基于SBAS-InSAR技术的川藏铁路澜沧江段滑坡隐患早期识别

早期识别是实现地质灾害防灾减灾的有效途径之一,然而复杂地形区滑坡的早期识别一直是个难题,尤其是位于高山峡谷区的滑坡隐患点。为了全面准确地获取川藏铁路澜沧江段的滑坡隐患,采用SBAS-InSAR技术,通过Sentinel-1(升轨)和RADARSAT-2(降轨)数据结合互补的方式,对川藏铁路澜沧江段进行滑坡隐患早期识别。解译结果显示2018年8月至2020年2月研究区LOS向的形变速率分别为-58~21 mm/a(升轨)和-42~16 mm/a(降轨),转换后的斜坡向最大平均速率达到-128 mm/a。基于升降轨数据的斜坡向形变结果,识别出川藏铁路澜沧江段的113处滑坡隐患点,其中存在4处滑坡隐患密集区以及13处典型滑坡隐患点,进一步分析了两处重点滑坡隐患的形变特征和滑移机制。本次研究结果对于川藏铁路线路选定以及澜沧江大桥上、下游的防灾减灾具有一定指导作用,不同轨道数据结合互补的方式为川藏铁路沿线的高山峡谷地区的滑坡隐患早期识别提供参考。     

典型黄土丘陵区地质灾害隐患识别与时序监测

宁厦南部地区以黄土丘陵地貌为主,区内沟壑纵横,小型滑坡较为发育,地表形变监测难度大。为探索黄土丘陵区的地质灾害隐患识别方法,以宁夏回族自治区固原市泾源县为研究区,应用SBAS-InSAR技术对采集到的2016年7月—2021年5月的11期升轨L波段ALOS-2数据进行处理,得到形变速率结果。联合高分光学影像,根据形变速率、形变规模、坡度、形变区到承灾体的距离等因素进行综合分析,在泾源县共识别疑似隐患27处。经实地验证,其中22处形变迹象较明显、而且有明确的承灾体,确定为地质灾害隐患。对其中典型隐患点进行时序形变分析,发现这些区域在监测时间段内有持续显著的地表形变,最大沉降速率达到91.53 mm/a。结果表明：在黄土丘陵区,应用L波段SAR数据,采用SBASInSAR技术的地质灾害形变监测效果显著,联合高分辨率的光学影像数据、应用综合遥感识别的方法,在该地区地质灾害隐患识别的正确率较高,具有很好的适用性。未来可编程采集升、降轨结合的L波段数据、结合无人机LiDAR数据做更深入的研究,以进一步提高地质灾害隐患识别的准确率,为地质灾害精准防治做好技术支撑。     

综合InSAR技术和多源SAR数据在滑坡变形监测中的应用——以吉林治新村滑坡为例

为实现对吉林省治新村滑坡的有效监测,文章选取2017年27景Sentinel-1A数据,基于小基线雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)对治新村滑坡进行形变监测,分析了其时序演化态势。选用2016、2017年2景ALOS-2数据,采用差分雷达干涉测量技术(D-InSAR)监测了该滑坡形变体的特征。SBAS-InSAR对滑坡形变时序演化态势进行监测,而D-InSAR则主要对滑坡具体的形变体进行形变监测,且L波段的ALOS-2数据穿透性强于C波段的Sentinel-1A数据,可以获得更完整的干涉信息,两者监测结果可交叉验证,提高结果的可靠性。SBAS-InSAR监测结果表明：治新村滑坡汇水区滑坡后缘在监测期间发生了沉降,并且在2017年7月5—29日期间滑坡后缘地表沉降达12.47 mm,监测期间平均沉降速率为2.88 mm/a;位于山谷的受威胁居民区发生了抬升,至2017年12月8日平均累计抬升达19.59 mm,监测期间平均抬升速率19.99 mm/a。D-InSAR结果显示：治新村滑坡汇水区斜坡存在5处主要变形体,面积最大变形体17 973 m²,位于西侧斜坡...     

