伏度的自动提取, 经过曲线拟合, 在原有通过目视分析从曲线上确定最佳统计窗口的基础上, 引进统计学上的均值变点分析法来计算拟合曲线上由陡变缓的拐点, 减少了人工目视判读的偶然性与随机性, 提高了信息提取准确性; 结合目视解译获取了地形地貌的成因、物质类型、地貌形态等类型参数, 计算获取了地形坡度、高差、坡向、地势起伏度、地面破碎程度和地形割裂程度等数据^[16]。

(5)生态环境与地质灾害遥感调查与监测。利用多期遥感数据主要获取了耕地、林地、草地、水域、城乡用地、工矿用地、居民用地和未利用地等土地覆被类型的现状数据和变化数据; 开展了崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害分布、成因、规模及对工程稳定性与工程设施影响的调查监测; 开展了岩溶区和风沙区的调查监测^{[17, 18]}。

(6)矿产资源遥感调查与监测。利用卫星遥感数据对矿产资源背景进行了普查、分析和解译, 查明矿产类型、规模、开发状况和开发程度等^[19]。

(7)界河岸线与岛礁变化调查监测。利用多期遥感数据开展了界河岸线^[20]与岛礁变化监测; 综合土地变迁、地表水变化、岸线变迁及水文地质资料, 查明西沙重点岛礁生态环境现状及存在问题, 在西沙七连屿开展了浅海水深遥感调查应用示范; 利用多源高分辨率卫星数据进行水深反演, 建立了World View 2、GF1、ZY3等遥感数据水深反演模型, 并将反演模型应用于其他水质相似海域^[21]。图6为人工无法进行浅海水深探测岛屿的浅海水深反演实例。

图6

Fig.6

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	图6 岛礁遥感水深反演图Fig.6 Water depth inversion of island reef by remote sensing data

(8)交通及重要地物调查与监测。主要获取了公路、铁路、机场、桥梁及涵洞等交通信息; 获取了发电站、大型水利设施、重要建筑和人工障碍物等主要地物信息。利用遥感信息提取技术获取了道路中心线信息; 遥感影像与高精度DEM叠加, 自动计算了道路的坡度参数、拐弯半径等参数; 利用基于影像匹配的检测技术, 对道路路面信息进行了多时相分析, 快速发现了路面的异动信息; 自动提取了崩塌、滑坡、泥石流、冰雪等灾害影响通行因素的类型, 并估算了灾害体面积^{[12, 22]}。

将遥感地质调查数据和专题图件, 应用于工程选址、道路通行保障、给水保障、国土安全和防灾减灾等方面, 实现了边调查、边应用和边服务的目标。

(1)为工程选址提供了基础地质信息。项目获取的海拔高度、高差、坡度、坡向、水域分布密度、地貌类型、通行条件、土质条件、地表湿度、植被覆盖度、地层岩性及地质灾害等信息为边海防地区、“ 一带一路” 上的中巴经济走廊等许多工程的选址、设计、施工提供了重要依据^[23]。

(2)为通行保障提供了空间地质地理信息。项目获取的地形坡度、地貌类型、地貌起伏频率、地势起伏度、地貌被割裂、土质条件、土壤类型、土壤密实度、地质威胁、居民地类型、居民地密度、植被种类及植被覆盖度等信息为工作区内重要道路的交通保障、安全救护及维护管理提供了重要依据^[24]。

(3)为界河国土防护等提供了服务信息。项目获取的界河河宽、水深、流速、岸滩状况、暗礁状况、河岸坡度、河岸高度、凹岸、河岸整修、土方量、河岸土质、河底土质、地质威胁、最近公路、道路等级、地势起伏度及植被郁闭度等数据是维护我国国土安全, 保护界河河岸设施和保障航行通畅的重要依据^[25]。

(4)为边境地区水源补给点保障提供了相关水文地质信息。这些信息包括地层岩性、储水构造、水域分布密度、汇流累积量、地表湿度、地表温度、地貌类型、坡度、植被覆盖度、郁闭度及地势起伏度等数据^{[26, 27, 28]}。新疆康西瓦附近某泉点的遥感影像与野外照片如图7所示。

图7

Fig.7

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	图7 康西瓦附近泉点遥感影像特征及野外照片Fig.7 Remote sensing image character and field photo of spring near Kangxiwa district