升降轨Sentinel-1数据在滑坡形变识别中的适用性研究

针对采用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术开展滑坡灾害大区域调查和普查时,Sentinel-1雷达数据源升降轨模式难以恰当选用,或应用场景不适宜,从而否定InSAR技术在滑坡形变识别及监测的优势等问题,本文采用时序InSAR技术,结合升降轨的Sentinel-1雷达数据源,开展不同坡向滑坡形变的识别,研究Sentinel-1雷达数据源升降轨道模式在不同坡向滑坡灾害形变识别与监测中的适用性情况,分析Sentinel-1雷达数据源不同轨道模式对不同坡向滑坡识别与监测的优势。研究结果表明,Sentinel-1雷达数据源对大型及以上的滑坡灾害进行InSAR滑坡表面形变识别及监测结果较佳;Sentinel-1降轨数据源更适用于识别和监测西坡向、南坡向的滑坡,Sentinel-1升轨数据源更适用于识别和监测东坡向的滑坡;采用Sentinel-1升降轨数据联合的方式,更有利于东、西、南坡向滑坡识别和监测,可以更全面识别潜在滑坡灾害。     

卫星雷达遥感在滑坡灾害探测和监测中的应用:挑战与对策

将卫星雷达遥感应用于滑坡灾害的探测与监测，不仅可以从空间尺度上大范围捕捉到滑坡信号，而且可以从时间尺度上以较长周期追踪滑坡的运动状态。但是，卫星雷达遥感本身的局限性和滑坡所处的复杂地形环境使这一应用面临一些挑战。对卫星雷达遥感技术的4个主要挑战进行了总结与分析，同时给出了相应的解决方案:①通过提高卫星雷达影像的空间、时间分辨率，使用较长波段雷达信号或采用增强型时间序列分析技术，可降低密集植被覆盖对相干性的影响。另外，采用像素点偏移量追踪或距离向分频干涉测量方法，可克服传统干涉测量中大梯度形变引起的相位失相干。②大气延迟对卫星遥感的影响较大，尤其是地处山区的滑坡探测和监测，利用通用型卫星雷达大气改正系统可显著减弱干涉影像的大气信号并进一步简化时间序列分析，提高缓慢运动滑坡的探测和监测质量。③对于中等分辨率的雷达影像而言，利用数字高程模型可提前量化分析雷达几何畸变（如叠掩、阴影等）引发的滑坡探测监测的适用性；而对于高分辨率的雷达影像而言，利用机器学习方法无需外部高分辨率数字高程模型即可精确识别雷达影像的阴影和叠掩区并进行掩膜，从而大幅度提高数据处理效率。④针对高坡度地区残余的地形相位引起的解缠误差，可通过基线线性组合的方法予以减弱。此外，提出了一个基于多源对地观测的滑坡探测/监测系统框架，综合卫星雷达遥感与其他对地观测数据（如地基雷达、激光雷达、全球导航定位系统），搭建了一个自动化滑坡探测与监测系统。该研究旨在阐明卫星雷达遥感的优缺点，进一步深化其在滑坡灾害监测方面的应用和推广，引出未来侧重发展方向的思考与探讨。     

基于InSAR技术和光学遥感的贵州省滑坡早期识别与监测

贵州省因其复杂的地形地貌和强降水等气候特征,滑坡灾害频繁发生。亟需一种可靠的滑坡早期识别和监测方法。传统的滑坡识别和监测方法存在局限性,而InSAR技术在大规模地质灾害监测中具有独特的优势。但是,基于单一地表形变值的滑坡识别结果存在一定的不确定性。因此,本文联合InSAR技术和光学遥感,利用Sentinel-1A雷达卫星影像数据对贵州省六盘水市、铜仁市、贵阳市等地区进行大规模地表形变监测和危险形变区识别;并采用基于NDVI时间序列分析和基于滑坡发育要素的滑坡识别方法对研究区潜在滑坡灾害进行调查。利用InSAR技术对研究区域内重点滑坡（鸡场镇）进行监测,及时掌握滑坡的运动状态。本文方法对贵州省的灾害防治和管理具有重要意义。     

