InSAR技术在地质灾害隐患早期识别中的应用

InSAR技术是对人不能至、观测条件苛刻地区的重大地质灾害隐患进行早期识别的重要手段之一。本文以天全县为例,通过InSAR技术解译出形变区域,然后结合"InSAR形变量、威胁对象、地形地貌"三要素分析出疑似隐患区域,并通过传统地质灾害野外调查进行验证,结果表明InSAR解译结果具有较高的准确性。     

基于天-空-地一体化的重大地质灾害隐患早期识别与监测预警

中国地质灾害点多面广,且大多地处高位并被植被覆盖,传统的人工调查排查在一些地区进行地质灾害隐患识别已显得无能为力,这也是近年来绝大多数灾难性地质灾害事件都不在预案点范围内的主要原因。提出通过构建天-空-地一体化的“三查”体系进行重大地质灾害隐患的早期识别,再通过专业监测,在掌握地质灾害动态发展规律和特征的基础上,进行地质灾害的实时预警预报,以此破解“隐患点在哪里”“什么时候可能发生”这一地质灾害防治领域的难题和国家急切需求。“三查”体系首先通过光学遥感和合成孔径雷达干涉测量技术（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）实现区域扫面性地质灾害隐患的普查,随后利用机载激光雷达测量技术（light laser detection and ranging,LiDAR）和无人机摄影测量实现高地质灾害风险区段和重大地质灾害隐患的详查,最后采用现场调查、地面与坡体内部监（探）测等手段,实现重大地质灾害隐患的复核确认和排除,即核查。监测预警则是通过InSAR和地面观测手段（如全球导航卫星系统、裂缝计等）,在掌握滑坡崩塌的变形规律和阶段以及时间-空间变形特征的基础上,建立分级综合预警体系,并利用地质灾害实时监测预警系统,逐步实现地质灾害监测预警的实用化和业务化运行。     

时序InSAR在贵州区域地质灾害隐患识别的应用

针对传统地质灾害隐患排查手段无法进行全天时、全天候、大范围识别监测的问题,该文以ALOS-2升轨和Sentinel-1A升降轨雷达影像为数据源,利用时序InSAR技术开展了贵州省六盘水和黔西南区域地质灾害隐患识别监测,同时基于SAR卫星入射观测方向和地形地貌之间的关系,对研究区域侧视成像几何可视性进行判别分析。最后综合利用3种数据获取的形变结果以及结合光学影像、地形等数据进行了形变解译,共识别出108个地质灾害疑似隐患点,并通过外业核查验证了地质灾害隐患识别的准确性。实验结果表明,时序InSAR技术能够有效进行地质灾害隐患识别监测,可为地质灾害防治提供科学依据。     

重大地质灾害隐患早期识别中综合遥感应用的思考与建议

2017年以来,以四川茂县新磨村高位垮塌、金沙江白格滑坡为代表的重大地质灾害多次发生,呈现出隐蔽性强、突发性高、破坏力大等特点,难以早期发现。值得注意的是,尽管地质灾害防治工作已在全国大范围开展并受到国家层面的高度重视与支持,但绝大部分灾害仍发生于全国现有地质灾害隐患点分布以外的区域。对这些人迹罕至、人不能至且观测条件苛刻的地区的重大隐患进行有效早期识别,是当前地质灾害防治工作尚需解决的难题和重要任务。在总结合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术特点与其应用局限的基础上,从光学遥感、InSAR、激光雷达等综合遥感测量的角度提出了以“形态、形变、形势”（三形）为观测内容、以定性识别灾害隐患位置、定量监测灾害体变形幅度、依靠综合遥感动态监测数据提升隐患识别能力的技术思路。对未来工作提出了若干建议与思考,以期服务于重大地质灾害隐患综合判断与早期识别工作。     

九寨沟地区高位滑坡隐患InSAR-LiDAR早期识别

首先在九寨沟地区约4000 km2的范围实践了空-天-地一体化的合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）和激光探测及测距技术（LiDAR）的滑坡隐患识别方法,共识别出滑坡隐患344处,其中高位滑坡隐患114处,其形变速率为-149～120 mm/a。然后综合遥感和野外调查验证分析,可知九寨沟地区高位滑坡隐患主要分布在构造侵蚀高山河谷地貌、坡度35°～45°、坡向NE至SE范围、高差100～350 m的第四系（Q）松散堆积层中。最后以中查沟高位滑坡隐患为例进行了基于InSAR-LiDAR方法的高位滑坡隐患时空分析,得到了该高位滑坡隐患的形变、形态和形势特征。本文验证了综合利用InSAR、LiDAR技术识别和分析高位滑坡隐患的准确性和可靠性,可为滑坡隐患的防灾减灾提供科学依据和参考。     

