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。     

时序InSAR滑坡形变监测与预测的N-BEATS深度学习法——以新铺滑坡为例

滑坡通常发生突然,破坏力巨大,经常造成重大生命安全事故和财产损失。高可靠性、高精度及具有抗差性能的滑坡形变监测预测手段和方法对于国家防灾减灾需求具有切实意义。InSAR技术是一种能够全天时和全天候观测获取高空间分辨率和宽覆盖率影像,高灵敏性捕捉时空维动态变化的监测手段,然而目前应用InSAR时序影像对滑坡区进行滑坡预测的工作仅是凤毛麟角。基于时序InSAR观测结果,本文提出了一种能够有效解决中短期滑坡预测问题的深度学习滑坡预测方法。在三峡新铺滑坡区应用N-BEATS网络模型和Sentinel-1 SAR数据进行形变预测,以均方根误差1.1 mm的预测精度完成了滑坡预测工作,并对预测结果进行了数据结构影响的规律性分析、传统方法效果对比、抗差性评估及置信区间估计等多方位的剖析,结果显示出了其高精度、高可靠性及具有一定抗差能力的突出优势。     

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。     

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。     

升降轨Sentinel-1数据在滑坡形变识别中的适用性研究

针对采用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术开展滑坡灾害大区域调查和普查时,Sentinel-1雷达数据源升降轨模式难以恰当选用,或应用场景不适宜,从而否定InSAR技术在滑坡形变识别及监测的优势等问题,本文采用时序InSAR技术,结合升降轨的Sentinel-1雷达数据源,开展不同坡向滑坡形变的识别,研究Sentinel-1雷达数据源升降轨道模式在不同坡向滑坡灾害形变识别与监测中的适用性情况,分析Sentinel-1雷达数据源不同轨道模式对不同坡向滑坡识别与监测的优势。研究结果表明,Sentinel-1雷达数据源对大型及以上的滑坡灾害进行InSAR滑坡表面形变识别及监测结果较佳;Sentinel-1降轨数据源更适用于识别和监测西坡向、南坡向的滑坡,Sentinel-1升轨数据源更适用于识别和监测东坡向的滑坡;采用Sentinel-1升降轨数据联合的方式,更有利于东、西、南坡向滑坡识别和监测,可以更全面识别潜在滑坡灾害。     

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。     

InSAR变形监测方法与研究进展

变形监测是星载InSAR技术应用最为成熟的领域之一。本文首先介绍了InSAR变形监测的基本原理和卫星数据来源;然后对InSAR变形监测方法进行了系统性的分类,分析了D-InSAR、PSInSAR、SBAS-InSAR、DS-InSAR和MAI等方法的技术特点和适用范围;进而从应用的角度分析了InSAR技术在城市、矿山、地震、火山、基础设施、冰川、冻土和滑坡等领域的研究现状和不足之处;最后总结出InSAR变形监测在多维形变和低相干区测量、大气和轨道误差去除和精度评定等方面的前沿问题。     

利用InSAR-GIS监测西安地面沉降的分析研究

针对合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在监测地表形变的数据后处理及成果表达和分析方面存在的一些局限性问题,研究通过GIS数据库管理InSAR监测数据和相关区域的地理、水准及GPS数据等辅助数据,以及利用GIS空间分析功能对监测结果进行分析的方法与实现。以西安地区InSAR数据为研究对象对提出的方法进行实现,试验结果表明,GIS技术与InSAR技术相结合用于地面沉降监测可以有效地解决在监测地表形变的数据后处理及成果表达和分析方面的局限性问题。     

GPS及InSAR数据支持下的甘肃黑方台滑坡监测云平台设计与分析

通过对主流云计算平台技术的深入研究和思考,针对滑坡灾害监测数据量大、数据类型多这一特点,设计了基于GPS及InSAR数据的滑坡监测云平台;并以甘肃黑方台滑坡为例,使用ArcGIS对该滑坡进行了风险评估和分析。Hadoop技术的应用明显提高了滑坡监测中海量数据存储和处理的效率,为云计算技术在灾害监测方面的进一步应用进行了有益的探索。     

