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。     

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。     

郑州市地面沉降InSAR监测

针对地面沉降长期作用将会对城市建筑物、防洪排汛系统、地下线性管道,以及地铁、铁路等线性城市基础设施造成破坏,直接威胁人民生活及工业生产安全的问题,该文联合永久散射体雷达干涉测量和短基线雷达干涉测量技术,基于郑州市2012年至2013年的15景TerraSAR-X影像,提取了郑州市地面沉降场,并分析了郑州市地面沉降的原因及时空变化特征。研究区发现了4个沉降较显著的区域,均处于大型地表地下建设以及建筑物密集区,最大沉降量达到-48.66mm。结合研究区地质条件、地表环境以及已有研究成果分析表明,监测出的郑州市沉降区域是合理的。该监测成果同时验证了联合永久散射体干涉测量与短基线干涉测量方法监测城市地面沉降的有效性。     

InSAR技术的天水市活动性滑坡灾害识别与分析

针对天水市大型或严重破坏的黄土滑坡调查与分析较少,潜在活动蠕变型滑坡的空间分布与未来发展趋势不明的问题,该文基于InSAR遥感技术对天水市活动性滑坡进行了解译识别、成因分析与调查核实,利用SBAS-InSAR计算的时序形变信息判断滑坡未来的发展趋势.研究区内发现了103处活动性灾害,其中69处为黄土滑坡、34处地面沉降...     

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。     

InSAR滑坡监测研究进展

InSAR技术的发展及数据的丰富,使其成为了滑坡监测中的重要手段之一。本文首先从InSAR滑坡监测的数据选择开始,介绍不同数据、场景对于InSAR滑坡监测的影响;其次,对当前影响InSAR滑坡监测精度的主要因素进行分析,综述了目前主流的解决方法;然后,对当前InSAR滑坡三维形变监测的方法做了系统性的分类,总结了各自的优缺点及使用范围;最后,对目前限制InSAR滑坡监测的主要问题、可能的解决途径及未来的发展方向等问题进行了探讨。     

2017年8月8日四川九寨沟7.0级地震InSAR同震形变场及断层滑动分布反演[

2017-08-08,中国四川省九寨沟县发生Ms 7.0级地震,此次地震震级大、震源浅、烈度高,造成了严重的人员伤亡与财产损失,并引发了大量山体崩塌、滑坡等次生灾害。利用合成孔径雷达干涉测量（synthetic aperture radar interferometry,InSAR）技术对九寨沟地区开展潜在滑坡隐患早期识别与探测研究。首先,通过常规差分干涉测量（differential InSAR,DInSAR）技术处理分析6景先进陆地观测卫星（advanced land observing satellite, ALOS)-2 L波段相控合成孔径雷达（phased array type L-band synthetic aperture radar, PALSAR)-2升轨数据,对研究区域进行了灾害隐患快速普查;然后,利用时间序列InSAR技术处理112景哨兵1号(Sentinel-1)升降轨数据,对重点区域进行精细详查分析。研究结果发现,在九寨沟地区共探测出13处滑坡隐患,其中7处毗邻居民区;进一步对重点滑坡隐患进行时序变形监测,发现多处滑坡自震后长期处于持续线性形变中,对当地人民生命财产安全构成潜在威胁。实地调查结果验证了基于InSAR技术的滑坡隐患早期识别与探测方法的可靠性,研究结果可为九寨沟地区防灾减灾提供重要的决策依据。     

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。     

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。     

基于短基线集InSAR技术监测北京地区地表形变

短基线集差分干涉测量(SBAS-InSAR)技术是在传统DInSAR技术基础上发展起来的一种更高精度的长时序变形监测方法,可有效地克服传统DInSAR在微小形变监测中受时空去相干以及大气效应等因素的影响,已成为当前InSAR技术的研究热点。本文利用ENVISAT ASAR传感器获取的22幅C波段影像数据,基于短基线集差分干涉测量技术对北京地区地表沉降进行监测,获取每个观测时刻的形变累积量,得到研究区的形变序列图,进而分析了该区域地表沉降特征,结合地质环境监测成果,初步讨论了2003至2010年间北京地区区域地表沉降成因。     

GPS与InSAR技术在滑坡监测中的应用研究

合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)应用于地面形变监测已经成为地质灾害研究热点。本文分析了In-SAR技术在滑坡变形监测中的特点与技术优势,监测中InSAR、GPS的结合能够同时提高监测在空间域与时间域的分辨率;本文叙述了GPS、InSAR结合技术的理论与方法。说明利用干涉雷达结合GPS技术对滑坡进行监测是可行的,具有十分广阔的应用前景。     

融合InSAR和机载LiDAR技术的滑坡早期识别与分析

针对植被密集的复杂山区单一数据滑坡早期识别准确性与可靠性不足的问题,本文结合激光雷达数据的微地貌特征和InSAR技术的形变特征,提出了一种滑坡早期识别分析方法。首先,利用SBAS-InSAR技术提取该地区的时序形变信息,确认形变速率异常分布范围;然后,结合机载雷达的高精度地形地貌的优势,确认主要区域内的7个潜在滑坡,并划分滑坡地图和潜在滑坡的边界识别;最后,结合光学影像遥感和几何畸变原理,对识别结果进行验证。结果表明,结合InSAR和机载LiDAR技术能提高滑坡识别精度和探测能力,滑坡的发育特征和识别结果可为文山地区地质灾害预防和滑坡的编目提供理论支持和依据。     