SBAS-InSAR技术在西藏江达县金沙江流域典型巨型滑坡变形监测中的应用

滑坡是一种破坏力极强的地质灾害,对滑坡易发区域进行长期有效的时序形变监测是研究机理和防灾减灾的重要途径,小基线雷达干涉测量技术（SBAS-InSAR）在滑坡等地质灾害形变监测中的应用为当前地灾防治提供了新的手段。文章使用SBAS-InSAR技术对西藏江达县金沙江流域发生的典型滑坡灾害进行了时序形变特征分析。首先,基于2017年7月—2018年12月的23景Sentinel-1A影像数据,获取了江达县东部及其周边区域在时间跨度内的形变分布图以及时序形变特征;在此基础上,结合区域内沃达和白格2处滑坡的实地勘探资料和现有研究成果验证了形变探测结果的准确性;另监测数据显示沃达滑坡中部及前缘位置存在明显形变,且部分位置的形变量超过100 mm,白格滑坡的残留体同样存在较大的形变,尤其是边界区域存在明显的形变漏斗,最大形变量超过110 mm。同时在金沙江流域西岸存在2处滑坡隐患区域,累计沉降量均超过45 mm,最大形变速率分别为?53 mm/a和?45 mm/a。基于数据分析和现场勘查,表明SBAS-InSAR技术在滑坡灾害的形变监测方面是一种有效手段,另江达县金沙江多处岸坡在不断发生形变,应进一步加强该区域地质灾害形变监测,必要时提前开展防治工作。     

基于SBAS-InSAR技术的成汶高速汶川段滑坡易发区选线研究

西南山区地质构造复杂导致大量的滑坡分布.为了科学有效的指导西南山区道路选线,提前规避地质灾害高风险,滑坡灾害早期识别必不可少.合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术因其全天候、多时相等特点被广泛应用于滑坡灾害的早期识别中.收集了87景Sentinel-1A降轨数据,利用差分干涉测量短基线集时序分析(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)技术对成汶高速路汶川段进行形变区的识别与分析,结果显示共识别出10处,经野外复核均为处于持续变形中的滑坡,有较好的一致性.根据早期识别结果,对3个比选方案进行综合对比分析,确定方案B为最优选择.SBAS-InSAR技术能有效识别山区公路潜在滑坡隐患区,为山区公路的准确选线提供科学依据.      

藏东冻土区滑坡形变时序InSAR监测分析

受气候暖湿化和冻融作用的影响,近年来西藏东部地区的山体滑坡多发频发,对人民生命财产安全造成严重威胁,制约了当地经济社会发展,因此,迫切需要利用有效手段对滑坡灾害隐患开展大范围调查与早期识别。以藏东317国道矮拉山地区为例,利用小基线集时序InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术,分别对2017年3月—2019年7月期间Sentinel-1A SAR升、降轨数据集进行地表形变监测分析,获取了该地区滑坡体隐患的分布情况,并讨论了滑坡历史形变演化特征及成因。结果表明：大部分区域较为稳定,滑坡隐患主要集中在山谷两侧,升降轨InSAR提高了滑坡监测识别的准确性和覆盖度;冻融滑坡形变过程与降雨型滑坡存在差异,呈现平稳期和失稳期交替出现的季节性变化特征;形变过程主要受冻融和降雨影响,两者共同作用加速坡体变形。实验结果验证了InSAR技术能够有效弥补传统监测手段的不足,可在高山冻土区滑坡隐患早期识别与监测防治中发挥重要作用。     

