基于光学遥感与InSAR技术的潜在滑坡与老滑坡综合识别

我国滇西北区域地质灾害频发,主要灾害类型为滑坡,对该区域进行滑坡类地质灾害隐患识别是有效的防灾减灾措施,传统的地质灾害隐患识别手段较为单一,且依赖大量的人力,调查效率较低。利用WordView2、Sentinel-1A、ALOS-2几种遥感卫星数据,进行Stacking-InSAR等技术的处理,得到多种光学卫星影像和InSAR处理的地表形变图,建立滇西北区域潜在滑坡与老滑坡的光学解译标志和InSAR识别标志,并进行多次目视解译和人工交互式解译。依据解译、识别成果,总结识别方法并进行野外调查验证。共识别潜在滑坡与老滑坡696处,为今后滇西北区域地质灾害调查与评价提供新的调查思路和技术参考。     

基于InSAR技术的川西高山峡谷区地质灾害早期识别研究——以小金川河流域为例

采用短基线集时序干涉测量(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)技术,利用多时相合成孔径雷达数据,对川西高山峡谷区开展地表多时相、长时序形变监测与地质灾害隐患早期识别研究。介绍了时序InSAR方法原理,梳理了数据处理流程,分析了小金川河流域雷达可视性,利用2018-11—2019-12共26期的Sentinel-1A历史存档数据开展了流域内地表形变监测,结果表明: 流域内雷达视线方向的年平均形变速率为-51.12~75.28 mm/a; 依据形变异常分布规律,共判译出4处形变异常区与11处潜在地质灾害隐患点,其中6处隐患点为已知地质灾害点,其余5处隐患点尚不为人知。以隐患点P1(阿娘寨滑坡)为典型案例,开展了长时序监测分析与验证,评估利用InSAR技术开展地质灾害隐患早期识别的可靠性,证明了SBAS-InSAR技术在地质灾害早期识别中的优势及有效性,其技术成果在川西高山峡谷区具有大范围推广应用的潜力。     

基于SBAS-InSAR的西宁市滑坡识别和形变监测分析

中国黄土高原滑坡灾害频发，严重威胁经济的发展及生命财产安全。利用时序合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术识别潜在的活动滑坡，并对其进行形变监测，有利于预防和减轻灾害造成的危害。InSAR技术具有大范围观测地表变形的能力，这里以西宁市为研究区，采用83景升轨和87景降轨Sentinel-1A雷达影像，利用小基线集(SBAS)时间序列InSAR技术，获取了研究区2019年1月至2021年11月地表形变速率以及时序形变量，共探测到74处显著形变区；结合地貌和光学影像特征，确定其中35处为活动黄土滑坡。通过对活动滑坡的时间序列形变分析，内在(工程岩组、断层)和外在(降雨)条件的共同作用，是激活不稳定边坡或加速边坡运动的主要因素。     

典型黄土丘陵区地质灾害隐患识别与时序监测

宁厦南部地区以黄土丘陵地貌为主,区内沟壑纵横,小型滑坡较为发育,地表形变监测难度大。为探索黄土丘陵区的地质灾害隐患识别方法,以宁夏回族自治区固原市泾源县为研究区,应用SBAS-InSAR技术对采集到的2016年7月—2021年5月的11期升轨L波段ALOS-2数据进行处理,得到形变速率结果。联合高分光学影像,根据形变速率、形变规模、坡度、形变区到承灾体的距离等因素进行综合分析,在泾源县共识别疑似隐患27处。经实地验证,其中22处形变迹象较明显、而且有明确的承灾体,确定为地质灾害隐患。对其中典型隐患点进行时序形变分析,发现这些区域在监测时间段内有持续显著的地表形变,最大沉降速率达到91.53 mm/a。结果表明：在黄土丘陵区,应用L波段SAR数据,采用SBASInSAR技术的地质灾害形变监测效果显著,联合高分辨率的光学影像数据、应用综合遥感识别的方法,在该地区地质灾害隐患识别的正确率较高,具有很好的适用性。未来可编程采集升、降轨结合的L波段数据、结合无人机LiDAR数据做更深入的研究,以进一步提高地质灾害隐患识别的准确率,为地质灾害精准防治做好技术支撑。     