基于SBAS技术的地表形变自动识别与监测分析

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术因全天时、全天候、不受云雾影响,广泛用于地表形变监测,如何快速获取大范围内形变区域的分布情况亟须解决的问题,为此利用短基线集（SBAS）技术处理了143期Sentinel-1A数据,对山西省沁水县进行了地表形变监测,利用热点分析方法自动提取变形区域,并对提取出来的重点区域进行长时间的监测分析。研究结果表明,在沁水县共识别出15处地面塌陷区和1处滑坡。通过对两处典型区域进行时序形变监测,发现塌陷区域目前仍然处于持续变形中,且形变量级较大,最大累积形变量达到了-205.2 mm,验证了利用热点分析进行大范围结果识别监测的可靠性,研究成果可为该区域研究和矿区塌陷灾害防治提供支撑。     

联合北斗与地基InSAR多源数据分析四川茂县特大滑坡

本文以四川茂县渭门镇滑坡为典型案例,采用裂缝计、雨量计设备监测识别出该滑坡存在激烈下滑现象。结合北斗区域网获取实时监测数据,利用地基InSAR长达119.5 h的连续监测,获取滑坡体表面完整形变信息,识别出滑坡明显形变区域。北斗和地基InSAR监测结果表明,两种设备监测形变量和形变速度基本一致。联合北斗和地基InSAR进行监测,能充分发挥两者的优势,在滑坡形变的不同阶段,从不同位置分析滑坡表面形变信息,对于滑坡的早期防范和局部实时监测有重大意义。     

无人机摄影测量技术在阿娘寨滑坡应急调查中的应用

无人机摄影测量技术具有数据获取效率高、响应速度快、成果丰富多样等优势,逐步应用于地质灾害应急调查中。2020年6月18日阿娘寨滑坡复活后,采用无人机摄影测量技术进行应急调查。首先,通过检查点验证了无人机免像控摄影测量技术的可行性,总结性研究了无人机影像数据快速拼接和全面处理的软件选取,生成了调查区三维实景模型、数字表面模型(DSM)、正射影像(DOM)及密集点云等基础数据;最后对基础数据处理分析,完成了滑坡地形快速测绘、滑坡特征调查等工作,并对多期次的高精度无人机摄影测量数据进行差分计算,识别了滑坡形变较大的区域,定量表征了滑坡的形变特征,为监测仪器的选位提供了指导。滑坡体上GNSS监测的最大累计形变可达16m,将现场布设的专业监测设备的数据接入地质灾害实时监测预警系统中,有效保证了灾害防治工程的顺利实施。     

雷达干涉测量对甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变追溯

利用存档光学遥感影像对灾前演变情况进行分析是目前常用的方法，但往往受限于获取时间密度、云量等因素。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升，合成孔径雷达干涉测量（interferometric syntheticaperture radar，InSAR）技术可以为滑坡灾前形变探测提供新的技术途径。基于欧洲空间局哨兵一号（Sentinel-1）雷达卫星数据，同时结合升轨与降轨视线向形变结果提取沿坡向与垂直向二维形变，对2018年7月12日甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变进行追溯分析。时序结果显示，该滑坡自2017年6月起便已经开始缓慢的变形，至滑坡发生前13个月时最大累积形变量达77 mm。结合降雨量数据对比分析，发现该滑坡灾前变形与降雨量变化高度吻合，说明降雨是该滑坡发生的主要诱因之一。该InSAR追溯结果展示了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力，为滑坡诱因分析、防灾减灾乃至滑坡监测预警工作提供了新的思路与参考。     

单频静态GPS在滑坡监测中的高程精度分析

GPS给测绘工作带来了极大的便利,其平面测量精度已达到亚mm级。但由于受电离层、多路径效应、几何精度因子和天线高量取等因素影响,GPS测得的高程数据很少被精密测量工作者采用。在三峡库区树坪滑坡合理布设形变监测网的基础上,经长期监测得出大量水准和GPS实测数据;以水准测量数据为基准,分析单频静态GPS测量高程在滑坡垂向形变监测中的应用精度。结果表明,单频静态GPS的垂向形变监测精度为±2 cm;依照滑坡监测规范,形变监测精度应大于其测量周期内形变量的1/5,因而可以得出单频静态GPS适用于监测周期内垂向形变在10 cm以上的滑坡的结论。对于树坪滑坡,第2期到第3期的垂向形变达到30 cm,GPS测量可以很好地提供监测数据,但不适用于其他处于缓变状态监测周期的滑坡。     

