国土资源遥感, 2020, 32(2): 138-145 doi: 10.6046/gtzyyg.2020.02.18

技术方法

一种综合DEM和遥感影像提取洪积扇的方法

梁凯旋1,2, 章桂芳,1,2,3, 张浩然1,2

1.中山大学地球科学与工程学院,广州 510275

2.广东省地球动力作用与地质灾害重点实验室,广州 510275

3.南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),珠海 519000

A method for extracting alluvial fan based on DEM and remote sensing data

LIANG Kaixuan1,2, ZHANG Guifang,1,2,3, ZHANG Haoran1,2

1. School of Earth Science and Engineering, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China

2. Guangdong Provincal Key Lab of Geodynamics and Geohazards, Guangzhou 510275, China

3. Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai),Zhuhai 519000, China

通讯作者: 章桂芳(1981-),女,副教授,主要从事遥感地质、地表过程GIS与RS综合分析、第四纪地质与环境等方面的研究。Email:zhgfang@mail.sysu.edu.cn。

责任编辑: 张仙

收稿日期: 2019-04-26   修回日期: 2019-07-23   网络出版日期: 2020-06-15

基金资助: 广州市科技计划项目“基于遥感的珠江河口悬浮泥沙时空动态特征研究”.  201707010209
广东省基础与应用基础研究基金项目“丹霞地貌发育阶段的定量表征及因素分析”.  2019A1515010733
高校基本科研业务费青年教师培育基金项目“基于高光谱的新疆天山地区油苗出露区光谱响应特征研究”.  17lgpy49
国家自然科学基金项目“含油气盆地地表典型烃蚀变高光谱遥感响应机理研究”.  41402297
“晋陕峡谷阶地分布的时空差异及其对黄河行程演化的反映”.  41572178

Received: 2019-04-26   Revised: 2019-07-23   Online: 2020-06-15

作者简介 About authors

梁凯旋(1997-),男,硕士研究生,主要从事遥感和第四纪地质研究工作。Email:981001213@qq.com。 。

摘要

综合数字高程模型(digital elevation model,DEM)和遥感影像数据,提出了一种通过确定洪积扇的扇顶点、扇前缘点和侧面边缘点来实现洪积扇提取的新方法。首先,基于水文分析确定洪积扇的扇顶点; 其次,根据洪积扇与冲积平原交界处有明显坡折的特点,基于DEM高程拟合确定扇前缘点; 然后,通过DEM高程拟合和遥感影像特征共同确定侧面边缘点。选取贺兰山东麓作为试验区对区域内的洪积扇进行提取,与目视解译的结果对比表明,提取的洪积扇形态更加客观和稳定,同时对植被覆盖和人类活动影响较大地区的洪积扇具有很好的提取效果,克服了目视解译的局限性。该方法对实现洪积扇的自动提取,进而进行其形态和沉积特征研究具有重要意义。

关键词： 洪积扇 ; 扇前缘 ; 扇顶 ; 扇侧面边缘 ; DEM ; 贺兰山

Abstract

Based on DEM and remote sensing data, this paper proposes a new method for extracting alluvial fan by determining the fan apex point, leading edge points and side edge points. Firstly, the fan apex point is determined by hydrological analysis. Secondly, the fan leading edge points are determined by DEM elevation fitting curve according to the obvious slope break at the boundary of alluvial fan and alluvial plain. Finally, the side edge points are interpreted by DEM elevation fitting curve and remote sensing data. Taking the eastern foot of Helan Mountain as a study case, the authors detected that the alluvial fans extracted by the proposed method are more objective and stable than visual interpretation from available studies. Moreover, this method can extract the alluvial fan more effectively under the complex condition with vegetation coverage and human activities, which is difficult for visual interpretation. The method is significant for alluvial fan extraction and also for the research on landform and sedimentary characteristics of alluvial fan.

