光学遥感与InSAR结合的金沙江白格滑坡上下游滑坡隐患早期识别

2018-10-11和2018-11-03，金沙江上游西藏自治区江达县波罗乡白格村附近先后发生两次大规模高位滑坡堵江。虽经人工干预处置后进行泄流，但还是对下游居民和交通设施造成了严重损失，其上下游是否还存在类似的大规模滑坡隐患，成为白格滑坡灾害发生后社会各界关注的焦点问题。首先利用高精度光学卫星影像对白格滑坡上游30 km和下游100 km范围内的滑坡隐患进行人工目视解译和定性评价，共识别出滑坡隐患51处，其中下游70~100 km范围内有10处具有堵江风险的滑坡隐患。在此基础上，对具有堵江风险的重点区域（白格滑坡下游70~100 km范围内）收集存档ALOS PALSAR-1和Sentinel-1A雷达卫星数据，利用短基线差分干涉测量技术开展滑坡隐患地表形变定量探测和分析评价，共探测出7处具有较显著形变的滑坡隐患，其中3处堵江风险较大，为白格滑坡上下游地质灾害防治和川藏铁路选线提供了参考。     

基于地基真实孔径雷达的边坡动态监测研究与应用

滑坡是仅次于地震的发生最频繁、造成损失最严重的地质灾害之一，给人民群众生命和财产安全带来了巨大威胁。为了能够对危险滑坡进行动态监测，采用GPRI-Ⅱ地基雷达系统，研究了滑坡形变时序分析关键技术，制定了地基雷达数据时序处理流程，并应用于浙江绍兴某道路边坡稳定性监测。实验结果表明，该边坡存在1处明显的形变区域，位于施工现场堆积区，最大形变量达到3.5 mm/d。目前在观测条件满足的情况下，地基雷达可以达到亚毫米级的形变监测能力，已经成为灾害预警和治理的重要手段之一。     

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。     

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。     

雷达遥感滑坡隐患识别与形变监测

滑坡是全球发生最为频繁、造成损失最严重的自然灾害之一,滑坡表面形变测量对于滑坡的早期识别、监测和预警具有重要意义。雷达遥感具有非接触式大范围空间连续覆盖和高精度形变测量等优势,在滑坡地质灾害领域中取得了广泛的应用。本文概述武汉大学干涉雷达遥感团队近几年在利用雷达遥感监测滑坡形变方面的研究内容,包括：雷达遥感在滑坡形变监测中的可行性和适用性分析、大范围滑坡隐患识别、复杂山区滑坡形变测量、大梯度滑坡形变测量、滑坡三维形变提取等。     

改进TS-InSAR方法的白格滑坡灾前-灾后形变演化特征分析

2018年10至11月,金沙江上游白格滑坡先后两次垮塌渡江并致堰塞湖,且至今仍存在较显著的蠕滑形变。针对时序InSAR技术在高植被发育区的应用局限,本文提出了一种改进的时序InSAR解算方法(ITSI),结合Sentinel-1A卫星2017年9月-2021年3月期间获取的SAR影像数据,针对滑坡区域分别开展了灾前和灾后时序干涉处理,提取了灾害-灾后时段内的年平均蠕滑速率场(灾前极值为9.71cm/a,灾后达到25.42cm/a)和累计蠕滑形变量(灾前极值为13cm,灾后两年内达61cm),并结合灾前-灾后形变时间序列,重点分析了蠕滑形变的时序演化特征,发现白格滑坡灾后两年间渐趋稳定。此外,监测结果发现白格滑坡上游5km处的肖莫久滑坡也处于活动状态。相关结果可为该区域防灾减灾领域研究提供参考。     

Analysis of building deformation in landslide area using multisensor PSInSAR™ technique

