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摘 要：随着空间数据应用领域的不断扩大，对获取空间数据的要求也越来越高。传统遥感技术获取的数据点密度低，且效率低、费用高、生产周期长，已不能满足当前对空间数据的需求。LiDAR发射的激光能部分地穿透树林的遮挡，直接获取高精度的地表三维地形数据，弥补了传统遥感技术和大地测量方法在高程数据获取及快速自动化处理方面的缺点和不足。LiDAR具有的高空间分辨率、强抗干扰能力以及高自动化等特点，使其不仅能够快速获取高程数据，而且在地形测绘、城市三维建模、环境监测、工程建设、地球科学及行星科学等诸多领域具有极好的发展前景和很强的竞争力。近年来在滑坡地质灾害的识别与监测中也得到了广泛的应用，并取得了一系列的成果与新进展。
关键词：LiDAR;滑坡;灾害识别;灾害监测
1. LiDAR技术简介
LiDAR系统主要包括4部分：①激光扫描仪（LiDAR的核心），测量激光发射点与地面激光脚点之间的距离;②动态差分GPS（DGPS），记录瞬间激光和数码相机开启脉冲的时间并获取LiDAR的三维坐标;③激光测量单元（IMU），测定激光扫描装置的主光轴的空间姿态参数;④数码相机，获取地面的地物地貌真彩或红外数字影像信息。根据载荷平台的不同，LiDAR可以分为地面、车载、机载和星载4种类型[1]。
2. LiDAR技术在滑坡地质灾害中的应用
LiDAR技术以其独特的优势和高精度的成果，被广泛应用于土地利用、地形测绘、森林调查、城市规划及地质环境变化等多个领域，展示出了良好的应用前景。目前在地质领域用于滑坡识别与监测方面并取得了一系列的成果与新进展。
在地质灾害调查研究中，传统光学卫星遥感调查技术、无人机低空航拍遥感等技术一直是地质灾害调查人员必不可少的技术手段。机载LiDAR测量技术是激光测距仪器主动发射脉冲信号，可部分穿透植被到达真实地表，通过点云数据去噪、滤波，剔除植被点云层数据后，可快速构建高精度地形地貌，在无地面控制点情况下数据的相对精度可达厘米级[2]。从表2.1 中可以看出机载LiDAR技术不但作业效率高，精度也高，无论与航空摄影还是与传统测量相比，机载LiDAR 都具有较大优势。
2.1 滑坡识别与监测研究
滑坡是一种常见的地质灾害类型，常给人类活动造成严重的损害，因此分析研究滑坡对滑坡灾害预警以及减灾防灾具有重要意义。LiDAR 技术不仅能为滑坡灾害研究提供高精度的DEM，还可以利用不同时相的 LiDAR数据对滑坡变形进行动态监测，了解滑坡体在一定时间范围内的变形趋势和特征，并精确计算变形量，从而提高滑坡监测的精度和效率。
准确识别滑坡并确定其具体分布范围和体积是科学评估滑坡灾害危险性与危害性的重要前提[5]。在从大空间尺度识别滑坡并确定其分布与体积方面，LiDAR 技术与常规测量技术相比具有独特优势。LiDAR技术能够生成高精度的 DEM，并基于此高精度的DEM对滑坡进行定性和定量分析，实现滑坡边界的圈定。定性分析是利用 LiDARDEM 生成一系列不同视角下的山体阴影图，它能够很好地表达地形的立体形态。定量分析是利用 LiDARDEM 提取精细微地形地貌参数分析滑坡要素。借助于不同方位角的LiDAR山体阴影图及坡度和粗糙度图，能够准确地识别滑坡滑动的范围，并准确圈定出滑坡后缘、滑坡侧缘、滑舌等滑坡要素。
國外学者[5]利用机载 LiDAR 技术对西雅图地区的滑坡进行了详细填图，由于 LiDAR技术能够透射植被，研究发现使用LiDAR数据圈定的滑坡个数是传统航空摄影测量圈定的4倍之多，识别出很多以前利用航片解译不能识别的滑坡，表明了LiDAR技术在滑坡识别中的巨大优势。马洪超等[4]对2008年汶川地震引起的都江堰—汶川公路滑坡进行机载LiDAR 测量，并利用LiDAR点云生成了DEM数据，对滑坡的位置、体积和土石方等参数进行了估算，提高了效率，改进了勘察工作的安全性，表明 LiDAR 技术在滑坡灾害应急响应中的重要性。
2.2滑坡变形动态监测
滑坡变形动态监测主要包括地表位移监测和地下位移监测。滑坡体地表变形监测是对滑坡体地表进行绝对位移和相对位移监测。基于 LiDAR 技术的滑坡地表位移监测主要对LiDAR获得的滑坡体表面的点云数据进行预处理，构建滑坡体表面的DEM，通过不同时期DEM 的整体对比，分析监测点的变形信息和特定区域的土方量变化，进而预测坡体的变形趋势和未来滑坡量的大小。LiDAR 数据最早用于滑坡监测出现在。刘圣伟等[3]以长江三峡工程库区的树坪滑坡为研究对象，利用2006年和2009年两期机载LiDAR数据对滑坡的变形情况进行了初步分析，主要通过比较不同特征点之间的坐标差在两期机载LiDAR测量结果中的变化进行滑坡变形监测，研究得到的树坪滑坡的变形特征与前人研究结果一致，表明机载LiDAR在滑坡变形监测方面有较好发展前景。然而对于有植被覆盖的滑坡体，地面LiDAR的监测精度有别于无植被覆盖的岩体边坡。Nancy F Glenn等[6]提出了一种基于融合概率变化检测和滑坡地表特征提取的方法，利用多时间光探测与测距（LiDAR）衍生的数字高程模型（DEM）绘制滑坡活动地表变化。
