典型滑坡遥感影像特征研究
童立强, 郭兆成
中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083

第一作者简介: 童立强(1965-), 男, 研究员, 主要从事遥感地质及环境应用研究。 E-mail:tlqhx@sohu.com

摘要

对于不同地质条件、成因类型和运动距离的滑坡,在不同分辨率遥感图像上显示的影像特征往往存在较大差别,尚难以确定统一的滑坡遥感识别标志。尤其对于规模较大、形成机理和活动规律复杂的远程滑坡和复合滑坡,一直是遥感识别的难点,可供借鉴的前人研究成果不多,目前主要还是靠地面调查。在国内外滑坡遥感调查成果调研以及国土资源大调查地质灾害遥感调查、近年来地质灾害应急遥感调查研究成果的基础上,分析和总结了笔者参与调查过的巫山大清坎滑坡、千将坪滑坡、武隆滑坡及西藏102滑坡群等典型滑坡的遥感影像特征,提出了滑坡(尤其是高速远程滑坡)的遥感识别标志,以期与同行专家共商榷。

关键词: 滑坡; 遥感; 识别; 解译标志; 影像特征
中图分类号:TP75.3 文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2013)01-0086-07 doi: 10.6046/gtzyyg.2013.01.16
A study of remote sensing image features of typical landslides
TONG Liqiang, GUO Zhaocheng
China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083, China
Abstract

The image features of landslides with different kinds of geological conditions,types and runout distances show great difference in remote sensing images with different resolutions. For long-runout landslide and complex landslide,the available interpretation keys are few, so that the identification of landslide mainly relies on ground survey. On the basis of the achievements of landslide remote sensing investigation obtained both in China and abroad and the remote sensing investigation projects for geological hazards, the authors analyzed the remote sensing image features of typical landslides,including Daqingkan Landslide,Qianjiangping Landslide,Wulong Landslide and 102 landslide group in Tibetan region. Then,the interpretation keys to landslides,especially to the high-speed and long-runout landslides, were summarized for colleagues’reference.

Keyword: landslide; remote sensing; identify; interpretation key; image features
0 引言

滑坡是我国主要的地质灾害类型之一。据全国地质灾害通报, 仅2010年全国就发生滑坡22 329起, 滑坡、泥石流等地质灾害共造成2 246人死亡、669人失踪, 直接经济损失约63.9亿元。遥感技术能够快速、全面、非接触地获取地表信息, 在滑坡调查和研究中得到了广泛应用。遥感技术在滑坡识别中的应用历史可追溯到20世纪70年代末, 当时日本研究人员利用黑白航空图像编制了1:5万比例尺的全日本滑坡和泥石流分布图。我国滑坡遥感调查起步于20 世纪80年代初, 早在二滩水电开发前期论证中就采用航空遥感技术进行了坝址及库区周围区域滑坡分布、规模及发育环境调查[1]。其后, 由于山区大型工程建设的广泛需要, 我国滑坡遥感调查技术得到了快速发展。王治华[2, 3]提出了以遥感图像为数据源、综合利用GIS等方法对滑坡等地质灾害进行识别和分析的“ 数字滑坡” 技术。国土资源大调查工作开展以来, 应用地质灾害遥感调查技术, 中国国土资源航空物探遥感中心先后完成了长江三峡库区、青藏铁路沿线、喜马拉雅山地区和川东缓倾斜坡地区等近40万km2的滑坡等地质灾害的分布及发育环境调查[4, 5, 6, 7]

基于2006年以来自身参加过的“ 喜马拉雅山地区重大地质灾害遥感调查” 、“ 长江中上游(江津— 宜昌段)1:5万航空遥感地质调查(地质灾害部分)” 等国土资源大调查项目, 以及2008年“ 5· 12” 汶川特大地震次生地质灾害、2009年“ 6· 5” 武隆县铁匠乡鸡尾山崩滑灾害、2010年“ 6· 28” 关岭滑坡特大地质灾害和2010年“ 7· 18” 安康市大竹园七堰村滑坡灾害等的遥感应急调查[8, 9]工作, 笔者深刻地认识到遥感技术在滑坡地质灾害普查及应急调查中的重要作用, 并深感滑坡遥感识别的复杂性— — 地质环境条件的不同、滑坡发生时间的长短和滑坡运移距离的大小等因素会使滑坡体的遥感影像特征有较大差别, 尚难建立统一的遥感解译标志; 尤其对于远程滑坡和缓倾滑坡, 由于对其形成机理认识不够和地面调查识别困难等原因, 目前可供借鉴的前人研究成果不多。