Keywords： alluvial fan ; fan leading edge ; fan apex ; side edge ; DEM ; Helan Mountain

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本文引用格式

梁凯旋, 章桂芳, 张浩然. 一种综合DEM和遥感影像提取洪积扇的方法. 国土资源遥感[J], 2020, 32(2): 138-145 doi:10.6046/gtzyyg.2020.02.18

LIANG Kaixuan, ZHANG Guifang, ZHANG Haoran. A method for extracting alluvial fan based on DEM and remote sensing data. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES[J], 2020, 32(2): 138-145 doi:10.6046/gtzyyg.2020.02.18

0 引言

洪积扇是指携带大量碎屑物的洪流或河流经由侧限的山地进入广阔平原时,由于水动力条件减弱而在山前堆积形成的扇形(半锥形)沉积体[1,2,3],是山地流水地貌系统的组成部分。关于洪积扇地貌形态和沉积特征的研究可以指示区域的构造背景、气候环境和地貌条件[4,5,6],而洪积扇的提取是其形态和沉积特征研究的基础。早期洪积扇的提取工作主要是基于地形图和野外调查[7,8,9],近年来,遥感技术的发展为洪积扇的提取和定量研究创造了条件[10,11,12]。目前洪积扇的提取方法以目视解译为主[13,14,15],尽管目视解译可以快速地提取区域的洪积扇,然而目视解译受解译人员的主观因素影响,往往造成洪积扇的提取结果差异较大[16]。前人通过洪积扇的光谱信息、粗糙度和坡度等特征提出了自动提取洪积扇的一些新方法[17,18,19],而对于山前一系列洪积扇交织组成山麓冲积平原的情况,这些方法并不能把洪积扇逐个提取出来。此外,洪积扇往往是人类活动的集中区和植被的覆盖区,这会影响遥感影像的光谱信息和高程信息,为洪积扇的提取带来许多困难,这也是目视解译提取洪积扇的结果有所差异的原因所在[16]。为此,更客观、更准确地提取洪积扇方法的研究是迫切而有必要的。

本研究综合数字高程模型(digital elevation model,DEM)和遥感影像提出了一种通过确定洪积扇的扇顶点、扇前缘点和侧面边缘点来实现洪积扇提取的新方法,并选取洪积扇发育的贺兰山东麓地区作为试验区,通过比较前人目视解译的提取结果,探究该方法的优势和不足,为洪积扇自动提取方法的发展提供借鉴。

1 研究方法

组成洪积扇的单元自顶端到末端可分为扇顶、扇中和扇缘[28],如图1所示。扇顶往往是山区河流进入冲积平原的河口位置,而扇缘则是洪积扇与冲积平原的过渡区,往往具有一定坡折[21,22,23](图1(b))。洪积扇的边界受扇顶、扇缘所控制,如果确定了扇顶点和大量的扇前缘点及侧面边缘点则可以提取出对应洪积扇的范围,因此,扇顶、扇缘(前缘和侧面边缘)的确定是洪积扇提取的关键步骤。研究方法的技术路线如图2所示。

图1

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图1   山前洪积扇简图和高程纵剖面

Fig.1   Alluvial fan of predimont mountain and elevation profile


图2

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图2   技术路线

Fig.2   Technical routes of this study


1.1 扇顶点的确定

如图1(a)所示,扇顶点是山区河流和有侧限的山区与开阔平原的分界的交汇点[16],山区的坡度较山麓冲积平原往往很大,在DEM数据处理后的坡度图像中,山区与冲积平原具有明显分界。本研究基于ArcGIS平台对洪积扇的流域进行水文分析,先提取河网,再根据河网提取河口,最靠近洪积扇的河口即为扇顶点,以实现扇顶点的自动提取(图3)。

图3

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图3   洪积扇扇顶点的提取

Fig.3   Extraction of fan apex point


1.2 扇前缘点的确定

前人研究表明,洪积扇扇顶到扇前缘的下凹纵剖面呈现着二次函数的规律[24,25],即

f(x)=px2+ax+b ,

式中: f(x)为纵剖面高程; x为扇面某点距扇顶的水平距离; p,a,b为系数,由洪积扇的实际情况如构造、岩性和基准面等条件所决定。

根据野外调查,贺兰山东麓地区的洪积扇纵剖面比较平直[8],后人根据DEM数据也印证了前人的结论[15,26],故对于试验区的洪积扇,式(1)可简化为一次函数。考虑到冲积平原在经过河流泛滥沉积和洪积扇细粒物质沉积的叠加作用后,坡度已十分平缓,本研究基于DEM数据提取了洪积扇—冲积平原段纵剖面的高程数据,并建立了分段函数来拟合洪积扇—冲积平原段高程纵剖面,即

f(x)= ax+b,　0≤x<xnc,　　　xn≤x≤xm,

式中: xn为提取的高程数据中某个采样点与扇顶点的距离; xm为高程数据最后一个采样点与扇顶点的距离。

由于洪积扇与冲积平原间具有一定的坡折[8],可以认为洪积扇与冲积平原的交点是冲积扇的扇缘(图1(b)),即xn点。通过对洪积扇—冲积平原段纵剖面的高程数据进行数值分析,利用MATLAB软件编程确定最小的和方差(sum of squares due to error,SSE)以选取最优的分段函数来拟合洪积扇段和冲积平原段,最优分段拟合函数的xn点即为洪积扇剖面的扇前缘点,从而达到了自动查找洪积扇剖面扇前缘点的目的(图4)。