3. 展望
LiDAR 技术发展至今，已逐渐成为一种重要的信息获取技术。作为一种年轻的技术，LiDAR还有很多发展空间，特别是在数据处理算法以及软件和系统的开发等方面，包括光学遥感、微波遥感、多光谱遥感在内的遥感技术所获取的数据都具有各自的特点，因此如果将 LiDAR数据与测区的地形图、规划图等GIS数据、影像数据和多光谱数据等相结合就能充分发挥多源遥感数据的优势。LiDAR技术在地质环境中的应用凸显了其巨大的潜力。
在滑坡识别方面，虽然可以利用 LiDAR 生成的高精度DEM计算坡度、坡向、地表粗糙度等，利用小波分析、傅里叶变换等方法开展地形的精细参数特征研究，但是这些参数在同一研究区并没有被系统地使用过，缺乏基于精细地表参数的滑坡识别方法规律性研究和不同成因类型滑坡识别研究。总体而言，LiDAR作为一种全新的遥感技术，已经跻身先进的集成测量技术方法之列，具有极好的发展前景和很强的竞争力。
参考文献
[1] 陈涛、张培震、刘静等，机载激光雷达技术与海原断裂带的精细地貌定量化研究，科学通报，2014，59（14），1293～ 1304.
[2] 郭向前，郝伟涛，李响. 基于机载 LiDAR 技术的研究及其展望 [J].测绘与空间地理信息，2013，36（2）：69～72.
[3] 刘圣伟，郭大海，陈伟涛，等.机载激光雷达技术在长江三峡工程库区滑坡灾害调查和监测中的应用研究[J].中国地质，2012，39（2）：507 ～ 517
[4] 马洪超，姚春静，张生德.机载激光雷达在汶川地震应急响应中的若干关键问题探讨[J].遥感学报，2008，12.
[5] Mora O，Lenzano M，Toth C，et al. Landslide Change Detection Based on Multi-Temporal Airborne LiDAR-Derived DEMs[J]. Geosciences，2018，8（1）.
[6] Nancy F Glenn，David R Streutker，D John Chadwick，et al. Analysis of LiDAR -derived topographic information for characterizing and differentiating landslide morphology and activity [J]. Geomorphology，2006（73）：131-148.
关键词：LiDAR;滑坡;灾害识别;灾害监测
1. LiDAR技术简介
LiDAR系统主要包括4部分：①激光扫描仪（LiDAR的核心），测量激光发射点与地面激光脚点之间的距离;②动态差分GPS（DGPS），记录瞬间激光和数码相机开启脉冲的时间并获取LiDAR的三维坐标;③激光测量单元（IMU），测定激光扫描装置的主光轴的空间姿态参数;④数码相机，获取地面的地物地貌真彩或红外数字影像信息。根据载荷平台的不同，LiDAR可以分为地面、车载、机载和星载4种类型[1]。
2. LiDAR技术在滑坡地质灾害中的应用
LiDAR技术以其独特的优势和高精度的成果，被广泛应用于土地利用、地形测绘、森林调查、城市规划及地质环境变化等多个领域，展示出了良好的应用前景。目前在地质领域用于滑坡识别与监测方面并取得了一系列的成果与新进展。
在地质灾害调查研究中，传统光学卫星遥感调查技术、无人机低空航拍遥感等技术一直是地质灾害调查人员必不可少的技术手段。机载LiDAR测量技术是激光测距仪器主动发射脉冲信号，可部分穿透植被到达真实地表，通过点云数据去噪、滤波，剔除植被点云层数据后，可快速构建高精度地形地貌，在无地面控制点情况下数据的相对精度可达厘米级[2]。从表2.1 中可以看出机载LiDAR技术不但作业效率高，精度也高，无论与航空摄影还是与传统测量相比，机载LiDAR 都具有较大优势。
2.1 滑坡识别与监测研究
滑坡是一种常见的地质灾害类型，常给人类活动造成严重的损害，因此分析研究滑坡对滑坡灾害预警以及减灾防灾具有重要意义。LiDAR 技术不仅能为滑坡灾害研究提供高精度的DEM，还可以利用不同时相的 LiDAR数据对滑坡变形进行动态监测，了解滑坡体在一定时间范围内的变形趋势和特征，并精确计算变形量，从而提高滑坡监测的精度和效率。