国家规划在未来10 a内要完成全国地质灾害高发区中易发区的详细调查, 遥感将是该项调查工作的支撑技术之一[10], 如何充分发挥遥感技术的优势、不断提高地质灾害解译识别精度是迫切需要研究的课题。本文在初步总结、归纳几年来在地质灾害遥感调查工作中积累的典型滑坡遥感影像特征的基础上, 提出了几种滑坡的遥感识别标志, 以期与同行专家共同商榷。

1 滑坡遥感识别标志

随着遥感技术的不断进步, 滑坡遥感识别已由目视解译发展到能充分利用遥感图像的空间特征、光谱特征和时间特性的人机交互解译, 即解译是在经过几何精纠正的数字图像上进行; 在识别地物种类和判别其特性时, 可随时进行图像处理, 增强或改善相关信息以利于滑坡特征信息的提取, 几何放大或缩小图像以利于滑坡标志的识别与解译, 并可随时测得滑坡各部位的光谱特性及几何定位数据, 进而探讨滑坡的形成机理和活动规律。

滑坡遥感识别是基于遥感图像、利用人机交互和目视解译方式来获取滑坡相关信息的技术方法, 其原理是基于滑坡体与其背景地质体之间存在的色调、形状、阴影、纹理及图形的差异。在遥感图像上显示为特定的色调、纹理及几何形态组合, 被称为滑坡识别的直接解译标志; 而滑坡造成的地形地貌、植被、水系及景观生态等的异常突变, 可以为滑坡的判定提供某种信息, 则称为间接解译标志。大多数滑坡发生后, 可以形成一些在遥感图像上能够明显被识别的影像特征: 在形态上表现为圈椅状地形、双沟同源、坡体后部出现平台洼地, 与周围河流阶地、构造平台或与风化差异平台不一致的大平台地形, “ 大肚子” 斜坡、不正常河流弯道等; 原地层的整体性被破坏, 一般具有较强的挤压、扰动或松脱等现象, 岩(土)体破碎, 地表坑洼不平; 滑坡体后部出现镜面、峭壁或陡峭地形等。具体到每个滑坡, 其识别标志往往只有其中的几个。但是, 远程滑坡经过长距离运移已面目全非, 基本上不再具有上述影像特征。因空间分辨率所限, 其他一些在滑坡现场常见的马刀树、醉汉林、擦痕和建筑物变形等滑坡的细微特征在中、低空间分辨率的遥感图像上表现不明显。因此, 针对多数滑坡和特殊滑坡的一般遥感影像特征, 提炼出滑坡的遥感识别标志, 已成为滑坡遥感调查的基础工作。

2 典型滑坡遥感影像特征
2.1 巫山县大清坎滑坡遥感影像特征

大清坎滑坡位于巫山县永乐镇大清坎、长江支流大溪左岸, 与长江的直线距离约3 250 m, 滑坡中心的地理位置在E109.60° , N30.99° 。根据2009年夏季航空摄影图像显示的滑坡体表面新鲜、未长出新植被和人类活动扰动不明显等情况, 推测滑坡发生的时间为航空摄影的前半年内(即2009年初前后)。位于175 m水位以上的滑坡体长570 m, 宽210 m, 平面面积10.2万m2; 如果滑坡体已到沟底, 则滑坡体长750 m, 平面面积13.2万m2, 估算总方量在300万m3左右, 为大型滑坡。滑坡体前缘(沟底)高程100 m, 后缘高程250 m, 后壁顶点高程260 m。滑坡位于秭归向斜的西北翼, 属顺层基岩滑坡, 发生滑坡的三叠系巴东组(T2b)地层为三峡地区的易滑地层。

图1所示, 大清坎滑坡体在航摄图像上表现为“ 箕” 状色调异常带和纹理异常带, 位于较稳定的自然斜坡凸突的负地形中, 其后壁与滑坡体的交接处形成洼地, 中部有多级垂直滑动方向的台坎。由于是新发生的滑坡, 滑坡体呈相对浅色调, 具有较强的挤压、扰动和松脱等现象, 岩(土)体破碎, 结构松散, 耕地、园地及林地被扰动或者严重破坏, 滑坡体纹理与背景呈突变关系, 断头路明显; 在滑坡发生前(图1(a))、后(图1(b))图像中的色调、纹理和地物有明显区别。