图4

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图4   扇前缘点的提取

Fig.4   Extraction of fan leading edge points


1.3 侧面边缘点的确定

洪积扇的侧面边缘往往与相邻洪积扇彼此叠置,与洪积扇扇前缘点的提取方法并不相同,故在此分开论述。由于洪积扇的沉积物自扇顶到扇缘处粒径逐渐减小,往往由黏土和粉砂组成[27],易受洪积扇上的流水侵蚀,加上相邻洪积扇扇缘的交汇区往往为扇面低洼区[28],易于流水汇集,所以相邻洪积扇的边界往往发育有冲沟。

本研究首先基于Landsat8遥感影像目视解译出洪积扇侧面边缘点所在的大致区域,然后基于DEM数据提取出该区域横剖面的高程数据,并建立了分段拟合函数来拟合相邻洪积扇段的高程横剖面,即

f(x)= ax+b,　0≤x<xncx+d,　xn≤x≤xm,

假定相邻洪积扇的扇缘为式(3)的xn点,以确定相邻洪积扇的侧面边缘点(图5)。

图5

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图5   侧面边缘点的提取

Fig.5   Extraction of fanside edge points


1.4 洪积扇轮廓的提取

为了提取较准确的洪积扇扇缘,当通过MATLAB和ArcGIS平台分别确定洪积扇的前缘和侧面边缘时,应确保点数达10个以上,如图6所示,其中B-B'高程剖面如图4所示; C-C'高程剖面如图5所示。在扇顶点、扇前缘点和侧面边缘点提取工作结束后(提取结果见图6),有序连接各点,将点要素转变为线要素,最后通过平滑处理,提取出洪积扇的范围(图7)。

图6

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图6   扇顶点、扇前缘点和侧面边缘点的提取结果

Fig.6   Results of fan apex point,leading edge points and side edge points


图7

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图7   洪积扇轮廓连接和平滑

Fig.7   Outline connection and smoothness of alluvial fan


2 试验区与数据源

本研究选择洪积扇发育的贺兰山东麓作为试验区(图8)。该区位于宁夏回族自治区西北部,处于E105°75'~106°30',N39°15'~38°30'之间。区内植被稀少,季节温差大,日照充足,属季风气候区,年均降水量大约在250 mm左右,高山区达430 mm,降水主要分布在夏季[8]。同时,贺兰山自晚新生代以来遭受强烈的构造抬升,地震频发[29,30,31,32]。在高能的物理化学风化和持续的构造应力共同作用下,贺兰山发育大量山间河流,在暴雨期以洪泛堆积的方式在试验区形成了一系列的山前洪积扇[15,26]。研究数据来源于地理空间数据云平台(http: //www.gscloud.cn/),分别为30 m空间分辨率的GDEM DEM高程数据和30 m空间分辨率的Landsat8 OLI遥感数据,遥感数据获取时间为2018年3月8日,云量信息为0.36%。

图8

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图8   试验区遥感影像和位置

Fig.8   Location and remote sensing image of test area


3 结果和讨论

3.1 结果分析

利用本文方法在贺兰山东麓共提取了13个洪积扇,提取结果如图9所示。表1统计了表示洪积扇形态的扇面积、扇面宽长比和扇顶角指标,并与文献[15]和[26]的目视解译结果进行了对比。如表1所示,新方法提取洪积扇的参数中,甘沟的洪积扇面积最大,达56.89 km2,小水沟洪积扇面积最小,为6.54 km2; 小水沟扇面宽长比最大,达1.48,苏峪口扇面宽长比最小,为0.56; 山咀沟扇顶角最大,达180°,甘沟扇顶角最小,为60°。

图9

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图9   贺兰山东麓提取结果

(Landsat 8 B4(R),B3(G),B2(B)合成影像)

