利用InSAR识别与监测黑方台黄土滑坡

针对甘肃永靖县的黑方台地区滑坡不断对当地居民人身及财产安全构成重大威胁的现状,该文选取高分辨率的升降轨TerraSAR数据、3m分辨率的DEM数据和30m分辨率的SRTM DEM数据,利用InSAR技术对该地区的地表形变进行监测,主要结果如下:用Stacking技术获取了黑方台的形变速率图,识别出14处不稳定滑坡体;用SBAS-InSAR技术对典型滑坡体进行时间序列监测,将InSAR结果投影到滑坡方向与已有的GPS结果进行比较,最大较差为6mm,最大中误差为3mm。结果表明,InSAR技术用来识别与监测黄土滑坡方便可靠,并且精度较高。     

SBAS-InSAR技术与无人机影像融合的滑坡变形监测北大核心CSCD

山体滑坡对人类安全造成严重影响,准确识别滑坡变形对预防滑坡灾害具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术可以进行空间连续地表变形监测,但无法精确获取滑坡边界的变化。为了综合监测滑坡,本文首先采用SBAS-InSAR技术与无人机影像结合的滑坡变形监测方法,利用2018年1月1日—2020年12月24日,共计80幅升轨Sentinel-1A SAR影像,进行了VV极化和VH极化数据处理;然后通过SBAS-InSAR技术获取滑坡区地表雷达视线(LOS)方向变形速率,选取了若干变形点进行滑坡体变形时序分析;最后采用无人机获取滑坡影像并提取滑坡边界,分析了滑坡边界的变形。试验结果表明,利用SBAS-InSAR技术获取的滑坡变形和无人机获取的滑坡变形趋势基本吻合,通过该方法可以获取滑坡的综合变形情况,对滑坡活动性的判断具有重要意义。     

地基SAR在滑坡形变监测中的应用

地基InSAR是近年发展起来的基于地基SAR (GB-SAR)获取地表形变的一种新的技术手段,分辨率高、可实时监测,实现毫米级形变监测精度,为近距离滑坡实时监测与预警提供了先进的技术手段。本文首先以澜沧江某滑坡体为研究对象,在滑坡体对岸设立固定站点,按固定频率进行GB-SAR数据采集;然后通过先后两景影像形成干涉对,利用相干阈值方法提取相干点目标;最后利用形变模型提取滑坡体形变结果。研究表明,地基SAR可获得整个滑体形变边界、形变大小空间分布及时间变化历程,对滑坡体灾害实时监测非常有效,可为滑坡灾害监测及预警提供参考。     

基于GPS技术的滑坡动态变形监测试验结果与分析

结合某类滑坡的大型物理模型试验,在滑坡体上布设了若干监测点,并用GPS单历元定位技术和RTK技术对该滑坡体进行了连续实时监测。通过对该滑坡从开始滑动至产生破坏全过程监测数据的处理与分析,以及将GPS监测结果与全站仪三维监测结果的对比,发现在观测条件较好和基线较短时,基于Track模块GPS单历元定位技术监测滑坡变形的平面精度在5mm左右,高程精度约为9mm;RTK定位技术的平面精度在11mm左右,高程精度约为17mm;而用小波变换等方法进行滤波后的精度还会更高。     

GBInSAR技术在桥梁变形监测中的应用

对地基合成孔径雷达干涉测量(GBInSAR)技术的监测原理和特点进行了深入研究;并利用该技术和全站仪对南京清凉门大桥进行了监测,将桥梁在雷达视线向的变形转化为桥梁本身垂直面真实的位移。通过对监测结果的计算分析可知,GBInSAR技术的监测精度可达到0.1 mm;再将监测结果与桥面通行情况进行对比可知,清凉门大桥的变形量主要是由桥面荷载引起的,大桥处于稳定状态。     

表面位移规律的滑坡稳定性分析

针对目前滑坡稳定性评价研究的不足,该文采用卫星实时监测的方法,利用表面位移规律对滑坡体进行稳定性分析,此种方法具有监测方法稳定直观、分析结果实时可靠的优势。以四川省都江堰市塔子坪滑坡为研究对象,依据滑坡体表面位移-时间曲线的变形规律,结合实地监测数据对塔子坪滑坡的表面位移规律进行分析,从而划分滑坡体的各变形阶段;通过与滑坡体加固前的数据相对比,论证了滑坡体重力挡墙治理方法的可行性,并得出了治理后的滑坡体目前已趋于稳定状态的结论。     

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。     

基于Sentinel-1A数据的地表形变监测

提取滑坡形变数据、分析形变趋势对地质灾害防治工作具有指导意义.合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)具有全天候、全天时精确获取地表形变数据的能力,是当前形变监测的重要手段.分别利用DInSAR和SBAS-InSAR技术处理了22景哨兵一号(Sentinel-1)C波段数据,得到了四川省安州区高川乡大光包滑坡2018年3月-2020年2月的形变数据特征.结果表明,大光包滑坡点共有3个相对明显的形变区域;近两年的平均形变速率最高不超过100 mm/a,其形变时间序列随降雨量变化具有周期性;总体地表形变趋于稳定,周边地区中小型地震的发生没有造成地质灾害隐患.     

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。     

利用时间序列ALOS-2 PALSAR数据监测输电通道地表形变

有效监测西南地区输电线路的地表形变对我国电网的安全平稳运行具有重要意义.本文以特高压输电通道沿线为研究区域,基于时间序列卫星雷达差分干涉测量技术,利用2016年8月15日至2017年10月9日22景5 m分辨率升轨的ALOS-2 PALSAR雷达卫星数据,采用PS-InSAR处理方法,在植被覆盖茂密的西南地区对某输电通道滑坡灾害开展地表形变监测研究.结果表明,在距离输电线杆塔约4.4 km的下沟坪村附近发现明显地表变形,最大的滑坡点形变速率达到了30 mm/year.监测结果与现场核查具有很好的一致性,验证了基于时间序列ALOS-2 PALSAR数据在输电通道变形监测领域的可靠性,在复杂山区的形变监测方面具有很好的应用前景.