图1 大清坎滑坡发生前(a)后(b)航摄图像对比Fig.1 Comparison between aerial photographs before(a)and after(b)Daqingkan landslide occurrence

2.2 秭归县千将坪滑坡遥感影像特征

千将坪滑坡位于三峡库区巴东县沙镇溪镇千将坪、长江支流沙镇溪左岸, 滑坡中心的地理位置在E110.61° , N30.97° 。滑坡的发生时间为三峡水库蓄水至135 m后的2003年7月13日; 滑坡体长850 m, 宽500 m, 平面面积41.8万m2, 估计总方量约2 000万m3, 为巨型基岩滑坡。滑坡体前缘高程100 m, 后缘高程400 m, 后壁顶点高程500 m。滑坡位于百福坪— 流来观背斜与秭归向斜之间, 为中上部顺层、下部微切地层的基岩滑坡, 发生滑坡的地层为侏罗系千佛崖组(J2q)[11, 12]

图2所示, 千将坪滑坡体在2009年航摄图像上表现为 “ 箕” 状形态特征, “ 大肚子” 斜坡、不正常河流弯道, 虽然经过近6 a的风化剥蚀, 其后壁(形成显著镜面特征)、侧壁及多级垂直滑动方向的台坎仍清晰可见; 再过一段时间, 也会出现明显的双沟同源的情况。但是, 耕地、园地及林地被扰动及断头路等特征已不明显, 滑坡体的色调和纹理与背景几乎没有明显区别。

图2 千将坪滑坡2009年航摄图像Fig.2 Aerial photograph(2009)of Qianjiangping landslide

2.3 武隆县铁匠乡鸡尾山远程滑坡遥感影像特征

2009年6月5日15时许, 重庆市武隆县铁匠乡鸡尾山突发崩滑灾害, 造成26人死亡、 78人失踪。鸡尾山山脉呈NEE(N55° E)向展布, 总体地形为东北高西南低, 呈单面山斜坡(地形坡度角一般为20° ~40° ), 陡崖发育(陡崖高度在50~150 m); 最高点标高1 442 m, 最低点铁匠沟标高1 000 m, 相对高差442 m, 属中山地貌, 区域沟系为“ V” 字型。

殷跃平[13]认为, “ 鸡尾山山体在经历长期应力积累积聚了巨大的应变能后, 因前缘局部垮塌而失去‘ 关键块体’ 支撑, 整个山体沿软弱夹层产生连锁式的滑动破坏, 并迅速解体, 在跃下约50 m高的陡坎后, 获得巨大的动能, 产生高速滑动” 。在此过程中, 高速运动的306万m3的滑坡体以强大的冲击力冲垮其前缘一突出的山体(铲刮方量达155.3万m3), 刨蚀和铲刮前缘坡下原有的松散堆积物。高速滑动岩体在越过铁匠沟谷底后冲向对岸, 因受到对岸陡峻斜坡的阻挡, 转向沿沟谷以碎屑流的方式向下游运动, 形成长度约1.5 km的堆积区, 堆积总量为614.2万m3

图3所示, 武隆县铁匠乡鸡尾山崩滑灾害分为崩滑区、大块石堆积区、碎屑堆积区、撒落区、铲刮区、铲刮后堆积区、铲刮蠕动区和蠕动残留区等8种类型9个区域, 同时在沟的上游形成堰塞湖。

图3 武隆县铁匠乡鸡尾山崩滑灾害航摄图像遥感解译图Fig.3 Remote sensing interpretation of aerial photograph of Jiweishan landslide in Tiejiang village, Wulong county

根据航摄图像和滑坡前后DEM综合解译可知, 滑坡发生后, 在崩滑区形成长626 m, 最宽231 m, 平均宽142 m, 最大深度95.3 m, 平均深度42 m, 面积7.25万m2, 体积305.9万m3的“ 滑坡空腔” (即滑坡体全部滑走后形成的相对负地形); 滑坡体将其前方一突出的山体铲刮, 铲刮的最大厚度达50 m(图4)。