Fig.9   Extraction result at the eastern foot of Helan Mountains


表1   本研究结果与前人目视解译结果对比

Tab.1  Results comparison of adopted method and visual interpretation from other two studies

扇名编号扇面积/km2扇面宽长比扇顶角/(°)
本文方法文献[26]文献[15]本文方法文献[26]文献[15]本文方法文献[26]文献[15]
大武口156.3054.46—0.831.16—7267—
鬼头沟229.7328.64—0.611.06—11095—
大风沟320.3923.56—1.141.09—12586—
汝箕沟46.949.09—0.981.11—11085—
小水沟56.547.25—1.481.55—11590—
大水沟69.1614.0729.801.021.650.65105131103
西伏沟714.8027.6019.040.740.690.659577122
插旗口848.9054.3249.070.950.790.8210510888
贺兰口925.9932.5225.870.840.610.75142144143
苏峪口1024.6240.2629.550.560.510.48908798
黄旗口1132.6933.0131.930.780.740.68142138153
甘沟1256.8961.0534.220.800.590.51605763
山咀沟1314.6213.02—0.971.12—180131—

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3.2 不同方法提取的结果对比

本研究方法与前人目视解译的结果比对列于表1。其中,文献[26]的结果是基于90 m空间分辨率的DEM数据提取,而文献[15]的数据为30 m空间分辨率的Landsat遥感影像和30 m空间分辨率的DEM数据。由于贺兰山东麓地区是人类活动的集中区,城市区和农业区均集中在山前一系列的洪积扇上,人类的改造作用对洪积扇表面形态影响较大,东麓北段的洪积扇(大武口、鬼头沟、大风沟、汝箕沟和小水沟)在遥感影像中模糊不清(图9),故表1中文献[15]提取的结果缺失了该部分。由表1可知,不同方法提取的洪积扇结果差异较大,即使同样是目视解译提取的结果也因人而异,这与目视解译依赖于解译人员的专业知识和主观因素的特点有关[33]。数据的类型和精度也会影响洪积扇的提取结果,这也造成了3种方式提取结果的差异[16]。

以本研究方法提取的洪积扇形态结果为横轴,前人目视解译提取的结果[15,26]为纵轴,可以得到3种提取结果的对比图(图10)。根据图10(a),不同方法提取的洪积扇面积结果大致相同,但个别结果有所差异。因为洪积扇面积与扇长度具有明显的相关性[26],说明扇面积主要受控于扇前缘,即洪积扇扇前缘离扇顶点越远,洪积扇面积越大。由于试验区洪积扇的扇前缘基本为人类活动所覆盖,对目视解译造成较大干扰,使得提取的扇前缘有所偏移,这可能是本研究的方法与目视解译的结果在个别洪积扇上有所差异的原因。而本研究方法所提取的扇前缘点是通过MATLAB程序对DEM数据空间运算求出,减少了扇前缘提取的主观性,可以使洪积扇面积提取的结果更为客观和稳定。描述洪积扇形态的宽长比和扇顶角的提取结果则呈现较大差异(图10(b)和(c)),这与相邻洪积扇彼此重叠难以区分有关。山前一系列洪积扇在向冲积平原进积的过程中,由于相互距离太近,洪积物会彼此叠置,使得洪积扇的边界模糊不清,从而影响了洪积扇侧面边缘的提取。本研究方法的侧面边缘点由相邻洪积扇的沟口高程所确定,由于洪积扇侧面边缘区复杂的叠置关系和后期人类活动作用,造成沟口被填平而难以通过Landsat8遥感影像识别出来(图9)。扇面宽长比和扇顶角受洪积扇在平原上横向延伸的影响,即扇体侧面边缘的影响。而3种方式扇侧面边缘的提取均依赖于目视解译,一定程度上均不够准确[16],故难以定量地比较扇面宽长比和扇顶角的结果,但结果有明显的正相关。然而,本研究侧面边缘点的提取是基于扇体侧面边缘区的高程拟合,提取的结果相对稳定。

图10

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图10   3种洪积扇提取结果对比

Fig.10   Results comparison of three studies


综上,本研究方法实现了扇缘的自动提取,减少了目视解译提取扇缘时的主观性,洪积扇的提取结果相对稳定,由此计算获得的扇体面积、扇面宽长比和扇顶角等各参数也更准确,能更好地指示构造、岩性和气候等信息[34,35]。