多源遥感地质灾害早期识别技术进展与发展趋势EI北大核心CSCD

随着全球气候变化、矿产资源开采和大型人类工程活动的不断加剧,冰崩、塌陷、滑坡、地面沉降和地裂缝等多类型地质灾害呈现高频性和链生性的趋势,灾害后果更加严重。大范围高效率地质灾害的早期识别是防灾减灾的重要前提,也是工程安全的技术保障。本文首先介绍了多类型地质灾害的特点和常规识别方法;然后,重点介绍了光学遥感、微波遥感、机载LiDAR及多源遥感数据融合技术在不同类型地质灾害识别中的技术特点和典型应用,并对当前地质灾害早期识别存在问题和下一步发展趋势进行了总结与展望。     

基于时间序列InSAR分析的西部山区滑坡灾害隐患早期识别——以四川丹巴为例

滑坡是仅次于地震、发生最频繁、造成损失最严重的一种地质灾害,中国西部山区则是世界上滑坡灾害分布最密集的地区之一。广域范围内滑坡灾害隐患的早期识别是地质灾害防治工作中的一项关键任务,基于星载合成孔径雷达重复轨道观测的时间序列雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术在此领域具有巨大的应用潜力,但以永久散射体干涉测量为代表的传统时序InSAR方法在西部山区应用中往往受到植被覆盖等不利因素的影响,滑坡探测识别的可靠性较差。针对这一问题,以大渡河上游丹巴县为例,采用自主研发的相干散射体时序InSAR（coherent scatterer InSAR,CSI）方法,从历史存档的ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据集中成功识别出了17处持续变形中的不稳定坡体,通过与外部观测数据比对和实地调查核实等手段验证了CSI方法探测结果的有效性和优势,并探讨了影响时序InSAR方法滑坡监测应用效果的主要因素及未来的优先研究方向。     

联合InSAR与无人机航测的白鹤滩库区蓄水前地灾隐患广域识别

白鹤滩水电站位于我国西南高陡山区,是我国实施“西电东送”的国家重大工程之一。水库两岸是地质灾害高易发区,传统的地质灾害调查手段存在工作效率低、危险性高、无法覆盖高位隐患点等弊端。联合星载合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)与无人机航测技术应用于广域地灾隐患探测对于库区地灾隐患广域识别、掌握其分布规律及辅助后续重点防治具有重要意义。本文基于142景Sentinel-1卫星升降轨影像,采用时间序列InSAR技术对白鹤滩库区重点库岸段蓄水前两岸活动性坡体进行探测,同时利用无人机航测技术对其进行了野外验证与辅助分析,根据航片生成的数字高程模型(DEM)、数字正射影像图(DOM)、三维模型等航摄数字产品,结合形变与地形地貌特征,确定了32处地灾隐患点。并结合隐患点的形变量级、形变面积、是否涉水、是否具有明确威胁对象等因素给出了防治建议,建立了全面而准确的蓄水前地灾隐患灾害库。最后基于此案例对两种技术优势特长、适用范围以及如何高效联合应用进行了总结。本文揭示了两种技术在广域地灾隐患识别时的结合应用,无人机航测不仅能对InSAR技术探测到的形变区进行验证,同时InSAR也可以指导重点航测区域,提高航测飞行效率。通过结合两项技术提供的实时与历史信息、形变与地质信息可实现综合研判,形成基于空天遥感技术的高效库岸地质灾害综合遥感识别方法。     

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...     

滑坡隐患类型与对应识别方法

基于"三查"体系的滑坡隐患综合遥感识别工作已在全国范围推广应用并取得一定成效,但随着工作的推进,也暴露出一些亟待解决的问题,比如隐患究竟如何定义、有哪些类型、有何针对性的识别技术和方法,以及下一步工作重点是什么等.总结大量实践案例,进一步明确了滑坡隐患的定义,并将滑坡隐患分为正在变形区、历史变形破坏区和潜在不稳定斜坡3...     

油气管道纵断数据自动提取技术研究

作为管道工程勘测设计中的一项重要工作,纵断面测量内业数据处理具有工作量大、自动化水平低的特点,极大地影响了工作效率.针对此问题,本文设计了油气管道纵断数据提取程序,实现油气管道中线高程点加密、基于机载LiDAR点云数据的纵断数据提取、里程和角度计算等功能,并应用在实际工作当中.该系统具有易操作、高精度、高效率等优势,大...     