联合时序InSAR和滑坡灾害易发性的元阳县滑坡灾害隐患识别

目前合成孔径雷达干涉(interfermoetic SAR,InSAR)理论与技术一直处于快速发展态势,在地质灾害隐患识别方面已有阶段性的进展,但是为了提高识别的效率与准确度还需进一步的研究。因此提出一种联合时序InSAR(Interfermoetic SAR)技术和滑坡灾害易发性的方法对云阳县进行滑坡灾害早期识别。该方法通过小基线集干涉测量(Small Baseline Subset InSAR, SBAS-InSAR)技术获得该地区地表形变信息,再结合通过信息量模型以地貌类型、土地利用类型、断层距离、高程、工程地质岩组、坡度、坡向、曲率与河流距离9个评价因子作为信息量值获得的滑坡灾害易发性区划与谷歌影像分层次进行潜在滑坡灾害的识别。然后对识别结果进行验证,研究表明了该种方法在此地区应用的可行性,且研究成果为地质灾害进一步的调查提供了参考与技术支持。     

九寨沟地震地质灾害隐患早期识别与分析研究

针对传统地质灾害调查手段难以有效识别高位远程、高植被覆盖下地质灾害隐患问题,本文研究采用InSAR、机载LiDAR、无人机光学遥感等技术,系统开展了九寨沟地震区域地质灾害隐患早期识别工作。通过SAR数据处理、激光点云数据处理、无人机影像处理等过程,构建了一套集成纹理特征、形变特征、形态特征的地质灾害隐患识别遥感解译图谱。通过综合应用多源遥感技术,完成了九寨沟核心景区230 km²范围内的地质灾害隐患早期识别任务,突破了以往地质灾害灾害调查灾害隐患看不见、看不清、看不准的难题,提高了该区域地质灾害隐患识别的成功率。研究表明,综合应用InSAR、机载LiDAR、无人机遥感等探测技术可以有效提高艰险复杂山地环境地质灾害隐患的识别率,可以为地质灾害隐患早期识别提供技术支撑。     

藏东冻土区滑坡形变时序InSAR监测分析

受气候暖湿化和冻融作用的影响,近年来西藏东部地区的山体滑坡多发频发,对人民生命财产安全造成严重威胁,制约了当地经济社会发展,因此,迫切需要利用有效手段对滑坡灾害隐患开展大范围调查与早期识别。以藏东317国道矮拉山地区为例,利用小基线集时序InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术,分别对2017年3月—2019年7月期间Sentinel-1A SAR升、降轨数据集进行地表形变监测分析,获取了该地区滑坡体隐患的分布情况,并讨论了滑坡历史形变演化特征及成因。结果表明：大部分区域较为稳定,滑坡隐患主要集中在山谷两侧,升降轨InSAR提高了滑坡监测识别的准确性和覆盖度;冻融滑坡形变过程与降雨型滑坡存在差异,呈现平稳期和失稳期交替出现的季节性变化特征;形变过程主要受冻融和降雨影响,两者共同作用加速坡体变形。实验结果验证了InSAR技术能够有效弥补传统监测手段的不足,可在高山冻土区滑坡隐患早期识别与监测防治中发挥重要作用。     

基于SBAS-InSAR技术的成汶高速汶川段滑坡易发区选线研究

西南山区地质构造复杂导致大量的滑坡分布.为了科学有效的指导西南山区道路选线,提前规避地质灾害高风险,滑坡灾害早期识别必不可少.合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术因其全天候、多时相等特点被广泛应用于滑坡灾害的早期识别中.收集了87景Sentinel-1A降轨数据,利用差分干涉测量短基线集时序分析(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)技术对成汶高速路汶川段进行形变区的识别与分析,结果显示共识别出10处,经野外复核均为处于持续变形中的滑坡,有较好的一致性.根据早期识别结果,对3个比选方案进行综合对比分析,确定方案B为最优选择.SBAS-InSAR技术能有效识别山区公路潜在滑坡隐患区,为山区公路的准确选线提供科学依据.      