图4 鸡尾山滑坡发生后崩滑区及铲刮区地形高程变化Fig.4 Elevation change after Jiweishan landslide occurrence

在距“ 滑坡空腔” 400 m的沟底形成长1 520 m, 平均宽214 m, 最大厚度70 m, 平均厚度19 m, 面积32.5万m2, 体积600万m3的垄岗状碎屑堆积。滑坡发生后沟系由“ V” 字型沟变成了“ U” 字型沟(图5)。

图5 滑坡发生前后沟底地形对比Fig.5 Comparison between topography before and after landslide occurrence

从上述分析可以看出, 这类滑坡在发生后几年内的遥感图像中, 影像特征仍然会很明显, 比较容易识别; 但在经过较长时期的自然风化剥蚀、流水侵蚀、植被生长恢复及人类生活和生产活动影响下, 遥感识别难度则大大增加。其典型的影像特征为斜坡上的负地形、“ V” 字型沟系中的“ U” 字型异常沟、沟谷中坑洼不平的垄岗状地形异常以及堰塞湖等, 在沟底大规模分布的岩石碎屑在高清晰度遥感图像上也能得到识别。2010年“ 6· 28” 贵州关岭远程滑坡和2010年“ 7· 18” 陕西安康市大竹园七堰村远程滑坡都具有类似的遥感影像特征。

2.4 西藏102滑坡群遥感影像特征

G318国道102滑坡群位于西藏自治区波密县通麦镇, 自1991年大规模滑动后一直在活动。滑坡前缘最低海拔2 120 m, 后缘最高海拔2 525 m, 相对高差达400 m以上, 滑坡体积约510× 104 m3; 滑坡体表面呈阶梯状, 发育多级平台。102滑坡群周围的森林为针叶和阔叶混交林, 但102滑坡群上全是阔叶林, 不见针叶林。同样情况在西藏也是常见的, 如2008年笔者实地考察2000年发生的易贡高速远程滑坡时也观察到在滑坡堆积体上发育着阔叶林(其堵塞堰塞湖溃决冲刷区有类似现象)。这样, 在遥感图像上阔叶林呈现的较均一的植被色调就成为解译识别滑坡体的一个重要辅助标志。而背景的色调不均匀, 色调饱和度不稳定, 既有阔叶林色调, 又有针叶林色调, 也有两者的混和色调。在TM7(R), 4(G), 1(B)假彩色合成图像(图6)上, 针叶林通常为颗粒状的深绿色调, 阔叶林为浅绿色调。

图6 G318国道102滑坡群TM7(R), 4(G), 1(B)假彩色合成图像(2010年7月)Fig.6 False color image(2010-07)composed of TM7(R), 4(G), 1(B)of 102 landslide along G318 national highway

2.5 喜马拉雅山地区滑坡遥感影像特征

喜马拉雅山地区处于抬升阶段, 风化层较薄, 人类活动相对较少, 对森林植被的人为破坏相对较弱; 但高程普遍在4 000 m以上, 地形起伏大。高海拔和巨大的相对高差决定了那里的滑坡体的遥感图像识别标志与其他地区有明显的差异。大多数滑坡体除具有常见的形态、纹理和地形标志外, 还存在特有的识别标志— — 滑坡体的整体纹理和色调与背景环境明显不一致。

例如, 朗县各答(冻戈)山滑坡群(图7)位于喜马拉雅山北坡朗县欧龙至加查县仲达镇的雅鲁藏布江南岸。林芝至山南地区的雅鲁藏布南干线公路(S306)通过该滑坡群, 在近10 km路段内发育了3个特大型老滑坡(黄色箭头所示)和4个大型老滑坡(红色箭头所示), 70%的公路路面受到滑坡影响[14]。各答山海拔4 720 m, 雅鲁藏布江海拔3 115 m, 相对高差达1 600 m以上。发生滑坡的地层为白垩系郎县构造混杂岩(Kl), 主要岩性为粉砂质绢云千枚岩、含榴绢云千枚岩、变质杂砂岩、绿泥石英片岩和千糜岩, 见大理岩、玄武岩、辉橄岩、变质性岩和变超基性岩块体。

