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。     

联合InSAR和LiDAR的油气管道沿线地质灾害隐患早期识别

川东北地区地质条件复杂、地质灾害多发,对管道的安全运营构成了一定的威胁,因此有必要采用科学有效的方法识别管道沿线地质灾害隐患。本文以达州市某油气管线为例,利用InSAR开展区域形变监测,并结合高精度光学遥感初步识别管道沿线地质灾害隐患;同时运用机载LiDAR技术获取重点区域坡体形变精细化特征及迹象,对地质灾害隐患进一步确认。结合调查资料成功识别出10处地质灾害隐患点,其中管线附近有4处历史滑坡或不稳定斜坡,3处新发现的地质灾害隐患点。研究表明,该方法体系能有效识别油气管道沿线潜在地质灾害隐患,可为管道沿线地质灾害防治提供科学依据。     

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。     

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。     

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。     

时序InSAR滑坡探测与DEM误差影响分析

以贵州省西南山区为例,针对地质灾害隐患早期识别的实际情况和需求,开展差分干涉测量和时序InSAR方法的对比实验,以验证时序InSAR在抗误差干扰、探测微小形变、捕捉形变序列演化趋势等方面的能力;再基于高精度LiDAR DEM数据进一步研究DEM误差对时序InSAR处理结果的影响。实验表明,时序InSAR方法无法完全剔除DEM误差,从而导致形变速率、形变序列估计不准,在开展精细化InSAR形变分析时应尽可能选取高精度的外部DEM数据,以保证正确估计地质灾害隐患形变特征。     

黄土台塬滑坡变形的时序InSAR监测分析

黄土台塬由于经常性的农业灌溉容易造成边缘区域滑坡发育。因此,需要利用有效手段对这些潜在的滑坡隐患进行早期识别与监测。利用时间序列合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术对2016-01至2018-08期间获取的升降轨Sentinel-1数据集进行分析,获取了甘肃永靖黑方台典型台塬地区的滑坡隐患分布情况。将InSAR结果与GPS观测资料进行对比,验证了时序InSAR处理方法的有效性。对该地区滑坡的历史变形分析表明,持续的农业灌溉引起的地下水位抬升是台塬边缘坡体失稳的主要诱因。同时,InSAR时序分析发现,研究区域内的跨黄河大桥受季节更替和温度波动的影响,存在周期性变形现象。实验结果证明了时序InSAR方法在地表变形监测中的有效性,可在黄土滑坡识别与监测防治中发挥重要作用。     

时序InSAR技术探测芒康地区滑坡灾害隐患

位于中国西藏自治区东南部的芒康地区受自然条件制约和人类活动影响,近年来滑坡等地质灾害频发,对电网建设运行、交通干线通行和人民生命财产安全构成严重威胁,亟需有效技术手段对该地区分布的滑坡灾害隐患进行探测识别,从而为防灾减灾提供决策信息支持。采用小基线集（SBAS）时间序列雷达干涉测量技术,对覆盖芒康地区的历史存档ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据集进行处理分析,探测发现了分布在318国道沿线和金沙江河谷的多处疑似滑坡灾害隐患点,获得了潜在滑坡形变的空间分布图和时间演化特征,证明了时序InSAR技术应用于藏东区域地质灾害调查的可行性和有效性。     

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。     

时序InSAR的贵州地质灾害监测

针对传统地质灾害监测手段无法进行全天时、全天候、大范围面状监测的这一现状,运用时序InSAR技术,以及L波段SAR数据、数字高程模型获取了研究区形变序列,并结合全球降水数据、实地调查数据、矿区采空区覆岩移动分带进行了成因分析。实地调查数据验证了小基线集InSAR技术识别地表形变具有较高的可靠性。通过引入全球降水计划GPM多星降水反演产品IMERG中的逐月降水数据分析了P2滑坡隐患点变形规律,发现在降雨多发期,隐患滑坡点变形速度明显增大。实验结果证明,时序InSAR技术在大面积地质灾害多发区中可以有效发挥作用,可为防灾减灾工作提供参考。     

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。     

小型斜坡隐患识别“空天地”图谱几何遥感方法

“空天地”一体化三查技术体系在西南地区大中型滑坡等灾害早期识别中得到验证和应用,但该方法对人类工程活动诱发的小型灾变体查全率较低。快速准确识别小型隐患点位置极为迫切。本文以广东省龙川县为例,针对点小面广、多发隐蔽的小型斜坡变形和人工切坡建房诱发的崩滑流灾害,研究试验“全查-带扫-点筛-面核-群防-联审”模式的早期识别图谱几何遥感方法,利用2019年1月8日至2022年6月29日94期Sentinel-1雷达影像SBAS-InSAR时序反演、提取异常形变区,综合激光雷达扫描和地质孕灾背景资料从异常形变区图斑中筛查标识出疑似隐患风险点,并开展现场外业核查界定隐患风险类型。结果表明：时序InSAR反演初查发现323处异常形变区,筛查标识出疑似隐患图斑82处,对55处图斑现场外业验证,7处界定为隐患点。证明该方法具有应用价值,能够为地质灾害隐患风险点防灾减灾提供科学依据。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

利用GACOS辅助下InSAR Stacking对金沙江流域进行滑坡监测

西藏自治区贡觉县雄松乡至沙东乡金沙江流域作为川藏铁路的必经河流,地形崎岖、地质灾害隐患点多,亟需对该地区隐患点进行全方位的识别。首先,选取61景哨兵一号(Sentinel-1)升轨影像、53景Sentinel-1降轨影像和7景陆地观测技术卫星2号(advanced land observing satellite 2,ALOS-2)升轨影像对研究区域进行滑坡探测与监测。然后,利用合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)通用型大气改正在线服务(generic atmospheric correction online service for InSAR,GACOS)辅助干涉影像堆叠技术(InSAR Stacking)的方法,获取研究区域雷达视线(line of sight, LOS)方向的InSAR年形变平均速率图,并结合3个轨道的结果提取出沿坡向和垂直滑坡向的平均速率图。最后,与LiCSBAS时间序列分析包的结果进行比较,发现两者具有高度一致性,LOS向年形变速率图像的相关系数在0.92以上,沿坡向和沿垂直滑坡向年形变速率的相关系数在0.85以上,证明了GACOS辅助下InSAR Stacking结果的可靠性。此外,还发现研究区域内沿坡向最大年形变速率为-163 mm/a;结合InSAR形变结果与光学遥感影像解译,可将该滑坡群分为A～G 7个区域进行实时监测。