滑坡是一種地質程序，山體滑坡時重力會導致巖石、土壤、碎屑或其混合物沿下坡移動，山體滑坡會嚴重破壞建筑物、道路及其他基礎設施，并破壞野生野生動物棲息地，一場野火之后，由于植被的突然損失，山體滑坡的風險通常更大，
2020年3月28日19時30分，四川省涼山州木里縣喬瓦鎮鋤頭灣村與項腳蒙古族鄉項腳村交界處發生森林火災，

2020年7月1日四川省木里縣項腳鄉因連日持續強降雨引發大股泥石流，造成項腳鄉阿牛窩子組境內山體滑坡、道路中斷、農作物大面積受災，村民房屋、集中安置點被淹沒，

本文探索根據ArcGIS Living Atlas of the World 的地形、影像和降雨柵格圖層生成滑坡敏感性表面，并根據此表面找到火災后山體滑坡風險最高的區域，

查找資料

許多因素可導致山體滑坡風險增加，包括土壤組成、降雨、植被、坡度和坡向，本文將重點關注三個因素：植被密度、地形陡度和降雨量，
ArcGIS Living Atlas of the World是不斷發展的精選和權威地理資訊的集合，該集合中可以找到我們需要的影像資料和地形等資料，
由于筆者并未找到合適的降雨量資料，選擇通過NOAA下載該區域部分測站的水文資料，通過差值形成降雨量資料，資料下載方法在ArcGIS pro通過聚合點創建時空立方體一文中有詳細說明，

1.通過美國NOAA網站下載中國測站的水文資料，點擊https://gis.ncdc.noaa.gov/maps/，選擇日測資料

2. 定位到四川，框選木里縣一定范圍內的監測站，Add to Cart

3. 選擇csv格式，資料日期本次選擇了6-8月的降雨量資料，Continue，后續選擇資料屬性帶有Precipitation降水量資料，

稍后會在郵箱中收到郵件，資料結果如下圖（需要注意將DATE轉換為yyyy-mm-dd格式）

降水量資料差值

1. 首先通過添加XY點資料，將降雨量資料添加到地圖中
   
   

2. 在工具中搜索反距離權重法（IDW），將點插值成柵格表面
   

3. Z值欄位選擇降雨量欄位PRCP，點擊運行，
   
   需要注意NOAA的PRCP單位為英寸，需要乘25.4轉為毫米
   

4. 得到插值結果
   
   拉伸后，降雨較多的區域以白色顯示
   

搜索 Living Atlas of the World

獲取Landsat

在ArcGIS pro中依次點擊視圖，目錄窗格，門戶，

選擇Living Atlas，搜索landsat，選擇Multispectral Landsat，并單擊確定

在Mutispectral Landsat圖層屬性中，新建定義查詢，選擇 AcquisitionDate，選擇災后某一日的資料，（具體影像覆寫資訊在USGS中查看會比較快，這里選擇5月6日-8日間的資料）

處理模板可以根據需要選擇，為了不影響分析，此次將處理模板更改為無，因此影像中的所有光譜波段均可用，

以下是幾種常用的處理模板對比

Bands shortwave IR-2, shortwave IR-1, red (7, 6, 4)

bands red, green, blue (4, 3, 2)

Bands near-IR, red, green (5, 4, 3)

*Bands shortwave IR-1, near-IR, blue (6, 5, 2) *

區劃過火范圍

在工程資料庫中新建要素類，命名為“木里328火災”，以Landsat為底圖，勾繪出過火范圍（本次未精細區劃），

獲取Terrain

在目錄窗格中，單擊門戶選項卡，然后單擊 Living Atlas 選項卡，

在搜索欄中，輸入 terrain，然后按 Enter 鍵，
右鍵單擊名為 Terrain 的專案并選擇添加至當前地圖，

Terrain 影像圖層以默認灰度的可視化效果顯示在地圖上，較高的高程以淺灰色顯示，

處理資料

現在已經收集了建模所需的三個柵格圖層，其中landsat和terrain來自在線的ArcGIS Living Atlas of the World，因此未將任何資料下載到本地計算機，