图7 朗县各答山滑坡群TM7(R), 4(G), 1(B)假彩色合成立体影像图(2000年6月)Fig.7 False color image (2000-06) composed of TM7(R), 4(G), 1(B) of Gedashan landslides in Lang County

多数滑坡体的圈椅状地形、双沟同源、峭壁或陡地形不明显, 滑坡体后部的平台洼地隐约可见, 表面坑洼不平。滑坡体最醒目的影像特征是具有明显的纹理和色调异常。其色调异常是由不同植被引起的(滑坡体上的植被为灌木林, 背景的植被主要为松树林); 纹理异常则主要是由于滑坡使原地层的整体性被破坏, 岩(土)体破碎, 滑坡体上水系密度降低, 无尖棱状条纹及纹理, 与背景明显不一致。

3 滑坡其他指示信息

除了在遥感图像中显示的解译标志外, 对滑坡的识别还可以借助其他指示信息。例如, 位于四川盆地缓倾斜坡地区的冯店滑坡, 其滑坡发生地的小地名为“ 垮梁子” ; 江津县柏林镇地区存在较多的古滑坡, 其中一处具有典型圈椅状特征的古滑坡地名为“ 椅子村” [7](图8)。

图8 椅子村滑坡航摄图像与解译图Fig.8 Aerial photograph and interpretation of Yizicun landslide

4 结论与讨论

尽管滑坡灾害存在地质环境条件不同、发生时间长短不同、运移距离大小不同等变化, 不同地区的滑坡具有的遥感识别标志有较大差别, 但在遥感图像上还是有规律可循的。

1)滑坡在遥感图像上的识别标志主要表现为滑坡体本身的形态、纹理和地形标志, 色调特征也是某些滑坡的重要识别标志。对于发生时间较长的老滑坡或古滑坡, 由于滑坡形成后的自然风化剥蚀、流水侵蚀、植被生长恢复及人类生活和生产活动, 使某些或大部分影像特征变得模糊不清, 给野外现场识别和遥感解译带来了极大的不确定因素。在这种情况下, 滑坡体的纹理及色调与背景环境在宏观上的不协调就成为滑坡遥感识别的重要参考。

2)新发生的滑坡灾害由于自然破坏和人为破坏都不太严重, 因而滑坡体本身的形态、纹理和色调等都保持有明显的影像识别标志, 滑坡体的纹理及色调与背景影像之间的差异性非常明显。

3)尽管远程滑坡的滑坡体通常在运动过程中发生解体, 但其在斜坡上的负地形、在异地堆积而造成的“ V” 字型沟系中的“ U” 字型异常沟、沟谷中坑洼不平的垄岗状地形异常、沟谷中大规模分布的岩石碎屑异常和堵塞沟谷形成的堰塞湖水体等影像特征是其独有的遥感识别标志。

4)本文主要根据笔者主持和参与过的巫山大清坎滑坡、千将坪滑坡、武隆滑坡及西藏102滑坡群等滑坡灾害遥感调查的成果, 初步提出了一些典型滑坡的遥感识别标志, 以期抛砖引玉, 与同行专家广泛讨论, 促进滑坡遥感识别的深入研究。