四川茂县岷江河谷区段滑坡隐患雷达遥感识别与形变监测

长期以来,中国四川省茂县地区受地质、地形条件和构造活动的影响,滑坡等地质灾害频发,给人民的生命财产和公路等基础设施安全带来了巨大的威胁,因此需要对滑坡隐患区域进行有效识别和监测。以时序哨兵1号A、B卫星(Sentinel-1A/1B)影像为数据源,利用时间序列合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)技术对茂县岷江河谷区段的潜在滑坡隐患开展识别监测,对重点区段进行了分析,同时分析探讨了InSAR滑坡监测中不同轨道数据的视线方向形变测量灵敏度差异。从实验结果中成功探测识别出了茂县岷江河谷沟口乡至石大关乡段的20余处滑坡隐患,现场实地考察验证了识别结果的准确性,证明了时序InSAR方法在高山河谷区滑坡隐患识别监测中的有效性。     

基于SBAS-InSAR技术的西南山区滑坡稳定性监测

本文首先利用小基线集时序InSAR(SBAS-InSAR)技术对云南省宣威东北部地表进行形变监测,获取2021年1月至2023年6月的形变结果;然后分析选取的典型滑坡的形变特征,采集了GNSS监测数据与InSAR形变监测进行对比验证;最后分析InSAR形变对降雨的响应。研究结果表明,SBAS-InSAR技术能有效监测西南山区的典型滑坡,该结果可为滑坡灾害的早期识别提供支撑,对于同类型滑坡灾害的稳定性监测具有较高的参考价值。     

针对MODIS数据的大气水汽含量反演及31和32波段透过率计算

 针对MODIS的波段特征,首先,用近红外波段反演大气水汽含量; 然后,通过LOWTRAN模拟大气水汽含量与MODIS 31和32热红 外波段透过率的统计关系; 最后,计算31和32波段的透过率。该方法克服了以往一景图像只用1个透过率的局限性,使得透过率的求 算精确到每1个像元,同时保证参数获取的实时性。     

中国滑坡遥感

我国滑坡遥感已有20多a的历史,作为区域性滑坡宏观调查的主要手段曾为山区大型工程建设的滑坡灾害调查及防灾减灾工作 作出了重要贡献。上世纪末以来,由于采用了“数字滑坡技术”和高分辨率遥感数据,滑坡遥感成为能更准确的定性、定量的调查手 段,甚至可进行大型个体滑坡的详细调查和监测研究。“数字滑坡”技术的实现主要依赖于遥感技术、数字摄影测量及图像处理技术 、GIS技术和计算机技术的支持。该技术大致可分为3大部分： 滑坡基本信息获取、信息存贮和管理及专题服务技术。本文以三峡库 区、四川天台乡滑坡、金龙山滑坡及易贡滑坡遥感调查及监测说明“数字滑坡”技术的专题服务应用。     

InSAR技术在滑坡灾害中的应用研究进展

InSAR技术作为重要的对地观测技术之一,已在城市、矿山、地质灾害等地表形变监测领域得到广泛应用与探索,特别是在滑坡灾害形变监测中具有很强的实用性。为全面、准确及深入认识和梳理InSAR技术在滑坡灾害应用中的前沿科学问题、局限性、面临挑战及未来发展趋势,以期更好地服务于滑坡灾害的防治与监测。以InSAR技术滑坡灾害应用研究为主要脉络,系统阐述其研究进展:(1)以滑坡监测中应用的主要InSAR方法概述为切入点,系统梳理了各类主要方法的适用范围、优缺点及内在联系;(2)基于早期识别探测、不同量级形变监测、活动模式与三维信息获取、形变与诱因耦合4个视角,深入探析InSAR技术在滑坡应用中的最新进展、趋势及目前应用中存在的关键问题与挑战;(3)针对InSAR技术系统的局限性、滑坡灾害的特点,剖析了InSAR滑坡监测中存在的几何畸变、密集植被覆盖、大气干扰、三维形变信息获取、精度评定、滑坡形变的复杂性和非线性等问题,并对相应问题的解决提供了可行性的方案与建议措施;(4)基于InSAR滑坡行业体系构建的视角,结合人工智能(AI)、机器学习、无人机遥感及地学领域地震台网等其他观测技术,从数据处理、与其他新型技术融合对未来InSAR在滑坡应用研究进行总结和展望。     