基于SBAS-InSAR技术的金沙江流域沃达村巨型老滑坡形变分析

近年来突发性高位滑塌灾害日益频发,造成恶劣影响。这类地质灾害调查难度高、隐蔽性强,单靠群测群防和地质调查难以解决灾害的防治问题。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升,合成孔径干涉雷达测量(InSAR)中的SBAS-InSAR技术为特大型老滑坡灾前形变探测提供了新的技术途径。利用SBAS-InSAR技术对金沙江流域沃达村滑坡进行地表形变监测,获取了2017年3月30日至2019年9月28日内的形变结果,划定了强烈形变区(Ⅰ雷达)、均匀形变区(Ⅱ雷达),分析了滑坡复活区整体和局部滑塌地表形变速率、累积位移变化趋势和主裂缝形变情况。同时实地进行了工程地质调查和复核,发现老滑坡复活区变形迹象与SBAS-InSAR技术解译成果有着较好的一致性。表明SBAS-InSAR技术在复杂山区地质灾害监测预警领域有较为广阔的应用前景,为类似老滑坡监测预警提供了新的思路与借鉴。     

甘肃通渭黄土滑坡二维形变时序监测

时间序列合成孔径雷达干涉测量技术能有效反应滑坡形变过程。2019年9月14日,甘肃省通渭县发生山体滑坡,但该滑坡灾前是否已经发生缓慢形变以及滑坡原因值得追溯和探讨。文中基于欧洲航天局发布的哨兵一号升/降轨数据,利用SBAS-InSAR技术分析甘肃通渭滑坡灾前二维形变特征以及滑动的因素。结果表明,2018年9月—2019年9月此滑坡存在连续形变,且随时间推移形变量不断增大,因此该滑坡为非突发型事件。在滑坡发生前,垂直向与东西向上最大累计形变量分别达18.25 mm和32.85 mm。基于二维时间序列结果进行距离分析与降雨量对比分析,显示苦水河与降雨量是该滑坡发生的两大诱因。该InSAR追溯结果进一步验证了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力,是滑坡灾前识别、预警、防灾等减灾工作的有力工具。     

基于InSAR技术的川西高山峡谷区地质灾害早期识别研究——以小金川河流域为例

采用短基线集时序干涉测量(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)技术,利用多时相合成孔径雷达数据,对川西高山峡谷区开展地表多时相、长时序形变监测与地质灾害隐患早期识别研究。介绍了时序InSAR方法原理,梳理了数据处理流程,分析了小金川河流域雷达可视性,利用2018-11—2019-12共26期的Sentinel-1A历史存档数据开展了流域内地表形变监测,结果表明: 流域内雷达视线方向的年平均形变速率为-51.12~75.28 mm/a; 依据形变异常分布规律,共判译出4处形变异常区与11处潜在地质灾害隐患点,其中6处隐患点为已知地质灾害点,其余5处隐患点尚不为人知。以隐患点P1(阿娘寨滑坡)为典型案例,开展了长时序监测分析与验证,评估利用InSAR技术开展地质灾害隐患早期识别的可靠性,证明了SBAS-InSAR技术在地质灾害早期识别中的优势及有效性,其技术成果在川西高山峡谷区具有大范围推广应用的潜力。     

联合升降轨InSAR 与高分辨率光学遥感的滑坡隐患早期识别

宁夏隆德县地处六盘山西麓,地质条件复杂,受季节性强降雨影响,滑坡地质灾害频发,给当地人民生命财产安全造成了严重威胁。针对宁夏东部和南部植被覆盖率高的特点,文章利用合成孔径雷达升降轨差分干涉测量（Synthetic Aperture Radar Difference Interferometry, D-InSAR）技术与高分辨率光学遥感相结合,对隆德县展开滑坡隐患早期识别与探测研究。首先通过干涉叠加技术（Stacking）分别获得2019年1月—2020年5月隆德县升轨和降轨方向的雷达视向形变速率,然后结合高分辨率光学遥感影像产品和数字高程模型（DEM）,基于专家判识经验建立适用于该研究区的滑坡隐患形态和变形解译标志,完成全县范围的滑坡隐患综合遥感识别和地面调查工作。本次遥感调查工作共识别滑坡隐患47处,野外调查验证21处,其中核实16处,准确率为71.4%。实地调查结果验证了综合遥感识别与探测技术在宁夏南部地质灾害隐患遥感调查的适用性和可行性,同时也验证了识别结果的准确性,为宁夏南部地区滑坡防治和突发地质灾害应急提供了重要的科学依据。     