將影像隔離到一個感興趣的場景

Landsat 圖層包含許多覆寫不同年份的世界場景，先前已經通過定義查詢將圖層更新為僅顯示2020年5月6日至2020年5月8日之間捕獲的場景，這是在木里森林火災被完全遏制后的1個月后，你可能僅看到地圖上顯示的一個場景，但是那幾天世界上的其他地點也捕獲了數百個其他場景，接下來，需要使用空間查詢來進一步過濾圖層，使其僅顯示覆寫木里森林火災區域的一個場景，

• 單擊功能區上的地圖選項卡，在選擇組中，單擊按位置選擇，

• 在地理處理窗格中，對于的輸入要素，選擇 Multispectral Landsat，

• 對于選擇要素，選擇之前區劃的過火范圍**“木里328火災“”**
  

• 單擊確定，所選場景的數量顯示在地圖視圖的右下方，
  

• 在內容窗格中，右鍵 Multispectral Landsat，指向選擇，然后單擊鎖定至選擇內容，
  

• 此操作將確保僅顯示覆寫木里森林火災區域的場景，

通過將定義查詢與空間查詢相結合，Multispectral Landsat 影像圖層已被過濾到一個滿足日期和位置標準的場景，

更改 Terrain 處理模板和符號系統

與 Multispectral Landsat 圖層相似，發布的 Terrain 圖層也具有不同的處理模板，其中一些模板（例如 Slope_Degrees）可以將資料轉換為可用于分析的圖層；其他模板（例如 Slope_Degrees_Map）是處理后資料的可視表示，并且僅用于制圖，

• 在內容窗格中，關閉 Multispectral Landsat 圖層并打開 Terrain 圖層，
• 選擇 Terrain 圖層后，單擊功能區上的資料選項卡，
• 在處理組中，單擊處理模板，然后選擇 Slope_Degrees，
  
  Terrain 圖層在地圖上的外觀隨即發生變化，在內容窗格中，圖例也會更新以顯示 0 到 90 之間的值范圍，較亮的區域具有更陡的坡度，最高可達 90 度，最暗的區域是平坦的，坡度為 0 度，
• 右鍵單擊 Terrain 圖層，然后選擇符號系統，
• 在符號系統窗格中，單擊配色方案選單并選中顯示名稱，
• 向下滾動并選擇坡度配色方案
  

現在，已經以綠色-黃色-紅色配色方案描繪了坡度，下一步將統計資料更改為僅使用當前視圖中的資料，以適應感興趣區域，

• 在符號系統窗格中的統計資料中，對于統計資料，選擇 DRA，
  
  

更改降雨量圖層的符號系統

為了更好地查看降雨量圖層值的變化，我們更改該圖層的符號系統，

• 對于降雨量圖層，在符號系統窗格中，將配色方案更改為降水量，
• 將統計資訊更改為 DRA，
  
  地圖的外觀會發生變化，藍色區域降雨最多，而紅色區域最少，
  

以上通過應用定義查詢、更改處理模板和修改符號系統，將所需的三個影像圖層進行了可用于分析的處理，

構建柵格函式模板

創建一個柵格函式模板，以分析山體滑坡敏感性，該模板中將包含柵格函式，以對輸入資料進行重分類并合并結果，該模板將生成一個輸出圖層，可用于標識更容易發生山體滑坡的區域，

柵格函式是一種更快、更輕量化的地理處理柵格工具替代方案，可將其動態應用于資料集的顯示像素，柵格函式的輸出是記憶體柵格圖層，這樣可以縮短處理時間，并免去冗余資料的創建和存盤，