Buildings are sensitive to movements caused by ground deformation. The mapping both of spatial and temporal distribution, and of the degree of building damages represents a useful tool in order to understand the landslide evolution, magnitude and stress distribution. The high spatial resolution of space-borne SAR interferometry can be used to monitor displacements related to building deformations. In particular, PSInSAR technique is used to map and monitor ground deformation with millimeter accuracy. The usefulness of the above mentioned methods was evaluated in San Fratello municipality (Sicily, Italy), which was historically affected by landslides: the most recent one occurred on 14th February 2010. PSInSAR data collected by ERS 1/2, ENVISAT, RADARSAT-1 were used to study the building deformation velocities before the 2010 landslide. The X-band sensors COSMO-SkyMed and TerraSAR-X were used in order to monitor the building deformation after this event. During 2013, after accurate field inspection on buildings and structures, damage assessment map of San Fratello were created and then compared to the building deformation velocity maps. The most interesting results were obtained by the comparison between the building deformation velocity map obtained through COSMO-SkyMed and the damage assessment map. This approach can be profitably used by local and Civil Protection Authorities to manage the post-event phase and evaluate the residual risks.     

联合卫星SAR和地基SAR的海螺沟冰川动态变化及次生滑坡灾害监测

受全球气候变化的影响，近年来中国藏东南及横断山脉多数冰川物质持续亏损、运动速度减缓，导致泥石流、滑坡等灾害频发。为突破光学遥感受气候条件制约的瓶颈，联合卫星合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）和地基SAR两种技术手段，选取海螺沟冰川作为典型研究区域，开展时序监测分析。基于对近11 a间获取的38景PALSAR系列影像的像素偏移统计表明，海螺沟1号冰川粒雪盆和冰瀑布上沿区域整体运动最快，最大速度超过2 m/d；在海拔2 900~3 900 m的冰舌区，冰川运动趋缓，速度降至0.1~0.4 m/d；随着季节更替，海螺沟冰川运动速度呈周期性波动，积累区的夏冬两季差异为25%~35%，而冰舌段的差异则高达4倍。在年际变化方面，海螺沟1号冰川的运动速度平均减缓率为每年7.27%，消融区内减缓率高达每年15.57%。同时，使用像素偏移追踪和Stacking-InSAR（interferometric SAR）方法在海螺沟U型谷北坡探明了多处不稳定滑坡体，统计分析表明，此类滑坡运动与冰川消融具有强相关性，滑移速度于每年夏季达到峰值，2018年度最大滑移速度为南北向100 mm/d、东西向50 mm/d。进一步分析地基雷达的高频实时监测数据，确定该滑坡体的滑移速度在2018-07-09达到峰值（150 mm/d），并于随后失稳垮塌，详细展现了整个蠕变致灾过程。相关研究数据及监测结果可为冰冻圈及山地灾害研究提供参考。     

高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查

基于光学遥感影像的区域滑坡普查易受云雾天气的影响,存在滑坡体调查不全面的问题,无法满足震后应急调查与恢复重建的需求。本文提出了一种极化SAR卫星数据滑坡普查方法,采用高分三号全极化SAR卫星影像数据,以九寨沟地震震区为实验区,在深入分析滑坡体和其他地物类型散射特征的基础上,融合极化特征、纹理特征和地形特征等多维特征信息,结合高分二号影像获取的训练样本,构建基于BP神经网络的全极化SAR数据滑坡自动识别模型,实现滑坡体的自动快速识别。与高分辨率光学影像与无人机航空影像目视解译结果相比较,总体识别精度为92.8%,Kappa系数为0.715,识别准确度满足地震应急实际应用的需求。研究成果可用于震区大区域滑坡体的普查,为后续开展无人机高分辨率影像滑坡体详查、灾后应急与景区恢复提供辅助信息支撑,并促进国产高分SAR卫星数据在防震减灾中的应用。     