古滑坡复活问题研究进展与展望

2019-09-20,中国青海省玛沁县拉加镇军功古滑坡发生局部失稳,导致公路交通中断,严重威胁当地居民生命财产安全,亟需查明古滑坡的形变区和形变规律,为防治工程设计和监测预警提供参考。首先利用高分辨率卫星影像和数字高程模型数据并结合现场调查,基于滑坡形态特征和形变迹象对古滑坡进行分区;然后利用2017-01-2020-12的Sentinel-1雷达卫星降轨数据,基于小基线集合成孔径雷达干涉测量技术（small baseline subset interferometric synthetic aperture radar, SBAS-InSAR）对古滑坡的地表形变特征和形变规律进行分析。基于滑坡形态特征和变形迹象,将古滑坡分为4个次级滑坡区,SBAS-InSAR形变结果显示古滑坡整体处于持续的缓慢蠕滑状态。滑坡强变形区主要位于公路开挖段,人类活动对古滑坡稳定性扰动较大,滑坡强变形区形变速率与降雨具有较好的响应关系。虽然古滑坡局部已进行了抗滑桩等工程治理,但由于古滑坡存在多级滑面,已有抗滑桩深度不够,虽发挥了一定的抗滑作用,但未起到完全阻止滑坡整体蠕滑变形的作用,建议后续治理工程应利用钻探等勘察技术手段查明多级滑面深度后进行设计施工,并在强形变区安装裂缝计等现场实时监测预警设备,结合雷达卫星InSAR中长期监测,实现对该滑坡点、面结合的监测预警。

     

20世纪以来中国的大型滑坡及其发生机制

针对高位隐蔽性滑坡隐患传统地面调查手段难以识别的问题,笔者所在团队提出了天-空-地协同的滑坡隐患识别与监测“三查”体系,并已在全国范围进行工程化应用,取得了较好的成效,但相关工作的学术报道较少。以滑坡灾害频发的大渡河流域丹巴县段为研究区,开展基于“三查”体系的滑坡隐患识别与监测具体实践。首先利用干涉图堆叠技术（stacking-interferometric synthetic aperture radar,Stacking-InSAR）和小基线集InSAR(small baseline subsets-InSAR,SBAS-InSAR）两种InSAR技术结合高分辨率光学遥感实现整个实验区活动滑坡隐患的广域普查,并对比分析Stacking-InSAR和SBAS-InSAR的识别结果;随后利用机载激光雷达测量技术和无人机航空摄影测量技术对丹巴县城周边高风险区段滑坡隐患进行详查,进一步通过现场调查实现重大滑坡隐患的核查,最后利用SBAS-InSAR技术对典型滑坡隐患形变进行监测分析。协同利用天-空-地观测手段在研究区共探测到滑坡隐患41处,主要为大型古老滑坡堆积体在长期重力作用、河流冲刷和人类工程活动等因素扰动下产生的局部复活,大部分滑坡隐患形变演化趋势与季节性降雨有较好的相关性。

     

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...     

时间序列InSAR监测地表形变

针对相干点目标的时间序列,提出了地表形变InSAR技术监测方法,该方法适用于小数据集分析。并采用郑州地区2007年1月到2010年4月期间的8景ALOS PALSAR数据进行验证分析。研究表明,识别的相干点目标具有大的干涉相干值和小的振幅离差,在时间序列中具有可靠的相位。从误差分析和与ENVISAT PSInSAR结果对比分析表明,该文求得的形变速率标准差在0.34mm/a和5.56mm/a之间,表明提出方法是可靠的。     

轨道误差对InSAR数据处理的影响

轨道参数是InSAR数据处理中一个重要的参数,对从最初的图像配准到最后的高程值或形变值图像生成都有着重要的影响.含有误差的轨道参数造成基线误差以残差条纹的形式存在于干涉图中.完全去除残差条纹要求轨道绝对精度低于1 mm,目前的定轨精度远不能满足要求.这里推导了轨道误差和残差干涉条纹的关系,分析了轨道误差对高程值和形变值影响的特点,提出采用二次多项式拟合的方法去除残差干涉条纹,并以巴姆地区的ENVISAT数据证明了提出方法的有效性.     

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。     

用摄影测量观念理解InSAR技术

介绍摄影测量和雷达干涉测量的基本概念,结合实际InSAR测绘生产中所面临的问题,提出用摄影测量观念看待InSAR技术的理念,总结传统光学摄影测量与InSAR之间的共同点,分析InSAR地形测绘中采用区域网平差的必要性,设计面向当前测绘生产的InSAR处理方案,给出一些需要注意的细节问题。     

四川茂县叠溪镇新磨村滑坡特征与成因机制初步研究

中国地质灾害点多面广,目前通过人工排查已发现近30万处隐患点,但近年来发生的多起重大地质灾害并不在已发现的隐患点范围内,应该还有大量的灾害隐患没被发现,尽可能全面识别和发现灾害隐患仍是中国防灾减灾最重要的工作内容之一。就如何进一步推动地质灾害隐患早期识别工作提出了自己的认识和建议：（1）近年来,各种遥感技术在地质灾害隐患识别中发挥了重要作用,但每种技术都有各自的长处和短处,所能识别的隐患类型和特征也不尽相同,只有将各种技术手段综合应用,相互补充和校验,才能最大限度地识别已存在的地质灾害隐患,有效破解隐患识别难题。（2）对于识别难度最大的不稳定斜坡,需要将传统地质勘测与现代技术激光雷达（light detection and ranging, LiDAR）、航空或半航空物探等有机结合,才能提升识别效率和准确性。（3）利用深度机器学习可望实现地质灾害隐患的智能化自动识别,但目前其仅对光谱和纹理特性显著的新生地质灾害具有较好的自动识别能力,而对其他类型如古老滑坡体、一般地质灾害隐患点而言,自动识别的正确率还不高,应加大力度开展相关方面的深入研究。