基于小基线集雷达干涉测量的中巴公路盖孜河谷地质灾害早期识别

中巴喀喇昆仑公路是中巴经济走廊的重要建设部分,但沿线地质灾害多发,对公路正常运营造成严重威胁。尤其是盖孜河谷段地质环境更为复杂,在降水、地震诱发下,崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害多发。本研究采用小基线集雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)技术结合实地验证对盖孜河谷段进行地表变形监测和地质灾害早期识别研究,得出如下结论:(1)利用SBAS-InSAR技术得到了中巴公路盖孜河谷段的时间序列地表形变信息,提取了每个形变点的年均形变速率和累计形变量,证实了该方法在山区地质灾害早期识别中的良好优势;(2)选择以公路为中心的10 km缓冲区作为研究范围,利用SBAS-InSAR的方法干涉处理得到研究区2016—2017年雷达视线方向(LOS,Line of Sight)的形变速率值为-76～28 mm/a,结合研究区的坡度、坡向及卫星采集数据的几何姿态等信息将视线方向形变转换到斜坡方向,得到沿斜坡向的最大形变速率值为-157 mm/a。(3)基于斜坡向滑移速率,结合野外考察得到发育在研究区的449处灾害点,包括31处滑坡,416处不稳定斜坡和2处冰川运动,通过遥感解译和野外实地验证识别出区域内23条泥石流沟。(4)利用热带降雨测量任务(TRMM)降水数据对时间序列形变曲线进行分析,得到区域滑坡、不稳定斜坡的发生与强降水相关,且滑移现象滞后于强降水的发生,所以应该重点关注异常降水的发生,为灾害早期识别和防治提供科学依据。     

舟曲江顶崖滑坡的早期判识及风险评估研究

如何提前判识滑坡变形并对其进行早期风险评估已成为地质灾害防治领域的研究热点。文章以舟曲白龙江流域江顶崖堆积层滑坡为反分析案例,进行了滑坡变形早期判识及风险评估综合研究,提出了小基线集雷达干涉（SBAS-InSAR）技术解译分析、地质-力学联合分析、动力过程数值模拟分析三者相结合的滑坡变形早期判识与风险评估全流程分析模式。基于SBAS-InSAR技术解译能够准确地判识江顶崖滑坡的分布范围及早期形变特征,江顶崖滑坡的变形破坏模式为牵引式,滑坡体长度约680 m,宽度约210 m。基于早期识别信息,地质-力学联合分析表明：江顶崖滑坡为典型的老堆积层滑坡,前缘局部变形,破坏模式为牵引式,滑坡体平均厚度约35 m,滑床整体坡度较缓,失稳后运移速度不大。选取符合江顶崖滑坡体滑移摩擦特征的库伦摩擦模型,基于深度积分连续介质方程,分析计算滑坡体的动力学过程,结果表明：滑坡体滑移速度不大,最大值约为2.2 m/s,运动方式表现为推挤白龙江河道,堵江可能性较小,并且江顶崖滑坡体前缘错动完成后,该滑坡体滑移速度从前缘到后缘快速降为0,表现为牵引式运动特征。本次分析结果与实际相符,吻合度较高,采取的综合分析方法及研究模式可用于舟曲白龙江沿岸类似滑坡的早期判识及风险评估。     

滑坡灾害InSAR应急排查技术方法研究

研究探索了一条以InSAR变形为主,辅助光学遥感、地貌和地质条件特征,进行活动性滑坡快速排查的技术方法,并以四川省雷波县域为例进行了实验。应用4种SAR数据（PALSAR-1升轨、Sentinel-1 A/B升、降轨和PALSAR-2降轨数据）进行合成孔径雷达干涉（Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR）处理,共解译活动性地质灾害163处,并分析了其时空分布规律,获得了几点认识:（1）InSAR技术能够追溯滑坡长期微小变形,从而实现活动性滑坡的有效识别;（2）多时段、多角度和多分辨率SAR数据的综合使用,可以有效克服滑坡观测的阴影叠掩、失相干等问题,提高滑坡（尤其是高位滑坡）识别的效果、效率和时效性;（3）与地面调查结果比较,InSAR识别的滑坡更全面、规模更准确,对高位滑坡和集中分布滑坡识别更有效,可以作为现今地质灾害排查的重要手段之一;（4）雷波县地质灾害主要分布在金沙江及美姑河沿岸,北向坡和30°~40°坡度是地质灾害高发区,除寒武系、奥陶—志留系地层发生地质灾害比例较高,其它各地层总体分布较均一。      

