LiDAR -derived DEM evaluation of deep-seated landslides in a steep and rocky region of Japan

1. Mio Kasai a, Manabu Ikeda a, Toshihiro Asahina, Kazunori Fujisawa (Geomorphology 113 (2009) 57–69) 授課老師:詹勳全老師 報告學生:陳垣榮 LiDAR-derived DEM evaluation of deep-seated landslides in a steep and rocky regionof Japan

2. 前言 名詞解釋 研究區位 研究方法 結果與討論 目錄

3. 深層崩塌通常是由暴雨，地震或冰雪融化所引發的，並可能導致基礎建設的損壞，甚至生命財產的危險。所以為了避免和減輕這些災害，先了解潛在崩塌地點的位置是很重要的。深層崩塌通常是由暴雨，地震或冰雪融化所引發的，並可能導致基礎建設的損壞，甚至生命財產的危險。所以為了避免和減輕這些災害，先了解潛在崩塌地點的位置是很重要的。 航拍的照片和等高線圖被用於定位與建立崩塌和滑坡資料，但特別是在森林地區，通常都不夠精確。 因此空載激光雷達技術可以測量地貌的電錶的規模，並能識別功能下隱藏的森林與高精確度，產生更詳細的等高線圖，並且提高滑坡精準度 、圖像（Chigira等人，2004年  和  范登Eeckhaut等人，2007) 前言

4. 名詞解釋 • 深層崩塌 • 日本對於深層滑動之定義係以滑動深度超過3公尺以上且發生於岩體之山崩；歐美地區則多定義於地表下深度超過2公尺以上之類型

5. 名詞解釋 • 激光LiDAR • LiDAR是從Light Detection And Ranging中提取而來，很容易把光達(LiDAR)與雷達(RADAR)聯想在一起。在雷達中，我們採用的是無線電波，而在光達中，我們採用的是激光器發射的可見和近紅外光波。 • 激光雷達的工作原理與雷達非常相近。由激光器發射出的脈衝激光由空中入射到地面上，打到樹木、道路、橋梁、房屋，引起散射。

6. 激光雷達激光器的掃描方式 • 振盪(或叫鐘擺)式 (Oscillating Mirror) • 光直接入射到反射平面鏡上,每一個鐘擺週期在地面上生成一個週期性的線性圖案,Zig-Zag型,或稱為”之”字形。 • 旋轉菱鏡式 (Rotating Polygon) • 激光入射到連續旋轉的多菱鏡表面上,經反射在地面上形成一條條連續的、平行的掃描線。

7. 研究區位 • 紀伊半島 • 位於日本本州中部，近畿地方(南部四縣三重縣、奈良縣、和歌山縣、大阪府等)到太平洋所突出的一個半島，是日本最大的半島 • 研究試區平均36°，陡坡超過45度往往會出現相鄰的河道

8. 研究方法

9. 激光雷達測量均在春季，在2006年2月27日和3月1日，由直升機由1200米海拔，以122公里/小時的分行速度收集數據。通過光學技術公司生產的ALTM3100-AG4激光掃描儀，10萬赫茲的脈衝重複頻率，用來收集高程。激光雷達測量均在春季，在2006年2月27日和3月1日，由直升機由1200米海拔，以122公里/小時的分行速度收集數據。通過光學技術公司生產的ALTM3100-AG4激光掃描儀，10萬赫茲的脈衝重複頻率，用來收集高程。 數據由MicroStation軟件（奔特力系統公司）過濾，激光雷達數據分別為南北方向2公尺，過濾了一些樹木和建築物高程，之後剩下的“地面高程”的數據進行交叉，而等高線圖的創建則是與原照片進行比較，進一步找出並消除任何錯誤 激光雷達測量

10. 坡角-是使用標準算法在ArcGIS（計算有限差分伯勒和•麥克唐納，1998）。為DEM網格點的傾斜角度，i，從角度給出了兩個方向，東西走向，∂ ž/∂ x，和南北，∂ ž/∂ Ÿ，如下坡角-是使用標準算法在ArcGIS（計算有限差分伯勒和•麥克唐納，1998）。為DEM網格點的傾斜角度，i，從角度給出了兩個方向，東西走向，∂ ž/∂ x，和南北，∂ ž/∂ Ÿ，如下 數字高程模型分析(DEM)