甘肃黑方台黄土滑坡InSAR识别、监测与失稳模式研究

采用合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar，InSAR）技术对甘肃黑方台地区潜在的黄土滑坡开展了多时相编目、长时序监测以及失稳模式识别研究。首先，采用不同空间分辨率、不同波长的历史存档合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）数据对黑方台地区2006-12至2017-11间的潜在滑坡开展了识别研究，在2006-12至2011-03和2016-01至2016-11两个时间段均识别出数10处不稳定坡体，实地调查和光学遥感影像验证了InSAR技术识别结果的可靠性与准确性。然后，对典型不稳定滑坡体采用高空间与高时间分辨率的TerraSAR-X数据开展了长时序监测，结果表明，在InSAR监测期间，累积形变最大的滑坡体在随后的时间里均发生了滑动，并成功地捕获到滑坡体形变加速的时间点。最后，利用升降轨SAR数据开展了黄土滑坡二维形变监测研究，基于滑坡的二维形变特征并结合地形图以及光学遥感影像进一步研究了滑坡的失稳模式，现场调查结果验证了所获得滑坡失稳模式的准确性。     

InSAR技术及其在地质灾害中的应用

InSAR是在太空对地球进行3维成像技术,它标志着空间遥感从2维信息获取进入到3维信息获取的新阶段,也为大地测量带来了一场革命。该技术为地质灾害的研究提供一个全新的工具。运用InSAR和D-In-SAR技术进行地面微位移监测,是近年来发展起来并得到日益重视的新方法。本文例举了InSAR技术在地震、火山喷发和滑坡等地质灾害应用的实例。表明它在形变监测研究中有广阔的应用前景,具有不可替代的优势。     

InSAR技术及其在地质灾害中的应用

InSAR是在太空对地球进行3维成像技术，它标志着空间遥感从2维信息获取进入到3维信息获取的新阶段，也为大地测量带来了一场革命。该技术为地质灾害的研究提供一个全新的工具。运用InSAR和D～In—SAR技术进行地面微位移监测，是近年来发展起来并得到日益重视的新方法。本文例举了InSAR技术在地震、火山喷发和滑坡等地质灾害应用的实例。表明它在形变监测研究中有广阔的应用前景，具有不可替代的优势。     

“天-空-地”协同滑坡监测技术进展

滑坡灾害是全球范围内发生频率最高、分布范围最广、造成损失最重的自然灾害之一,严重威胁着人类生命财产和重大工程设施的安全。科学监测是实现滑坡预警预报与主动防范的重要技术前提,经过多年的技术攻关,融合高分辨率光学遥感、卫星InSAR、无人机摄影测量、无线传感网络(WSN)等多种新技术方法,滑坡监测已从传统点式人工监测逐步发展到“天-空-地”多维协同监测,在我国地质灾害风险识别与监测预警方面取得显著成效。本文结合多年来对滑坡发生机理与变形破坏过程的研究认识,从天(光学遥感和InSAR)、空(无人机摄影测量)、地(全球导航卫星系统、裂缝计等专业监测)三维立体角度对我国滑坡监测技术的最新研究进展进行了系统总结,分析讨论了不同技术在工程实践中的技术优势和适用性,构建了滑坡变形破坏全过程的“天-空-地”协同监测技术体系,为滑坡地质灾害的科学防范提供一种新的思维范式和经验指导。     

滑坡蠕变与遥感影像上植被异常关系

以滑坡蠕变阶段坡体的蠕变会引起环境条件的改变，进而影响植被生长状况的野外考察客观现实为依据，提出一种间接监测滑坡变化的新方法。利用高分辨率光学遥感技术，对滑坡蠕变阶段遥感影像上坡体上覆植被的异常特征进行判识，建立遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的关系，反映滑坡的演化过程，弥补GPS技术、InSAR技术及部分地面监测手段在地势高、地形陡峭、植被茂盛等条件下监测工作的不足，为后续的滑坡预测研究提供帮助。以植被覆盖度较高的新磨村山体高位滑坡为例，首先，对研究区域进行分区；其次，计算各分区的植被覆盖度；最后，利用植被覆盖度分析遥感影像上的植被异常与滑坡蠕变的关系，并根据滑后遥感影像和实地考察情况进行验证。结果显示，2014年—2016年，滑坡的主要物源区、变形体上方细长局部崩滑区和泉眼及冲沟周边的植被覆盖度出现明显的下降，即随着滑坡发生时间的临近，植被受滑坡蠕变的影响变大，植被生长状况变差；而且随着距裸地等滑坡风险较大区域的距离增大，植被受滑坡蠕变的影响变小，植被生长状况变好。这表明，植被异常与滑坡蠕变存在明显的时空相关性，体现了滑坡蠕变阶段遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的内在联系，反映了滑坡逐步失稳的演化过程，为进一步预测滑坡的发生提供依据。