SBAS-InSAR技术在西藏江达县金沙江流域典型巨型滑坡变形监测中的应用

滑坡是一种破坏力极强的地质灾害,对滑坡易发区域进行长期有效的时序形变监测是研究机理和防灾减灾的重要途径,小基线雷达干涉测量技术（SBAS-InSAR）在滑坡等地质灾害形变监测中的应用为当前地灾防治提供了新的手段。文章使用SBAS-InSAR技术对西藏江达县金沙江流域发生的典型滑坡灾害进行了时序形变特征分析。首先,基于2017年7月—2018年12月的23景Sentinel-1A影像数据,获取了江达县东部及其周边区域在时间跨度内的形变分布图以及时序形变特征;在此基础上,结合区域内沃达和白格2处滑坡的实地勘探资料和现有研究成果验证了形变探测结果的准确性;另监测数据显示沃达滑坡中部及前缘位置存在明显形变,且部分位置的形变量超过100 mm,白格滑坡的残留体同样存在较大的形变,尤其是边界区域存在明显的形变漏斗,最大形变量超过110 mm。同时在金沙江流域西岸存在2处滑坡隐患区域,累计沉降量均超过45 mm,最大形变速率分别为?53 mm/a和?45 mm/a。基于数据分析和现场勘查,表明SBAS-InSAR技术在滑坡灾害的形变监测方面是一种有效手段,另江达县金沙江多处岸坡在不断发生形变,应进一步加强该区域地质灾害形变监测,必要时提前开展防治工作。     

基于SAR/InSAR技术的雅鲁藏布江下游高位地质灾害早期识别

雅鲁藏布江下游位于印度板块和欧亚板块碰撞的前缘地带, 区域内新构造运动活跃, 高山分布众多, 属典型高山深切割区。由于独特的地质构造以及气候变化的影响, 区域内崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害频发。文章采用Sentinel-1影像以及ALOS/PALSAR-2影像通过多种时序InSAR技术和SAR偏移量技术联合的方式对区域内2014—2020年高位地质灾害进行了识别。文章研究结果表明: 在研究区内共存在260处地质灾害形变区, 且大多位于海拔较高的沟道与山峰; 泽巴隆巴冰川沟中的岩崩形变体已经形成多条大型拉张裂缝, 一旦发生崩落极有可能形成堰塞湖; 受米林地震影响而复活的达波古滑坡后缘已经完全脱离, 左右两侧裂缝完全贯通, 滑坡一旦失稳会完全堵塞雅鲁藏布江。此研究提供了识别高山峡谷区高位地质灾害的SAR/InSAR技术方法, 为类似的地质灾害识别提供了参考。      

利用InSAR技术研究黄土地区滑坡分布

InSAR技术能够获取大面积、连续、高精度的地表垂直形变信息,可用来监测地震、火山、滑坡等自然灾害造成的地表形变。文章介绍了InSAR技术在监测陕北黄土地区滑坡中的应用,首先进行野外地质勘察和TM光学遥感影像解译,接着通过EnviSat SAR数据差分干涉处理,获取研究区干涉形变场,提取出滑坡位移量,最后详细分析黄草湾至董家寺沿线一带的滑坡变形范围,并划定出了4个有一定变形的重点监视区。     

西藏然乌地区地质灾害隐患点InSAR识别与监测

西藏藏东南地区地处青藏高原东南部,地势陡峭。多期次板块构造运动、岩体间相互挤压运动导致地质灾害频繁发生且规模大。针对该区域的地质灾害调查与监测研究工作对防灾减灾具有重要意义。文章以藏东南然乌地区为研究区,分别利用升降轨Sentinel-1A卫星数据对该区域隐患灾害点进行识别,并分析了SAR影像几何畸变对地质灾害识别的影响。通过对InSAR监测结果进行分析,文章最终共圈定了区域内的滑坡、冰川隐患灾害点67处。同时,为了更好的分析灾害体的形变特征和规律,选取了然乌区域安目错北岸三处典型冰川灾害体,利用多维小基线子集（MSBAS）技术获取了坡体的二维(水平东西向和垂直向)形变速率和时间序列。通过对吉穷隆冰川、迫弄冰川和瓦巴村冰川三处典型冰川的形变时间序列结果进行分析,发现从2018年1月到2020年10月,三个冰川水平东西方向上的最大累计位移量分别达到了202 mm、283 mm、194 mm,垂直方向上最大累计位移量分别达到了97 mm、?155 mm、?163 mm。水平方向上三处典型冰川表现为加速变形趋势,垂直方向上表现为缓慢蠕滑变形趋势。同时分析了瓦巴村冰川二维形变时间序列与降雨量和温度相关性,结果表明降雨和温度的变化对坡体冰川形变具有一定的影响。研究成果对高山峡谷区地质灾害隐患点的识别具有较好的参考价值。     