11. 特徵值比(eigenvalue RATIO)-指地上表面的三維粗糙度程度(伍德科克，1977  和  伍德科克和奈勒，1983）  x i = sin θ i cos ϕ i , y i = sin θ i sin ϕ i , z i = cos θ i  θ i 是餘而 ϕ i 則是經度 三個特徵值λ Ķ（Ķ  = 1，2，3，λ 1  >  λ 2  >  λ 3）從公式得 特徵值經常態化Pk=λk/n後P1+P2+P3=1 數字高程模型分析(DEM)

12. 崩塌可視圖像從1米的DEM生產，該圖像是使用正開放濾波器（創建Yokoyama等人，2002），因為這個過濾器不會因為任何假的光源重現景觀，而地貌圖像也不會被光線方向所呈現的陰影浮雕影響（史密斯和克拉克，2005）。正開放，φ L內半徑距離L從DEM網格點，如下式崩塌可視圖像從1米的DEM生產，該圖像是使用正開放濾波器（創建Yokoyama等人，2002），因為這個過濾器不會因為任何假的光源重現景觀，而地貌圖像也不會被光線方向所呈現的陰影浮雕影響（史密斯和克拉克，2005）。正開放，φ L內半徑距離L從DEM網格點，如下式 崩塌檢測圖

13. 現地調查 • 而最後在檢測圖當中選定了（S1，S3，S4，S8和S9 ， 　這5個“崩塌區位” ）進行現地調查

14. 結果與討論

15. ER值，坡角 • （a） Cracked bedrock outcrop exposed along a ridge （ER = 2.25-2.75， slope = 40-55°） • （b）Lower part of talus slope consisted of angular coarse materials  （ER = 2.5- 3， slope = 35-40°） • （c）Gentle slope break with coarse materials  （ER = 2.75-3， slope = 25-40°） • （d）Gentle slope break with fine materials  （ER = 3-6， slope = 20-35°） • （e）  A ditch of 2 m in width and 0.3–0.4 m in depth （ER = 4-6， slope = 25-40°） • （f） Smooth slope  （ER = 6-8， slope = 35-40℃）。

16. ER值，坡角 • Bedrock outcrops ER 值最高2.75 ，而傾斜角度範圍比其他更廣(25-60°) • Coarse colluvial deposits ER值介於2.25-4，坡的平均角37.5-42.5° • Gently undulating surfaces ER值範圍為2.75-8(平均ER斜率的值：3-5-5) ，坡角45度以下 • Smooth slope surfaces ER在6-9 ，坡角介於25-45°

17. ER值，坡角 • ER圖像分類為 • <2.75 • 2.75-4 • 4-6 • > 6

18. S4為暫停活動的斜坡 S5，S6，S7為近期活躍之斜坡 有鬆散和破碎的基岩露頭混合特徵，以及，粗崩積材料，輕輕起伏的山坡上，這表示侵蝕和沉積是在同個地方一起發生的 ER值，坡角

19. ER值，坡角

20. 這項研究表明，邊坡單位在計刻度表面特徵可以從範圍來估計ER值和斜率的角度，並且這兩個過濾器值的空間分佈可為推斷邊坡的活動，這些發現可以幫助我們從岩屑坡找出深層次的滑坡。這項研究表明，邊坡單位在計刻度表面特徵可以從範圍來估計ER值和斜率的角度，並且這兩個過濾器值的空間分佈可為推斷邊坡的活動，這些發現可以幫助我們從岩屑坡找出深層次的滑坡。 1，2，5，10和20公尺的網格尺寸比較數字高程模型，在2米的分辨率已經足夠好到足以表達與滑坡活動，而10米和20米分辨率的DEM，ER圖只會區分主要住要嶺線和河道，所以建議以1或2米的分辨率，用於分析激光雷達派生DEM的區別坡面類型時和評價深層次滑坡的活動。 結論

21. 在岩石和陡峭的土地設置，例如此研究區位，定位和劃分深層滑坡仍然是一個艱鉅的任務，然而LiDAR數據可以有高的分辨率在岩石和陡峭的土地設置，例如此研究區位，定位和劃分深層滑坡仍然是一個艱鉅的任務，然而LiDAR數據可以有高的分辨率 這項研究表明，數字高程模型的分析與適當的過濾器可以遠程提供有關深層的滑坡活動可能產生的“熱點”的位置，可以幫助土地管理者想減少滑坡災害風險和潛在的災難。 結論