联合时序InSAR和滑坡灾害易发性的元阳县滑坡灾害隐患识别

目前合成孔径雷达干涉(interfermoetic SAR,InSAR)理论与技术一直处于快速发展态势,在地质灾害隐患识别方面已有阶段性的进展,但是为了提高识别的效率与准确度还需进一步的研究。因此提出一种联合时序InSAR(Interfermoetic SAR)技术和滑坡灾害易发性的方法对云阳县进行滑坡灾害早期识别。该方法通过小基线集干涉测量(Small Baseline Subset InSAR, SBAS-InSAR)技术获得该地区地表形变信息,再结合通过信息量模型以地貌类型、土地利用类型、断层距离、高程、工程地质岩组、坡度、坡向、曲率与河流距离9个评价因子作为信息量值获得的滑坡灾害易发性区划与谷歌影像分层次进行潜在滑坡灾害的识别。然后对识别结果进行验证,研究表明了该种方法在此地区应用的可行性,且研究成果为地质灾害进一步的调查提供了参考与技术支持。     

基于时序InSAR的黄土滑坡隐患早期识别——以白鹿塬西南区为例

中国黄土滑坡灾害频发且分布广泛，传统的地质灾害调查对于地处高位、形变特征不明显和隐蔽型的滑坡隐患难以有效识别，是滑坡灾害监测预警成功率低的主要原因之一。如何有效超前判识别地质灾害隐患是地质灾害防治工作的前提和基础，时序InSAR技术在此领域具有良好的应用潜力，但如何更好地将InSAR技术融入到滑坡灾害相关研究中仍处于探索阶段。笔者以西安市白鹿塬西南区为研究区，在高精度三维倾斜摄影、ALOS-2雷达影像集等数据基础上，以时序InSAR技术反演得到104处地表形变明显区域；结合黄土滑坡易发指数、航拍影像和野外核查，快速识别黄土滑坡及隐患23处，其中包括新识别的滑坡隐患20处和在册的滑坡灾害3处，通过与传统地灾调查数据比对和实地调查核实验证了时序InSAR方法探测结果的优势和有效性，并构建了基于高精度InSAR和DEM数据的黄土滑坡隐患早期识别方法。     

基于SBAS-InSAR技术的深切割高山峡谷区滑坡灾害早期识别

近年来,高山峡谷区滑坡灾害频频发生,给人民生命和财产安全带来严重威胁。针对多数学者利用SAR单轨道数据对高山峡谷区滑坡进行早期识别,存在SAR成像几何畸变造成部分滑坡不能识别、识别结果不全面等问题。为全面准确的对高山峡谷区滑坡隐患进行早期识别,文章采用SBAS-InSAR技术,以东川小江沿线两侧深切割高山峡谷区为研究区,通过升降轨SAR数据结合互补的方式进行滑坡灾害隐患识别,引入高分辨率光学影像等作为辅助识别,最终共识别出18处滑坡灾害体,其中5处为高风险潜在滑坡,并对三类典型潜在滑坡进行分析。分析结果表明:利用升降轨SAR数据结合互补的方式,能有效避免SAR单轨道数据在高山峡谷地区产生的几何畸变问题,同时,该方法能更为准确全面地对高山峡谷区滑坡隐患进行早期识别,为防灾减灾事业及政府部门决策提供一种有效的手段。     