时间序列InSAR技术广域地表形变监测——以湖北省为例

中国地质灾害点分布较为广泛,人工调查和排查的手段在特殊地区无法开展地质灾害隐患的识别,为了满足大区域地质灾害普查的需要,提出利用时序InSAR技术对广域地表进行形变监测。本文利用4个轨道92景Sentinel 1影像,基于小基线子集技术,首先,基于特定的时空基线阈值筛选影像集合;其次,利用轨道参数与强度信息进行影像配准,同时利用DEM去除地形相位;然后,通过两次形变反演剔除大气延迟相位与噪声相位;最后,将视线向形变量转换为垂直向形变,生成湖北省省域沉降普查图。结果表明,全省最大沉降速率达51 mm·a-1,荆门市石膏矿区存在缓慢沉降,最大年沉降速率为212 mm·a-1,通过历史灾害资料及实地调查核实,时间序列InSAR技术在广域地表形变监测中的有效性,为全省地质灾害普查提供一种技术支持。     

多源遥感技术在降雨诱发勉县地质灾害调查中的应用

陕南秦巴山区地形地貌、地质构造和气候条件复杂，易发和频发滑坡、泥石流等地质灾害。由于该区地形高差大且植被覆盖率高，传统的人工地面调查排查在地质灾害的调查识别中难度较大，需借助先进的地质灾害监测识别技术方法。笔者综合采用光学遥感、合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）和无人机航测等多种技术手段，对陕南勉县“8.22”强降雨诱发的地质灾害进行应急调查与识别分析，探索多源遥感技术对降雨诱发型地质灾害的识别能力与有效性。研究表明，多源遥感技术在强降雨诱发区域性地质灾害的识别和应急调查中能够发挥重要作用，可大大减少现场工作时间，并能提供全方位、多角度和可视化的高精度遥感成果；光学遥感、InSAR、无人机航测等技术具有各自的优势和识别范畴，仅靠单一的技术手段难以完全有效地解决灾害隐患识别问题，建立一套多源遥感技术相互融合、优势互补的综合调查识别体系，是强降雨条件下区域性地质灾害快速调查识别与评价的有效途径。     

基于多光谱遥感影像的巫峡滑坡灾害识别技术研究

三峡库区地质结构复杂,尤其是巫峡高陡岸坡发育区域,历来是滑坡灾害高发区,对三峡库区的安全运行构成威胁。为了厘清巫峡高陡峡谷区滑坡灾害发育的高精度多光谱遥感影像特征,本研究以高精度遥感影像资料为基础,以巫峡高陡峡谷区为研究对象,应用面对对象的分类方法对研究区的高精遥感影像进行分割和分类,结合多尺度分割和ESP(Estimation of Scale Parameter)工具确定最优分割尺度,选取典型的滑坡对象样本进行最近邻分类,探索基于高精度多光谱遥感影像的高陡峡谷区滑坡灾害识别技术方法。经试验得出高陡峡谷区基于高精度多光谱遥感影像的滑坡灾害识别的最优分割尺度为720,形状因子和紧致度为0.5,在分割基础上,进行分类和滑坡信息提取。通过对比已有滑坡灾害资料,基于遥感影像自动识别滑坡灾害技术得到的研究区滑坡灾害分布结果总体精度达到了0.8696。研究结果表明,基于高精度的遥感影像自动识别滑坡灾害技术方法能够较好地进行分割与滑坡识别,精度评价的结果比较符合实际。研究结果为巫峡高陡峡谷区滑坡灾害的识别、调查、预测和防治提供依据,对三峡库区滑坡灾害的早期识别和防灾减灾有重要意义。     

联合升降轨InSAR 与高分辨率光学遥感的滑坡隐患早期识别

宁夏隆德县地处六盘山西麓,地质条件复杂,受季节性强降雨影响,滑坡地质灾害频发,给当地人民生命财产安全造成了严重威胁。针对宁夏东部和南部植被覆盖率高的特点,文章利用合成孔径雷达升降轨差分干涉测量（Synthetic Aperture Radar Difference Interferometry, D-InSAR）技术与高分辨率光学遥感相结合,对隆德县展开滑坡隐患早期识别与探测研究。首先通过干涉叠加技术（Stacking）分别获得2019年1月—2020年5月隆德县升轨和降轨方向的雷达视向形变速率,然后结合高分辨率光学遥感影像产品和数字高程模型（DEM）,基于专家判识经验建立适用于该研究区的滑坡隐患形态和变形解译标志,完成全县范围的滑坡隐患综合遥感识别和地面调查工作。本次遥感调查工作共识别滑坡隐患47处,野外调查验证21处,其中核实16处,准确率为71.4%。实地调查结果验证了综合遥感识别与探测技术在宁夏南部地质灾害隐患遥感调查的适用性和可行性,同时也验证了识别结果的准确性,为宁夏南部地区滑坡防治和突发地质灾害应急提供了重要的科学依据。     