計算植被指數NDVI

將柵格函式合并到柵格函式模板中，就像 ModelBuilder 模型一樣，

• 在影像選項卡的分析組中，單擊函式編輯器，
  
  隨即顯示空白的函式編輯器視圖，

• 在函式編輯器工具列上，單擊添加柵格變數按鈕，
  
  一個綠色塊隨即顯示在編輯器中，這是輸入柵格的占位符，

• 右鍵單擊柵格變數塊，然后單擊重命名，將現有文本替換為多光譜影像，然后按 Enter 鍵，

• 單擊功能區上的影像選項卡，在分析組中，單擊柵格函式按鈕，
  隨即顯示柵格函式窗格，

• 在系統選項卡上的分析組中，找到 NDVI 函式并將其拖動到函式編輯器上，
  

• 指向多光譜影像占位符，單擊OUT標注，然后將其拖動到 NDVI 函式上的柵格標注，
  這兩個塊隨即會通過灰色箭頭鏈接在一起，現在，將多光譜影像設定為 NDVI 函式的輸入柵格，
  

• 雙擊 NDVI 函式以打開其屬性視窗，
  NDVI 函式使用可見光的紅色波長和近紅外波長來計算綠色植被的密度，在多光譜 Landsat 影像圖層中，這些波長是通過波段 4 和 5 進行測量的，
  關于Landsat 8的波段組合定義可以點擊這里

• 在引數選項卡的可見波段 ID 中，輸入 4，對于紅外波段 ID，輸入 5，

• 單擊變數選項卡，在柵格行中，選中 IsPublic 框，
  公開柵格輸入引數，以便在運行模板時可以選擇不同的多光譜影像，用于具有不同資料的不同區域，而不僅限于針對此分析找到的特定 Landsat 場景，

• 單擊確定關閉 NDVI 屬性視窗，
  NDVI 函式將評估植被健康狀況，但是要在山體滑坡敏感性分析中使用這些值，則需要將其重映射，
• 在柵格函式窗格中，搜索重映射，然后將重映射函式拖動到函式編輯器上，
• 從 NDVI 函式上的OUT標注拖動到重映射函式上的柵格標注以將兩者進行連接，
  
• 雙擊重映射函式，
  在引數選項卡上，確保將重映射定義型別設定為串列，并根據下表更新串列：

該操作會將 NDVI 值重分類或重映射為五個新的指數值，由于植被稀疏會導致更高的山體滑坡風險，因此最低的 NDVI 值（幾乎沒有綠色植被）將接收最高重映射值 5，

分類的值可以根據區域特點進行修改，推薦使用自然間斷法把中斷值求算出來，然后通過表匯入到定義型別中，精度可能會更好一些，

• 單擊常規選項卡，對于名稱，輸入 NDVI Remap，
• 單擊確定關閉重映射屬性視窗，
• 在函式編輯器工具列上，單擊保存按鈕，
• 在保存視窗的名稱中，鍵入山體滑坡敏感性分析，
• 對于描述，可以對該模型進行說明，
• 單擊確定，
  模板的名稱將在函式編輯器選項卡上更新，
  

計算坡度指數值

與植被指數類似，將坡度圖層重映射為五個指數值，

• 將柵格變數添加到編輯器畫布，

• 將柵格變數重命名為坡度，

• 從柵格函式窗格中，添加重映射函式并將坡度連接到該函式，
  

• 雙擊重映射函式以打開重映射屬性視窗，

• 在引數選項卡上，針對重映射定義型別，選擇串列，并根據下表更新串列：

由于較陡的坡度更容易發生山體滑坡，因此將較高的坡度值映射到較高的指數值，

• 單擊變數選項卡，對于柵格引數，選中 IsPublic 復選框，
• 單擊常規選項卡，修改名稱為Slope Remap，
• 單擊確定，

計算降雨量指數值

與坡度指數值計算一樣，將降雨量圖層重映射為指數值，

• 將柵格變數添加到函式編輯器中，并將其重命名為降雨量，
• 添加重映射柵格函式，并將降雨量連接到該函式，
• 雙擊重映射以打開其屬性視窗，
• 在引數選項卡上，針對重映射定義型別，選擇串列，并根據下表更新串列：