5)滑坡的类型繁多, 并不是对所有类型的滑坡都能进行遥感识别和分析的。如何结合国内外已有滑坡分类方案, 针对遥感手段能够识别的滑坡类型, 全面总结滑坡遥感识别标志将是下一步工作的重点。如何综合滑坡遥感识别标志和GIS空间分析等进行滑坡形成基本条件和滑坡运动规律的研究应是今后工作关注的问题。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] 王治华. 中国滑坡遥感及新进展[J]. 国土资源遥感, 2007, 19(4): 7-1032.
Wang Z H. Remote sensing for land slides in China and its recent progress[J]. Remote Sense for Land and Resources, 2007, 19(4): 7-1032. [本文引用:1]
[2] 王治华. 数字滑坡技术及其应用[J]. 现代地质, 2005, 19(2): 157-164.
Wang Z H. Progress and applications for digital land slide[J]. Geoscience, 2005, 19(2): 157-164. [本文引用:1] [CJCR: 1.156]
[3] 王治华. 大型个体滑坡遥感调查[J]. 地学前缘, 2006, 13(5): 516-523.
Wang Z H. Large scale individual land slide remote sensing[J]. Earth Science Frontiers, 2006, 13(5): 516-523. [本文引用:1]
[4] 王治华. 三峡水库区城镇滑坡分布及发育规律[J]. 中国地质灾害与防治学报, 2007, 18(1): 33-38.
Wang Z H. Land slide distribution and development in the towns of the Three Gorges Reservoir Area[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2007, 18(1): 33-38. [本文引用:1] [CJCR: 0.616]
[5] 王治华. 青藏公路和铁路沿线的滑坡研究[J]. 现代地质, 2003, 17(4): 355-362.
Wang Z H. Land slides along the Qinghai—Tibet railway and highway[J]. Geoscience, 2003, 17(4): 355-362. [本文引用:1] [CJCR: 1.156]
[6] 童立强, 安国英, 刘春玲. 喜马拉雅山地区重大地质灾害遥感调查成果报告[R]. 中国国土资源航空物探遥感中心, 2009.
Tong L Q, An G Y, Liu C L. The report of remote sensing investigation of large geohazards in Himalaya[R]. China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resource, 2009. [本文引用:1]
[7] 王治华, 郭兆成, 杜明亮, . 川东缓倾斜坡地区特大型滑坡遥感识辨技术研究成果报告[R]. 中国国土资源航空物探遥感中心, 2012.
Wang Z H, Guo Z C, Du M L, et al. The report of identification technology research of superlarge land slides in gently inclined slope area, Chuand ong[R]. China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resource, 2012. [本文引用:2]
[8] 童立强, 张晓坤, 李曼, . “6·28”关岭滑坡特大地质灾害应急遥感调查研究[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(3): 65-68.
Tong L Q, Zhang X K, Li M, et al. Emergency remote sensing research on superlarge geological disasters caused by“6·28”Guanling land slide[J]. Remote Sense for Land and Resources, 2010, 22(3): 65-68. [本文引用:1]
[9] 童立强, 张晓坤, 程洋, . “8·7”甘肃舟曲县特大泥石流灾害遥感解译与评价研究[J]. 遥感信息, 2011, 23(5): 109-113.
Tong L Q, Zhang X K, Cheng Y, et al. Remote sensing interpretation and evaluation of superlarge geological disasters Caused by“8·7”debris flow of Zhouqu[J]. Remote Sensing Information, 2011, 23(5): 109-113. [本文引用:1] [CJCR: 0.45]
[10] 中国地质调查局. DD2008-02滑坡崩塌泥石流灾害详细调查规范(1: 50 000)[S]. 北京: 中国地质调查局, 2008.
China Geological Survey. DD2008-02 Specification of geological survey for land slide(1: 50 000)[S]. Beijing: China Geological Survey, 2008. [本文引用:1]
[11] 王治华, 杨日红, 王毅. 秭归沙镇溪镇千将坪滑坡航空遥感调查[J]. 国土资源遥感, 2003, 15(3): 5-9, 53.
Wang Z H, Yang R H, Wang Y. An airborn remote sensing survey of Qianjiangping land slide in Zigui Shaxisha Town[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2003, 15(3): 5-9, 53. [本文引用:1]
[12] 杨金中, 杨日红. 遥感技术在三峡库区千将坪滑坡研究中的应用[J]. 国土资源遥感, 2007, 19(4): 86-91.
Yang J Z, Yang R H. The application of remote sensing digital technique to the investigation of the Qiangjiangping land slide in the Three Gorges Area[J]. Remote Sense for Land and Resources, 2007, 19(4): 86-91. [本文引用:1]
[13] 殷跃平. 斜倾厚层山体滑坡视向滑动机制研究——以重庆武隆鸡尾山滑坡为例[J]. 岩石力学与工程学报, 2010, 29(2): 217-226.
Yin Y P. Mechanism of apparent dip slide of inclined bedding rockslide: A case study of Jiwei rockslide in Wulong, Chongqing[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2010, 29(2): 217-226. [本文引用:1] [CJCR: 2.227]
[14] 童立强, 祁生文, 刘春玲. 喜马拉雅山东南地区地质灾害发育规律初步研究[J]. 工程地质学报, 2007, 15(6): 721-729.
Tong L Q, Qi S W, Liu C L. Preliminary study of geohazard development patterns in the southeast region of Himalaya[J]. Journal of Engineering Geology, 2007, 15(6): 721-729. [本文引用:1] [CJCR: 1.241]