滑坡遥感调查、监测与评估

滑坡遥感调查包括滑坡识别、基本信息获取和滑坡空间分析等，本文以天台乡滑坡遥感调查中用特征点法确定滑坡边界、影响带及滑坡运动特征及规模为例说明。滑坡遥感监测可分为直接监测和间接监测。由于突发的高速超高速崩塌、滑坡及泥石流活动时间难以预测，滑坡运动的规模相对于遥感地面分辨率较小，获取遥感数据的不连续性及价格昂贵等原因，目前较少应用遥感技术直接监测滑坡活动； 遥感监测滑坡运动引起的环境变化，称为间接滑坡监测，以遥感监测易贡大滑坡引起的易贡湖水面变化及溃坝造成的下游灾害为例说明。滑坡遥感评估指在获取滑坡及其发育环境基本信息的基础上，评估滑坡的稳定性，预测其未来活动性，评估区域滑坡的影响因子和进行区域滑坡危险性评价，文中以天台乡滑坡、千将坪滑坡稳定性评估及三峡库区中前段区域滑坡危险性评价为例说明。     

地基SAR数据优化及灾变体面积预警预报分析

针对地基SAR异常数据难以识别、潜在滑坡体发展特征及规律不明显、临滑面积估算难度大的问题,本文以甘肃某矿山滑坡数据为基础,介绍了地基SAR形变数据的处理方法,通过Matlab软件有效地识别、筛选、剔除了异常形变数据,并以色彩差异进行区分,进一步突显了不同阶段潜在灾变体面积的演化规律。基于地基雷达监测原理,提出一种多边形面域估算方法,实现潜在危险区域面积的估算。研究不等周期处理的速度倒数曲线组,发现速度倒数平方法能够进一步放大特征趋势,预测结果准确、预报效果好,为实现矿山滑坡超前预警预报提供了新的思路。     

Satellite interferometric data for landslide intensity evaluation in mountainous regions

Multi-Temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar (MTInSAR) data offer a valuable support to landslide mapping and to landslide activity estimation in mountain environments, where in situ measures are sometimes difficult to gather. Nowadays, the interferometric approach is more and more used for wide-areas analysis, providing useful information for risk management actors but at the same time requiring a lot of efforts to correctly interpret what satellite data are telling us. In this context, hot-spot-like analyses that select and highlight the fastest moving areas in a region of interest, are a good operative solution for reducing the time needed to inspect a whole interferometric dataset composed by thousands or millions of points. In this work, we go beyond the concept of MTInSAR data as simple mapping tools by proposing an approach whose final goal is the quantification of the potential loss experienced by an element at risk hit by a potential landslide. To do so, it is mandatory to evaluate landslide intensity. Here, we estimate intensity using Active Deformation Areas (ADA) extracted from Sentinel-1 MTInSAR data. Depending on the localization of each ADA with respect to the urban areas, intensity is derived in two different ways. Once exposure and vulnerability of the elements at risk are estimated, the potential loss due to a landslide of a given intensity is calculated. We tested our methodology in the Eastern Valle d’Aosta (north-western Italy), along four lateral valleys of the Dora Baltea Valley. This territory is characterized by steep slopes and by numerous active and dormant landslides. The goal of this work is to develop a regional scale methodology based on satellite radar interferometry to assess the potential impact of landslides on the urban fabric.     

结合SBAS-InSAR技术及信息熵的苍山地质滑坡隐患识别

针对西南地区滑坡隐患高位隐蔽,传统技术难以全面识别的问题,本文以大理苍山为研究对象,首先利用SBAS-InSAR技术对苍山2019年1月-2021年4月间的滑坡隐患进行识别;然后结合随机概率信息熵模型,对不同坡度等级与边坡稳定性之间的关联性进行定量分析;最后根据典型隐患区的遥感影像以及采样点的形变时序图,探讨了边坡形变时空演化特征及沉降诱因。试验结果表明:①2019年1月-2021年4月,研究区的形变速率为-155.6～92.4mm/a,13个超过-30mm/a的不稳定滑坡隐患被识别;②坡度等级为Ⅳ、Ⅴ级时,信息熵大于0.8,边坡稳定性较弱,不均匀形变严重,与已有研究保持高度一致,证实了该模型的可靠性;③典型隐患区形变趋势呈明显的季节性变化,降雨和冰雪消融是导致边坡失稳的主要因素。     