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。     

基于机载LiDAR技术的滑坡识别参数提取方法

选择长江三峡秭归段千将坪滑坡及其周边区域为研究区,利用机载LiDAR数据,开展滑坡识别参数提取方法研究。首先提取滑坡识别参数,再利用相关滑坡识别参数和智能分类算法开展滑坡像元和非滑坡像元分类。试验表明,基于LiDAR技术提取的滑坡识别参数能有效区分滑坡像元和非滑坡像元,确定的特征参数子集对于提高分类精度大有帮助。     

重大地质灾害隐患早期识别中综合遥感应用的思考与建议

青藏高原交通廊道作为中国意义非凡的重大工程,也是世界铁路史上地形最复杂、地质安全问题最严峻的铁路。合成孔径雷达干涉测量技术（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）凭借其广覆盖、高精度、高效率等特点已成为地质灾害隐患早期识别与监测的重要手段,但是其在青藏高原地形起伏剧烈的高山峡谷区域会面临较为严重的几何畸变问题。以覆盖面最广、获取时间最密的全球完全开放获取的哨兵1号卫星（Sentinel-1）数据为例,将青藏高原交通廊道沿线作为研究区域开展卫星雷达影像几何畸变与适宜性分析。综合考虑合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）成像几何、Sentinel-1影像斜距向入射角差异及被动几何畸变3个方面,提出了一套基于局部入射角的Sentinel-1影像几何畸变区域精准定量识别方法,并对全线几何畸变进行了定量计算与升降轨适宜性分析。结果显示,青藏高原交通廊道所在极陡高山峡谷区单轨道几何畸变区域达到31%~35%,升降轨联合观测可以有效将几何畸变区域减小至1.5%,同时约有35%区域适宜升降轨同时观测进行联合分析。

     

车载LiDAR场景中路灯的提取与识别

为解决车载LiDAR城市场景中路灯提取和识别问题,文中提出基于样本的路灯提取算法。先通过人机交互的方式提取路灯的样本参数;再依据数学形态学闭运算提取点云场景中疑似路灯的位置,根据样本参数确定疑似路灯范围并提取疑似路灯点云;然后进行路灯样本和疑似路灯点云的匹配;最后,通过建立路灯样本缓冲区实现路灯判断和提取。通过试验验证,算法不仅可以快速自动提取路灯点云,还能完成路灯单一种类的识别。     

白龙江流域潜在滑坡InSAR识别与发育特征研究

白龙江流域地处甘肃省东南部,位于青藏高原、黄土高原和四川盆地的交汇处.区内断裂构造发育、新构造运动活跃、地震频繁,加之多见的暴雨和持续降雨天气,使得流域内地质灾害频发,且分布范围广泛,其中以滑坡、泥石流灾害较为显著.本研究基于合成孔径雷达干涉测量技术,对白龙江流域进行区域尺度上的时序地表变形监测,得出2018年-201...     

对地质灾害隐患早期识别相关问题的认识与思考

泥石流物源识别与计算是科学评估泥石流规模、危害程度以及综合治理的基础,而传统的地面调查和光学遥感手段难以有效识别山区植被茂密覆盖下的泥石流物源。机载激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）技术能有效去除植被获取真实的地表形态,为泥石流物源的识别提供了新的解决方案。以九寨沟震区的日则沟泥石流为例,基于高分辨率机载LiDAR数据结合震前卫星影像,开展泥石流物源识别研究,根据物源所处位置和在山体阴影图像上的色彩及纹理差异,将物源分为崩滑物源、坡面物源和沟道物源,并建立各类型物源的机载LiDAR识别标志与遥感解译方法。共解译出日则沟泥石流物源155处,总面积达1.06 km²,占流域总面积的31.56%,在此基础上分析了各类型物源的发育分布规律。为泥石流物源的精确计算提供理论参考和数据支撑,进一步服务于九寨沟震区泥石流的防治与风险评价。

     

时序InSAR技术在三峡库区特高压输电通道滑坡隐患识别的应用

位于三峡库区的特高压输电线路是我国电力供应的重要一环,由于三峡库区以滑坡为主的地质灾害频发,严重威胁了特高压输电线路的安全,因此滑坡的监测和识别对特高压输电线路的安全运行尤为重要。针对三峡库区复杂的地形和气候条件,本文提出自适应优化构网的方法,并应用于时序InSAR处理流程,对三峡库区万州—巴东的84景Sentinel-1数据进行处理,实现特高压输电通道的地表形变监测。使用同步观测的北斗卫星导航系统观测数据和金鸡岭滑坡的实地考察数据,验证了时序InSAR监测结果的可靠性。根据时序InSAR的监测结果,在输电通道内识别出8处明显的滑坡隐患,进一步对监测的金鸡岭滑坡时间序列形变进行分析,发现该滑坡的形变特征与降雨、库水位和工程扰动有一定的关联。