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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。 相似文献
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基于重庆市国土资源GNSS网络信息系统的高精度GNSS基准站和GPS滑坡地质灾害监测点数据,本文搭建了滑坡地质灾害监测平台;并利用该平台进行了滑坡地质灾害形变量和稳定性实验,通过获取120分钟一组的监测数据,验证了本文研究方法对中长距离滑坡地质灾害监测的可行性。 相似文献
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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. 相似文献
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无人机低空摄影测量技术在应对各类地质灾害方面有着明显优势。本文以安康市白河县茅坪镇山体滑坡灾害为例,介绍了灾害应急中两大无人机系统以及IBIS微形变监测设备所发挥的巨大作用,阐述了无人机飞行设计、现场快速影像处理技术、灾区三维模型构建技术以及潜在危险区域形变量实时监测,并通过获取的数据成果对灾情进行了分析。 相似文献
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山体滑坡对人类安全造成严重影响,传统的滑坡形变监测成本高、耗时长、效率低,采用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术对滑坡进行形变监测,既能提升效率又可以节约成本。本文基于SBAS-InSAR技术,对昆明高铁南站2019年1月1日—2019年12月31日的24景Sentinel-1降轨数据进行处理,获取研究区的形变速率为-11.56~13.08 mm/a,利用像元二分模型对Sentinel-2光学数据进行处理,获取该区域2019年的植被覆盖度,结合6个典型形变点对研究区的形变进行了探究。研究结果表明,高铁南站山体西侧为主要形变区,植被覆盖度高的区域形变量较小,植被覆盖度低的区域形变量较大,该研究对昆明高铁南站的安全监测具有重要的意义。 相似文献
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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。 相似文献
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InSAR技术及其在地质灾害中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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北斗卫星导航系统(BDS)于2020年建成并开始向全球提供服务。如何提高其在防灾减灾领域的应用是目前关注的焦点。本文梳理了国内外采用BDS数据开展地壳形变(包括同震和震间形变获取)研究的现状,总结了BDS数据的定位精度,归纳出基于BDS数据的地壳形变监测需要进一步解决、有待拓展的关键问题:①扩展GNSS地壳形变监测的内涵,采用GPS与BDS双模或多模算法提高形变解算精度;②开展BDS实时形变监测在地质灾害早期识别中的应用;③开发、发布相关数据处理算法与软件系统,切实推进BDS在高精度地壳形变监测领域的应用。 相似文献
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地质灾害的监测和灾害隐患的排查一直是近年来受到国家重视的问题,而自然灾害如暴雨、洪涝、台风等也是引发泥石流、崩塌、滑坡等地质灾害的重要因素之一.2019-08-10,"利奇马"台风登陆浙江,其带来的暴雨、洪涝等自然灾害造成了大量的人员伤亡、经济损失以及次生地质灾害.根据InSAR技术覆盖范围广、不受云雾雨雪天气影响等特点,使用2景Sentinel-1A数据,采用双轨D-InSAR方法对浙江省的南部地区进行台风受灾前后的地表形变监测,得到研究区域在2019-07-28—08-21的形变情况,同时对研究区域中下沉量级较大、出现异常的区域进行排查,并和G PS结果进行比对,最终找到地质灾害发生区域和隐患区域,为浙江省地质灾害监测和排查提供数据支持. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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全面识别和发现地质灾害隐患,已成为我国地质灾害防治的重大实际需求。目前,基于InSAR技术和深度学习相结合用于广域尺度下地质灾害隐患智能识别应用效果与适用性还需要进一步探索与研究。本文基于Stacking InSAR技术获得地表形变相位数据,利用深度学习检测识别正在变形的滑坡隐患位置与分布,确定显著性形变区边界,探索将上述技术方法推广到一定的广域范围和动态更新数据集。结果显示,测试数据集显著性形变区平均识别精度为0.69,召回率为0.67,F1 score为0.67,动态更新数据集识别精度为0.85,召回率为0.58,F1 score为0.68。研究表明,本文方法在广域地灾隐患识别中具有应用可行性,可为地质灾害监测预警提供理论基础与技术支撑。 相似文献
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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。 相似文献