国道213汶川—松潘段滑坡隐患遥感识别与易发性评价

国道213汶川—松潘段位于强震山区,滑坡灾害频发,每年都会因滑坡灾害导致交通中断,迫切需要查明沿线滑坡隐患的空间分布,并对其易发性进行评价。利用光学遥感和InSAR综合遥感技术对沿线滑坡隐患进行识别,共识别滑坡隐患288处,其中InSAR探测出有形变的滑坡隐患点27处。以识别出的滑坡隐患为评价样本,选取高程、坡度、坡向、地表曲率、工程地质岩组、归一化植被指数(normalizied difference vegetation index,NDVI)、距道路距离、距河流距离、距断层距离等9个影响因素作为评价因子,采用Logistic回归模型评价该沿线滑坡隐患易发性,评价结果可为国道213汶川—松潘段滑坡灾害防治提供参考。     

基于SBAS-InSAR技术的深切割高山峡谷区滑坡灾害早期识别

近年来,高山峡谷区滑坡灾害频频发生,给人民生命和财产安全带来严重威胁。针对多数学者利用SAR单轨道数据对高山峡谷区滑坡进行早期识别,存在SAR成像几何畸变造成部分滑坡不能识别、识别结果不全面等问题。为全面准确的对高山峡谷区滑坡隐患进行早期识别,文章采用SBAS-InSAR技术,以东川小江沿线两侧深切割高山峡谷区为研究区,通过升降轨SAR数据结合互补的方式进行滑坡灾害隐患识别,引入高分辨率光学影像等作为辅助识别,最终共识别出18处滑坡灾害体,其中5处为高风险潜在滑坡,并对三类典型潜在滑坡进行分析。分析结果表明:利用升降轨SAR数据结合互补的方式,能有效避免SAR单轨道数据在高山峡谷地区产生的几何畸变问题,同时,该方法能更为准确全面地对高山峡谷区滑坡隐患进行早期识别,为防灾减灾事业及政府部门决策提供一种有效的手段。     

基于SBAS-InSAR技术的川藏铁路澜沧江段滑坡隐患早期识别

早期识别是实现地质灾害防灾减灾的有效途径之一,然而复杂地形区滑坡的早期识别一直是个难题,尤其是位于高山峡谷区的滑坡隐患点。为了全面准确地获取川藏铁路澜沧江段的滑坡隐患,采用SBAS-InSAR技术,通过Sentinel-1(升轨)和RADARSAT-2(降轨)数据结合互补的方式,对川藏铁路澜沧江段进行滑坡隐患早期识别。解译结果显示2018年8月至2020年2月研究区LOS向的形变速率分别为-58~21 mm/a(升轨)和-42~16 mm/a(降轨),转换后的斜坡向最大平均速率达到-128 mm/a。基于升降轨数据的斜坡向形变结果,识别出川藏铁路澜沧江段的113处滑坡隐患点,其中存在4处滑坡隐患密集区以及13处典型滑坡隐患点,进一步分析了两处重点滑坡隐患的形变特征和滑移机制。本次研究结果对于川藏铁路线路选定以及澜沧江大桥上、下游的防灾减灾具有一定指导作用,不同轨道数据结合互补的方式为川藏铁路沿线的高山峡谷地区的滑坡隐患早期识别提供参考。     

基于SBAS-InSAR技术的金沙江流域沃达村巨型老滑坡形变分析

近年来突发性高位滑塌灾害日益频发,造成恶劣影响。这类地质灾害调查难度高、隐蔽性强,单靠群测群防和地质调查难以解决灾害的防治问题。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升,合成孔径干涉雷达测量(InSAR)中的SBAS-InSAR技术为特大型老滑坡灾前形变探测提供了新的技术途径。利用SBAS-InSAR技术对金沙江流域沃达村滑坡进行地表形变监测,获取了2017年3月30日至2019年9月28日内的形变结果,划定了强烈形变区(Ⅰ雷达)、均匀形变区(Ⅱ雷达),分析了滑坡复活区整体和局部滑塌地表形变速率、累积位移变化趋势和主裂缝形变情况。同时实地进行了工程地质调查和复核,发现老滑坡复活区变形迹象与SBAS-InSAR技术解译成果有着较好的一致性。表明SBAS-InSAR技术在复杂山区地质灾害监测预警领域有较为广阔的应用前景,为类似老滑坡监测预警提供了新的思路与借鉴。