3.3 复杂条件的洪积扇提取

事实上,洪积扇的提取依赖于光谱信息和高程信息。基于光谱信息的洪积扇提取要求洪积扇的光谱信息与邻近地区如流域和冲积平原有着明显差异,而洪积扇上优越的水土条件往往使得洪积扇成为了人类活动的集中区和植被覆盖区[20,27],以致于消除或减弱了洪积扇与邻近地区光谱信息的差异。前人基于高程信息提出了利用坡度阈值提取洪积扇的方法,该方法是基于冲积平原的坡度普遍比洪积扇更小的假设,同样地,人类活动的作用也会造成洪积扇的坡度图产生“噪音”,无法区分洪积扇与冲积平原的边界[18]。

汝箕沟洪积扇是试验区北段的一个洪积扇,为图9中的4号扇体。扇面由于人类采矿活动而被完全破坏,从影像和坡度图上均无法分辨洪积扇的形态(图11(a)和(b))。尽管人类活动影响了洪积扇的光谱信息和坡度信息,但洪积扇自扇顶往冲积平原处的高程是逐渐降低的,且扇体与冲积平原交界处有明显的坡折[21,22,23]。本研究方法通过高程拟合的方式还原了洪积扇和冲积平原的原始高程信息,拟合方程的间断点即为扇体前缘点(图11(c)),可以较好地对汝箕沟洪积扇进行提取,提取的结果如图11(a)和(b)所示。

图11

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图11   汝箕沟洪积扇的复杂条件

Fig.11   Complex condition of Rujigou alluvial fan


4 结论

针对以往目视解译提取洪积扇的不足,本文提出了一种综合DEM和遥感影像提取洪积扇的新方法。使用该方法在试验区贺兰山东麓共计提取了13个洪积扇,与前人目视解译的结果相比,本研究方法具有以下优点:

1)充分利用了洪积扇的高程和光谱信息,实现了扇前缘、侧面边缘和扇顶的自动提取,提取的结果更加稳定和客观。

2)即使在人类活动和植被分布影响较大的复杂条件下,通过高程拟合的方式还原了原始洪积扇—冲积平原段的高程,可以有效地克服目视解译的不足,较好地提取洪积扇。

然而,本研究方法还存在不足,由于相邻洪积扇在侧面边缘区复杂的叠置关系,本研究方法对于洪积扇侧面边缘的提取仍然依赖于目视解译,导致3种结果的扇宽长比和扇顶角均有较大差异,还有待于后续的深入研究。

志谢:

感谢中山大学地球科学与工程学院王建华老师对于论文思路和撰写的指导意见!

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Remote sensing image interpretation and tectonic activity study of the active faults along the northeastern segment of the Longmenshan fault

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李新坡, 莫多闻, 朱忠礼.

侯马盆地冲积扇及其流域地貌发育规律

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根据从DEM数据中提取的侯马盆地冲积扇及其流域的多项地貌指标,分析了各地貌指标的空间分布规律,并通过地貌指标的空间分布曲线与山前地形高程曲线形态的对比以及地貌指标相关性分析来揭示冲积扇及其流域地貌的发育规律。结果表明,在侯马盆地相对隆起部位的冲积扇及其流域的地貌指标与在盆地凹陷部位的冲积扇及其流域的地貌指标有较大差异;流域地貌指标的空间分布受到盆地边界断层构造活动性的影响;冲积扇的发育主要受到流域规模、山前构造活动以及盆地基准面等多种因素共同的影响;流域内岩性的差异不是造成研究区域内冲积扇地貌差异的主要因素。

Li X P, Mo D W, Zhu Z L.

Development of alluvial fans and their catchments in Houma basin

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We collected indexes of alluvial fans and their drainage basins from DEM data, and analyzed distribution of these indexes. By comparison of distribution curves of these indexes with elevation distribution curve of piedmont landforms, we did some research on the developments of alluvial fans and their drainage basins. As a result, we find that the alluvial fans and their drainage basins in the uplift region of Houma basin differ greatly from those in the sunken region; distributions of drainage basin indexes are mainly influenced by tectonic activity of boundary fault; alluvial fans are influenced by factors of drainage basin, tectonic movement of boundary fault and base level together; and lithological difference between rocks and underlying drainage basins is not the main factor leading to difference in alluvial fans in the study area.

李庶波, 张珂, 章桂芳, 等.

基于GIS技术研究贺兰山、罗山洪积扇特征与山脉抬升关系

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