基于D-InSAR技术的金沙江地区滑坡形变监测与分析

滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。     

大型岩质滑坡形变历史回溯及其启示

大型岩质滑坡一般具有高位、隐蔽性强、高速远程等特点，往往造成严重的人员伤亡和财产损失。揭示其形变历史和发展演化规律，可以为类似滑坡灾害的早期识别提供参考。收集了近年来发生在中国大陆的5处典型大规模岩质滑坡滑前的多时相高精度遥感影像，通过对多时相高精度遥感影像的目视解译，对其形变迹象进行识别，并对其发展演化规律进行分析。发现大型岩质滑坡在发育演化过程中均会产生显著的地表变形迹象，这些形变信息可利用高分辨率光学遥感影像（亚米级）进行识别，变形的孕育演化时间可达数年甚至数10 a。大型岩质滑坡往往不具备“圈椅状”地貌特征，利用光学遥感影像对其早期识别的标志主要为坡体后源是否存在拉裂缝和坡体前缘是否存在局部滑塌。     

西山村滑坡时序形变的SBAS-InSAR监测

针对传统地表形变监测技术在我国西南山区深厚堆积层滑坡体形变监测中存在的时空分辨率问题,该文利用72景时序Sentinel-1A TOPS SAR影像,基于短基线集(SBAS-InSAR)技术获取2016—2019年四川理县通化乡西山村滑坡的时序形变特征。结果表明:西山村滑坡整体呈近线性沉降的运动趋势,在监测时段内未出现加速现象,处于长期活跃的蠕动形变。其时序形变结果呈现较为均匀的变化,与坡体形态吻合度较高,雷达视线方向的累计形变量在-315.2~20 mm之间变化,形变速率在-116~9.5 mm/a之间变化。时序形变结果表明:最严重的形变区域位于水田寨村组与马崩渔湾村组的交界处,其次是坡体中下部的水田寨村组,坡体后部的拉海拉湾村组的形变程度最小。     

Mapping and Change Detection Study of Nepal-2015 Earthquake Induced Landslides

The devastating earthquake that struck Nepal in 25 April (Mw7.8) and 12 May (Mw7.3) 2015 have triggered numerous landslides and reactivated existing landslides extending over large areas. These two shocks mostly affected the northwest and northeast region of Kathmandu which accelerated large region along with southward up thrusting in the region. To detect the event of the landslides in time and space satellite images have been analysed using space remote sensing techniques like pseudo colour transformation technique and was employed to pre and post-earthquake images of the event to bring out only landslide affected areas from the image by masking the remaining part, where field based survey of the landslides provided information on real nature of it, slope and rock type. Surprisingly the observed mass movements are mostly belong to debris flow and rock fall types beginning from the top part of the ridge slope with south-westerly faces i.e. sun facing. Further, satellite images of different dates could be gathered which facilitated analysis on development of landslide with time. This study also revealed that the NE–SW trending geological faults have controlled the landslide occurrence especially in Ramche area and along the Bagmati river valley near Shital-chowk village on Kathmandu-Hetauda road.     

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。     

SAR影像中叠掩与阴影区域的识别 ——以湖北巴东为例

SAR影像中叠掩和阴影区域的识别是滑坡监测中的首要工作，本文针对这一工作利用雷达卫星成像时的几何模型与图像处理中形态学方法综合识别叠掩与阴影区域，以ALOS-2数据为例，对比该地区雷达强度图像，验证了本文试验方法的可靠性。     

MIMO地基雷达微小形变探测建模与仿真

针对现有地基山体滑坡雷达实时性差、系统复杂的缺陷,将多输入多输出技术应用到地基山体滑坡雷达,建立基于多输入多输出的地基山体滑坡雷达微小形变探测的数学模型。将多输入多输出天线阵列等效为其对应的虚拟线性阵列,在这个等效线阵的基础上利用后向投影成像算法对雷达回波数据进行成像处理。成像后得到每个像素点的复散射强度,复影像对中对应像素点的复散射强度做复共轭运算,提取出差分相位,由其与微小形变建立数学关系。设置了雷达探测的模拟实验场景参数,依据所建立的模型编写仿真程序。仿真实验表明,雷达系统具有毫米级的理论形变探测能力,系统微小形变探测的相对误差在5%以内,理论模型的正确性得到验证。