A regional-scale landslide mapping following extreme rainfall using freely available remote sensing data

当暴雨倾泻在陡峭的森林丘陵上时，地面有时会发生崩塌，导致土壤、岩石和树木顺着山坡滑下。这些被称为山体滑坡的事件是强大的自然力量，它们重塑了景观，并对人员和基础设施构成严重威胁。为了了解这些危险所在以及如何应对，科学家们制作地图来记录每一次山体滑坡发生的精确位置。传统上，制作这类地图需要团队开车巡视、徒步爬山，并手动绘制出每一个发现的滑坡边界。这个过程缓慢、昂贵，且在灾难发生后时间紧迫、情况危急时往往无法快速完成。然而，近年来，科学家们开始转向利用绕地运行的卫星来提供帮助。这些机器可以从太空拍摄地球表面的图像，通过对比不同时间的图像，它们可以发现土地的变化，例如植被被滑坡剥离的地方。

2022年初，一系列强降雨给澳大利亚新南威尔士州的威尔逊河（Wilsons River）流域带来了破纪录的降水量。这场暴雨引发了该地区数千起山体滑坡，损坏了道路并使一些社区陷入孤立。虽然洪水情况已有详细记录，但尚未有人为这片广袤的森林区域创建过一份完整的山体滑坡图谱。来自南十字大学（Southern Cross University）的研究人员致力于填补这一空白。他们开发了一种新方法，仅利用免费的卫星数据和标准的计算机工具，即可快速且准确地绘制这些灾害的地图。他们的目标是建立一份该地区每一处山体滑坡的可靠清单，而无需亲临每个现场进行实地考察，从而为未来的安全规划和恢复工作提供关键基础。

团队首先通过名为Sentinel-2的卫星来观察地形，该卫星可以捕捉地球表面的详细图像。他们关注了一个名为“归一化植被指数”（Normalized Difference Vegetation Index）的特定测量指标，这是一种量化植物绿色程度和健康状况的方法。健康的森林以特定的方式反射光线，使其看起来非常翠绿，而裸露的土壤或受损的植被看起来则完全不同。通过对比2021年5月风暴前的图像与2022年5月洪水后的图像，研究人员可以识别出绿色程度突然消失的区域。这些地图上的暗点表明植被已被移除，这是山体滑坡发生的一个强烈信号。

然而，仅仅寻找缺失的绿色是不够的。风暴还导致河流流量激增、侵蚀河岸并向泛滥平原沉积泥沙，所有这些现象同样会移除植被并在卫星图像中产生类似的暗点。如果研究人员仅仅依赖卫星照片，他们会将河流侵蚀误认为真实的滑坡，从而生成一份充满错误的地图。为了解决这个问题，团队构建了一个逐步过滤的过程，以区分真实的滑坡与河流造成的破坏。他们首先剔除了发生在靠近河岸处的植被流失，因为他们知道滑坡通常始于山坡而非水中。接着，他们观察了地形特征。他们知道山体滑坡很少发生在平坦地面或坡度极缓的地带，因此他们过滤掉了发生在低海拔或平坦地形上的变化。他们还设定了特征的最小尺寸，忽略了那些可能是数据噪声而非真实灾害的微小植被缺失斑块。

在通过计算机运行这些过滤器后，研究人员得到了数千个看起来像是山体滑坡的候选区域。但工作尚未结束。团队随后通过查看高分辨率航空摄影照片对每个候选区域进行了人工检查，本质上是通过“放大”来确认其形状和位置是否真正符合山体滑坡的特征。他们剔除了剩余的误报，例如农民开垦土地或树木因其他原因死亡的区域。这种细致的人工审核确保了最终地图的准确性和可靠性。

这一过程的结果是，在1,871平方公里的研究区域内，共识别出3,689个不同的山体滑坡多边形，总面积为6.91平方公里。地图显示，山体滑坡在该地区并非均匀分布。相反，它们高度集中在流域北部陡峭的高海拔地区，特别是尼姆宾（Nimbin）和查农（The Channon）城镇周边。相比之下，靠近河流的平坦低洼地区滑坡极少。研究人员发现，在地形最陡峭的莱斯特斯克里克（Leycester Creek）和古尔曼格尔克里克（Goolmangar Creek）子区域，滑坡密度最高。

为了验证他们的工作，研究人员前往几个地点进行实地考察，并将发现的情况与他们创建的地图进行对比。他们发现，他们访问的每一个滑坡点都被其方法准确识别。他们还将地图与政府关于道路关闭和维修工程的记录进行了交叉比对，发现地图标注的区域与受损最严重的地点高度吻合。这证实了他们的方法成功捕捉到了灾害的真实范围，同时忽略了来自河流侵蚀和其他非滑坡事件的误导信号。

这项研究表明，利用免费可用数据快速且经济地创建区域规模的详细山体滑坡地图是可行的。通过将卫星图像与关于土地形状和位置的简单规则相结合，并辅以细致的人工检查，该团队制作出了一个可以供应急管理人员和地方议会使用的工具。这份清单为理解景观如何应对极端降雨提供了坚实的基准，有助于官员为未来的风暴做好规划，管理受损基础设施的恢复，并在未来几年保护社区免受类似事件的影响。