高日均降水量值將重映射為高指數值，

• 單擊變數選項卡，對于柵格引數，選中 IsPublic 復選框，
• 單擊常規選項卡，修改名稱為Rainfall Remap，
• 單擊確定，

合并指數值以生成敏感性表面

使用加權總和函式將其合并，此函式將對每個輸入柵格進行加權，然后疊加所有輸入并計算其值的總和，

• 在柵格函式窗格中，搜索加權總和函式并將其拖動到函式編輯器上，
  

• 將 NDVI Remap、Slope Remap 和 Rainfall Remap 連接到加權總和函式，

• 在函式編輯器工具列上，單擊自動布局按鈕，
  
  接下來，需要為每個輸入分配權重，以指示哪些變數應被視為分析中最重要的變數，

• 雙擊加權總和柵格函式，
  在啥訓區域，植被缺乏程度將替代降雨或坡度成為評估山體滑坡風險的更為重要的因素，針對此分析，賦予 NDVI 輸入較高的權重，以指示植被指數對結果的影響是坡度或降雨輸入影響的兩倍，

• 在引數選項卡上的NDVI Remap.OutputRaster表行中，將權重值更改為 2，

• 對于像元大小型別，選擇最小值，
  這將確保輸出柵格采用最精細的輸入圖層的解析度而非最粗糙的解析度，
  

• 單擊確定，然后保存柵格函式模板，

柵格函式模板的結果將是一個記憶體中的圖層，其值的范圍可能在 4 到 20 之間，較高的值表示山體滑坡敏感性更強，

指定柵格輸出的位大小

由于輸出值均為 4 到 20 之間的整數，結果可以用 8 位無符號資料型別表示，

-在柵格函式窗格中，搜索轉為整型柵格函式并將其拖動到函式編輯器上，

• 加權總和函式拖動到轉為整型函式以將兩者進行連接，

• 雙擊轉為整型柵格函式以打開其屬性視窗，

• 單擊常規選項卡，對于輸出像素型別，選擇 8 位無符號，
  

• 單擊確定，

將結果裁剪至感興趣區域

將結果裁剪至木里森林火災邊界范圍，

• 在柵格函式窗格中，搜索裁剪柵格函式并將其拖動到函式編輯器上，
  裁剪函式具有兩種可能的輸入連接：一種用于輸入柵格，一種用于裁剪幾何，本次需將轉為整型的輸出連接到裁剪的柵格輸入，

• 從轉為整型函式拖動到裁剪函式上的柵格標注以將兩者進行連接，
  

• 雙擊裁剪柵格函式以打開其屬性視窗，

• 單擊變數選項卡，對于 ClippingGeometry 和Extent引數，選中 IsPublic 復選框，
  

• 單擊確定，

• 保存柵格函式模板并關閉函式編輯器，

• 保存工程，

執行山體滑坡敏感性分析

運行柵格函式模板

在運行函式模板前，先將處理范圍設定到僅處理輸入資料范圍，避免無謂的計算，

• 在功能區上，單擊分析選項卡，在地理處理組中，單擊環境，
  

• 對于處理范圍，選擇木里328火災，范圍坐標將自動更新以匹配圖層范圍，之后在此工程中運行任何地理處理工具或柵格函式時，將應用此環境設定，
  并行處理因子根據自身機器性能選擇，可以提高處理效率，
  

• 在柵格函式窗格中，單擊之前保存的山體滑坡敏感性分析模型，

• 四個選項將顯示在引數選項卡上，這些就是在構建柵格函式模板時設定為 IsPublic 的引數，依次選擇對應的資料，
  

• 單擊創建新圖層按鈕，
  柵格函式模板完成后，新的記憶體柵格圖層將添加到地圖，該圖層包含感興趣區域的山體滑坡敏感性值，該結果是通過動態處理在線資料創建的記憶體圖層，
  

