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。     

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。     

联合InSAR与坡向约束的露天矿边坡三维形变监测

针对目前多轨道InSAR融合方法监测的南北向形变误差大,难以科学地识别露天矿边坡滑坡隐患的问题,本文提出了联合InSAR与坡向约束的露天矿边坡三维形变监测方法。首先,将露天矿边坡水平位移主要沿着坡向的先验信息作为约束条件。然后,根据SAR卫星形变投影关系,建立了附加约束条件的露天矿三维形变观测模型,并据此求解三维形变。最后,选用辽宁省阜新市新邱矿区作为研究区域,实现了仅基于升降轨InSAR数据的露天矿边坡三维形变监测。结果表明：本文方法解算的三维形变精度约为1.2 cm,仅占最大形变值的5.6%。本文方法有助于改善目前InSAR露天矿山三维形变监测精度不高的情况,提升露天矿山边坡滑坡隐患识别能力。     

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。     

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。     

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。     

InSAR技术在滑坡灾害中的应用研究进展

InSAR技术作为重要的对地观测技术之一,已在城市、矿山、地质灾害等地表形变监测领域得到广泛应用与探索,特别是在滑坡灾害形变监测中具有很强的实用性。为全面、准确及深入认识和梳理InSAR技术在滑坡灾害应用中的前沿科学问题、局限性、面临挑战及未来发展趋势,以期更好地服务于滑坡灾害的防治与监测。以InSAR技术滑坡灾害应用研究为主要脉络,系统阐述其研究进展:(1)以滑坡监测中应用的主要InSAR方法概述为切入点,系统梳理了各类主要方法的适用范围、优缺点及内在联系;(2)基于早期识别探测、不同量级形变监测、活动模式与三维信息获取、形变与诱因耦合4个视角,深入探析InSAR技术在滑坡应用中的最新进展、趋势及目前应用中存在的关键问题与挑战;(3)针对InSAR技术系统的局限性、滑坡灾害的特点,剖析了InSAR滑坡监测中存在的几何畸变、密集植被覆盖、大气干扰、三维形变信息获取、精度评定、滑坡形变的复杂性和非线性等问题,并对相应问题的解决提供了可行性的方案与建议措施;(4)基于InSAR滑坡行业体系构建的视角,结合人工智能(AI)、机器学习、无人机遥感及地学领域地震台网等其他观测技术,从数据处理、与其他新型技术融合对未来InSAR在滑坡应用研究进行总结和展望。     

利用SBAS-InSAR技术反演雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变

本文基于30景Sentinel-1影像,首先采用SBAS-InSAR技术反演了2018年4-10月雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变,并利用非冰雪覆盖的基岩区形变结果进行可靠性检验,得出均方根误差为9 mm,表明SBAS-InSAR技术应用于冰川形变监测具有较高的可靠性。然后分析了升降轨数据对不同坡向形变监测的敏感性,以及冰川碎屑流灾害发生前冰川形变的空间分布与时间演化特征。结果表明,冰川运动的主流线在东西坡交汇的中轴部,研究区平均形变量达-34.8 mm。在典型剖面上,随着海拔逐渐降低,冰川形变呈先缓慢减少,后快速增加,再缓慢减少的趋势,平均形变量为-50.1 mm。冰川碎屑流灾害发生前冰川形变已有明显的加速趋势,可为冰川灾害早期识别提供科学的数据支持。     

升降轨时序InSAR技术监测天津市地面沉降

利用2017-2019年间覆盖天津地区的升降轨Sentinel-1A/B卫星影像,通过SBAS-InSAR技术得到地面沉降结果进行融合,利用精密水准结果验证InSAR结果的精度.研究结果表明升降轨结果融合能大幅度增加PS点的数量,更能反映局部特别是线性地物的形变特征.     

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。     

联合北斗与地基InSAR多源数据分析四川茂县特大滑坡

本文以四川茂县渭门镇滑坡为典型案例,采用裂缝计、雨量计设备监测识别出该滑坡存在激烈下滑现象。结合北斗区域网获取实时监测数据,利用地基InSAR长达119.5 h的连续监测,获取滑坡体表面完整形变信息,识别出滑坡明显形变区域。北斗和地基InSAR监测结果表明,两种设备监测形变量和形变速度基本一致。联合北斗和地基InSAR进行监测,能充分发挥两者的优势,在滑坡形变的不同阶段,从不同位置分析滑坡表面形变信息,对于滑坡的早期防范和局部实时监测有重大意义。     

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。     

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。     

结合星载与地基InSAR技术的露天矿地表形变监测

为了保障露天矿区安全生产及运营，针对露天矿区形变区难以及时识别与监测问题，采用星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和地基InSAR联合监测模式，对露天矿区开展不同阶段、多尺度的形变区域识别与监测，分析形变趋势，研究二者InSAR技术在露天矿区形变区调查、重点形变区确定及监测预警的应用效能。研究结果表明：星载InSAR技术实现对露天矿区的广域地表形变监测，且识别出重点形变区，分析形变发展趋势；地基InSAR实现了对露天矿区重点边坡形变区进行近实时、高频率的监测，根据监测数据变化趋势，判别形变发展阶段；两者InSAR技术结合应用，充分发挥各自优势，星载InSAR实现面域形变区识别与监测，地基InSAR实现重点形变区的高频监测及无法形成有效干涉形变区的补充监测，获取了更为详细、全面的形变信息，为露天矿区形变灾害监测预警提供高效、可靠的监测数据，提升露天矿区防灾减灾的能力。     

融合DInSAR和MAI技术反演九寨沟地震三维形变场

差分雷达干涉测量(DInSAR)在地震形变监测中具有重要作用,但DInSAR仅能获取雷达视线向的形变量,无法准确反映地表三维形变.为了获取真实的地表形变,文中采用一种联合DInSAR和多孔径干涉技术(MAI)的地震三维形变场反演方法,以2017年九寨沟Ms7.0级地震为例,融合升降轨Sentinel-1A数据,联合解算...     

SBAS-InSAR技术在昆明高铁南站山体形变监测中的应用

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。     

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。     

2021年云南省漾濞Ms6.4地表二维形变分析

2021年5月21日云南省漾濞县西侧发生Ms6.4地震，造成较大人员伤亡和经济财产损失。采用D-InSAR技术对云南省漾濞的升降轨Sentinel-1A数据分别进行解算得到Ms6.4地震同震形变场。降轨结果显示在震中的东-南向有两个明显的隆升和沉降区域，雷达视线向最大沉降量为-7 cm,最大隆升量为8 cm。升轨结果显示雷达视线向最大沉降量为-7 cm,最大隆升量为7 cm。根据震源机制解和同震滑动分布模拟计算此次地震导致的周边断裂库仑应力变化情况，联合升降轨结果解算本次地震的垂直向和东-西向形变场，并分别分析形变场的形变方向和形变量级，可以为研究地震震源参数和同震滑动模型精细化反演提供更可靠的约束条件。     

联合升降轨Sentinel-1A监测攀枝花机场高边坡二维形变

采用Sentinel-1A升降轨影像基于小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术获得了升降轨的LOS向形变速度场,结合降水量数据分析形变区在夏季降水量充沛时期滑动速率明显增加。为了更好地揭示形变区滑动方向,进一步联合升降轨LOS向形变速度场解算攀枝花高边坡沿坡面向和垂直坡面向的二维形变,得到不同形变区的主要滑动特征,结果显示,形变区Ⅰ主要在沿坡面向上滑动,形变区Ⅱ在沿坡面向和沿垂直坡面向均有较大滑动。