准确识别滑坡并确定其具体分布范围和体积是科学评估滑坡灾害危险性与危害性的重要前提[5]。在从大空间尺度识别滑坡并确定其分布与体积方面，LiDAR 技术与常规测量技术相比具有独特优势。LiDAR技术能够生成高精度的 DEM，并基于此高精度的DEM对滑坡进行定性和定量分析，实现滑坡边界的圈定。定性分析是利用 LiDARDEM 生成一系列不同视角下的山体阴影图，它能够很好地表达地形的立体形态。定量分析是利用 LiDARDEM 提取精细微地形地貌参数分析滑坡要素。借助于不同方位角的LiDAR山体阴影图及坡度和粗糙度图，能够准确地识别滑坡滑动的范围，并准确圈定出滑坡后缘、滑坡侧缘、滑舌等滑坡要素。
國外学者[5]利用机载 LiDAR 技术对西雅图地区的滑坡进行了详细填图，由于 LiDAR技术能够透射植被，研究发现使用LiDAR数据圈定的滑坡个数是传统航空摄影测量圈定的4倍之多，识别出很多以前利用航片解译不能识别的滑坡，表明了LiDAR技术在滑坡识别中的巨大优势。马洪超等[4]对2008年汶川地震引起的都江堰—汶川公路滑坡进行机载LiDAR 测量，并利用LiDAR点云生成了DEM数据，对滑坡的位置、体积和土石方等参数进行了估算，提高了效率，改进了勘察工作的安全性，表明 LiDAR 技术在滑坡灾害应急响应中的重要性。
2.2滑坡变形动态监测
滑坡变形动态监测主要包括地表位移监测和地下位移监测。滑坡体地表变形监测是对滑坡体地表进行绝对位移和相对位移监测。基于 LiDAR 技术的滑坡地表位移监测主要对LiDAR获得的滑坡体表面的点云数据进行预处理，构建滑坡体表面的DEM，通过不同时期DEM 的整体对比，分析监测点的变形信息和特定区域的土方量变化，进而预测坡体的变形趋势和未来滑坡量的大小。LiDAR 数据最早用于滑坡监测出现在。刘圣伟等[3]以长江三峡工程库区的树坪滑坡为研究对象，利用2006年和2009年两期机载LiDAR数据对滑坡的变形情况进行了初步分析，主要通过比较不同特征点之间的坐标差在两期机载LiDAR测量结果中的变化进行滑坡变形监测，研究得到的树坪滑坡的变形特征与前人研究结果一致，表明机载LiDAR在滑坡变形监测方面有较好发展前景。然而对于有植被覆盖的滑坡体，地面LiDAR的监测精度有别于无植被覆盖的岩体边坡。Nancy F Glenn等[6]提出了一种基于融合概率变化检测和滑坡地表特征提取的方法，利用多时间光探测与测距（LiDAR）衍生的数字高程模型（DEM）绘制滑坡活动地表变化。
3. 展望
LiDAR 技术发展至今，已逐渐成为一种重要的信息获取技术。作为一种年轻的技术，LiDAR还有很多发展空间，特别是在数据处理算法以及软件和系统的开发等方面，包括光学遥感、微波遥感、多光谱遥感在内的遥感技术所获取的数据都具有各自的特点，因此如果将 LiDAR数据与测区的地形图、规划图等GIS数据、影像数据和多光谱数据等相结合就能充分发挥多源遥感数据的优势。LiDAR技术在地质环境中的应用凸显了其巨大的潜力。
在滑坡识别方面，虽然可以利用 LiDAR 生成的高精度DEM计算坡度、坡向、地表粗糙度等，利用小波分析、傅里叶变换等方法开展地形的精细参数特征研究，但是这些参数在同一研究区并没有被系统地使用过，缺乏基于精细地表参数的滑坡识别方法规律性研究和不同成因类型滑坡识别研究。总体而言，LiDAR作为一种全新的遥感技术，已经跻身先进的集成测量技术方法之列，具有极好的发展前景和很强的竞争力。
参考文献
[1] 陈涛、张培震、刘静等，机载激光雷达技术与海原断裂带的精细地貌定量化研究，科学通报，2014，59（14），1293～ 1304.
[2] 郭向前，郝伟涛，李响. 基于机载 LiDAR 技术的研究及其展望 [J].测绘与空间地理信息，2013，36（2）：69～72.
[3] 刘圣伟，郭大海，陈伟涛，等.机载激光雷达技术在长江三峡工程库区滑坡灾害调查和监测中的应用研究[J].中国地质，2012，39（2）：507 ～ 517
[4] 马洪超，姚春静，张生德.机载激光雷达在汶川地震应急响应中的若干关键问题探讨[J].遥感学报，2008，12.
[5] Mora O，Lenzano M，Toth C，et al. Landslide Change Detection Based on Multi-Temporal Airborne LiDAR-Derived DEMs[J]. Geosciences，2018，8（1）.
[6] Nancy F Glenn，David R Streutker，D John Chadwick，et al. Analysis of LiDAR -derived topographic information for characterizing and differentiating landslide morphology and activity [J]. Geomorphology，2006（73）：131-148.