匯出柵格

• 在內容窗格中，右鍵單擊 Landslide Susceptibility Analysis，指向資料，然后選擇匯出柵格，
  匯出柵格窗格隨即出現，
• 像元大小默認設定為 0.25 米，對于如此大的區域，此解析度很小，這里設定10，將其增大，以使柵格可以更快地匯出，

修改柵格符合系統

匯出的新圖層隨即會自動添加到地圖，
圖層具有黑色背景，可以通過符號系統，掩膜，勾選顯示背景值去除黑色背景
圖層以灰度繪制，白色地區發生山體滑坡的風險最高，

為了使其在視覺上更清晰，重新修改柵格符號系統，

• 在內容窗格中，右鍵單擊 LandslideSusceptibility.tif，然后選擇符號系統，
• 對于配色方案，選擇 地獄紅，
  當前，將以最淺的顏色顯示山體滑坡敏感性最高的區域，
• 重新打開配色方案選單，然后單擊格式化配色方案，
• 在反向配色方案中，單擊反向配色方案按鈕，然后單擊確定，

當前，將以最深的顏色顯示山體滑坡敏感性最高的區域，

使用分析結果查找存在風險的位置

通過地理處理工具，可以將道路要素按等距離間隔分配敏感性值，由于沒有該區域道路資訊，因此選擇創建隨機點的方式來評估整個區域范圍內的敏感性位置，

將山體滑坡敏感性值分配至隨機點

• 在資料管理工具中，選擇采樣工具列，選擇創建隨機點，本次創建2000個隨機樣點，
  

• 在地理處理窗格中，搜索并打開多值提取至點工具，
  該工具將為點要素添加新屬性，此屬性的值將等于每個點位置的山體滑坡敏感性分析輸出柵格中的像元值，

• 對于輸入點要素，選擇Q2000，

• 對于輸入柵格，選擇Landslide Analysis.tif

• 對于輸出欄位名稱，輸入 Susceptibility_Score，
  

• 單擊運行，每個點將根據基礎柵格分配敏感性得分，
  

具有最高山體滑坡風險的位置

使用定義查詢和分級符號來隔離山體滑坡風險最高的道路點，

• 在內容窗格中右鍵單擊Q2000并選擇屬性，
• 單擊定義查詢選項卡，然后單擊新建定義查詢，
• 使用下拉選單構建子句 Where Susceptibility_Score 大于 12，
  
  現在，該地圖僅顯示山體滑坡風險最高的道路點，
• 右鍵單擊Q2000 圖層，然后選擇符號系統，
  分級符號將為具有較大敏感性得分的點繪制較大的符號，
  
• 切換為熱力圖顯示效果如下
  
  縮放到區域，
  

森林火災的負面影響之一是破壞了健康的綠色植被，當大雨落在已被砍掉植被的陡坡上時，即存在很高的山體滑坡風險，基于植被密度、坡度和降水量，對木里森林火災地區的山體滑坡敏感性分析迅速確定了具有較高山體滑坡風險的潛在區域，后續可根據地質災害風險相關模型豐富引數，研究結果可用于主動計劃最關鍵地區的山體滑坡減災作業，

鳴謝

本文參考了Mark Gilbert和Aileen Buckley的相關文章，使用的所有資料均來自 ArcGIS Living Atlas of the World 、ArcGIS Online和NOAA，

• 多光譜 Landsat 衛星：Esri、USGS、AWS、NASA
• 地形：Airbus、USGS、NGA、NASA、CGIAR、NLS、OS、NMA、Geodatastyrelsen、GSA、GSI 以及 GIS 用戶社區
• 降雨量：NOAA