基于SBAS-InSAR技术的白鹤滩水电站库岸潜在滑坡变形分析

库岸潜在滑坡变形分析是保障国家水利水电设施安全运行的重要环节,针对仅利用单一轨道SAR数据对库岸潜在滑坡变形监测不准确的问题,采用SBAS-InSAR技术,联合升降轨Sentinel-1 SAR数据构建研究区2019年7月至2021年7月的雷达视线方向形变时间序列,并结合无人机野外调查,分析白鹤滩水电站库岸典型潜在滑坡的变形特征。结果表明：（1）受蓄水因素影响,白鹤滩水电站库岸潜在滑坡形变平均增速达10 mm/a以上,库岸稳定性受到破坏;（2）蓄水量变化是当前库岸滑坡发育的关键性诱因,在蓄水和降雨等因素共同作用下,白鹤滩水电站库岸潜在滑坡存在失稳风险;（3）升降轨SAR数据结合的方式能有效克服单一轨道导致的几何畸变等问题,使水电站库岸潜在滑坡变形监测更加准确、全面。研究结果有助于了解库区蓄水对库岸潜在滑坡变形趋势的影响,可为区域尺度防灾应急管理提供科学支持。     

D-InSAR与随机森林模型耦合的活动性滑坡识别方法探究

灾害的早期识别是防灾减灾领域的关键技术。文中以甘肃省舟曲县为例,利用2018年1月－2019年1月Sentinel-1A雷达卫星降轨数据和2021年5月Sentinel-2光学遥感影像数据,通过D-InSAR技术获取研究区地表形变信息,利用随机森林模型识别潜在的滑坡体。结果表明：使用已有的滑坡数据集,采用随机森林模型能够较好地识别出潜在滑坡体。潜在滑坡点分布位置均位于地表形变量大的区域。舟曲县整体形变沿东西向发生,主要分布于舟曲县东北和西南方向,与潜在滑坡点高度重合。识别出的潜在滑坡点（立节乡北山滑坡）,年形变量达到0.12 m,于2021年1月18日发生滑坡,该滑坡典型案例也印证了文中方法的有效性。     

基于SBAS-InSAR技术的安徽省砀山县地面沉降监测

皖北地区地貌形态以平原为主,地面沉降是其面临的主要地质灾害。基于小基线集(small baseline subsets-interferometric synthetic aperture radar, SBAS-InSAR)方法,利用2017年5月至2021年12月期间采集的47景Sentinel-1A SLC (single look complex,SLC) 升轨数据对砀山县进行地表形变监测,获得了砀山地区该时段年均形变速率和地表累计形变图,揭示了监测期间该区的形变时空分布和变化特征。结果表明: 以砀城镇为中心,包含高铁新区及经济开发区一带地表沉降明显,黄河故道以北,沿玄庙镇东西方向发生微量沉降,沉降的分布与地下水过量开采以及岩土性质密切相关。定期监测地面沉降的分布和量级,能够缓解日益增长的城市化人口暴露于这类灾害下的风险。     

澜沧江拉金神谷滑坡成灾机理分析

涉水型古滑坡是西南水电工程区常见的灾害类型,揭示这类滑坡的成灾机理有助于降低链式灾害发生风险概率。以云南省德钦县燕门乡拉金神谷古滑坡为例,基于野外地质调查、InSAR监测和数值模拟研究,结合滑坡区工程地质条件,分析了滑坡的变形特征和破坏演化全过程。研究结果表明：(1)拉金神谷滑坡成灾过程为前缘局部变形阶段→后缘拉裂阶段→滑坡—堰塞湖阶段→堰塞湖溃决阶段;(2)库水位上升和降雨共同作用是诱发滑坡大变形的直接原因;(3)若该滑坡的地质环境条件持续恶化,发生滑坡堵溃型链式灾害的风险很高。通过对拉金神谷古滑坡的成灾机理研究,提出了引入InSAR等监测调查技术手段开展类似涉水古滑坡排查的地质灾害早期识别建议,这对防范类似的高位链式地质灾害具有重要实践意义。