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。     

雷达影像地表形变干涉测量的机遇、挑战与展望

随着合成孔径雷达(SAR)卫星的不断发射,合成孔径雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)得到前所未有的发展机遇,同时也面临诸多挑战。本文首先简要介绍了SAR卫星发展现状与InSAR技术的基本原理,并系统梳理了干涉图堆叠(InSAR stacking)、小基线集干涉测量(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)、永久散射体干涉测量(persistent scatterer InSAR,PS-InSAR)、分布式散射体干涉测量(distributed scatterer InSAR,DS-InSAR)和分频干涉测量(split-bandwidth interferometry,SBI)等先进InSAR技术的优缺点。在此基础上,指出目前InSAR技术面临的主要挑战(相位失相干、大气延迟、相位解缠、几何畸变和多维变形测量)及相应的解决方案。进一步从地震、火山、滑坡、地面沉降、冰川运动、人工建构筑物位移变形及大气水汽含量估计等不同的应用场景分析了InSAR技术的应用现状和存在的缺陷。最后,展望目前InSAR的发展趋势,随着更高空间分辨率,更高时间分辨率,更轻小化SAR卫星的不断发展,InSAR技术将会被应用到越来越多的新场景,激励我国雷达影像干涉测量更快发展。     

宽幅InSAR大地测量学与大尺度形变监测方法

随着人们对大尺度地形信息与地表环境变化监测需求的提升,以及哨兵1号（Sentinel-1A）、大地2号（ALOS-2）等合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）卫星的宽幅模式数据不断获取,宽幅雷达干涉测量（SAR interferometry,InSAR）技术已成为大尺度地形测绘、地球动力学（地震、火山、滑坡等）与人工地物结构健康监测等领域的研究热点。分析了两类宽幅SAR数据,即扫描（ScanningSAR,ScanSAR）模式与逐行扫描地形观测（terrain observation by progressive scans SAR,TOPSAR）模式开展干涉测量的主要限制条件与解决方法,探讨了宽幅InSAR形变监测关键误差估计与改正方法、时间序列分析技术与方位向位移观测技术,并给出2008年矩震级Mw 7.1新疆于田地震同震、震后形变监测应用。随着宽幅SAR数据的不断积累,宽幅InSAR大地测量学有望得到深入发展与应用。     

卫星雷达遥感在滑坡灾害探测和监测中的应用:挑战与对策

将卫星雷达遥感应用于滑坡灾害的探测与监测,不仅可以从空间尺度上大范围捕捉到滑坡信号,而且可以从时间尺度上以较长周期追踪滑坡的运动状态。但是,卫星雷达遥感本身的局限性和滑坡所处的复杂地形环境使这一应用面临一些挑战。对卫星雷达遥感技术的4个主要挑战进行了总结与分析,同时给出了相应的解决方案:①通过提高卫星雷达影像的空间、时间分辨率,使用较长波段雷达信号或采用增强型时间序列分析技术,可降低密集植被覆盖对相干性的影响。另外,采用像素点偏移量追踪或距离向分频干涉测量方法,可克服传统干涉测量中大梯度形变引起的相位失相干。②大气延迟对卫星遥感的影响较大,尤其是地处山区的滑坡探测和监测,利用通用型卫星雷达大气改正系统可显著减弱干涉影像的大气信号并进一步简化时间序列分析,提高缓慢运动滑坡的探测和监测质量。③对于中等分辨率的雷达影像而言,利用数字高程模型可提前量化分析雷达几何畸变（如叠掩、阴影等）引发的滑坡探测监测的适用性;而对于高分辨率的雷达影像而言,利用机器学习方法无需外部高分辨率数字高程模型即可精确识别雷达影像的阴影和叠掩区并进行掩膜,从而大幅度提高数据处理效率。④针对高坡度地区残余的地形相位引起的解缠误差,可通过基线线性组合的方法予以减弱。此外,提出了一个基于多源对地观测的滑坡探测/监测系统框架,综合卫星雷达遥感与其他对地观测数据（如地基雷达、激光雷达、全球导航定位系统）,搭建了一个自动化滑坡探测与监测系统。该研究旨在阐明卫星雷达遥感的优缺点,进一步深化其在滑坡灾害监测方面的应用和推广,引出未来侧重发展方向的思考与探讨。     

雷达遥感滑坡隐患识别与形变监测

滑坡是全球发生最为频繁、造成损失最严重的自然灾害之一,滑坡表面形变测量对于滑坡的早期识别、监测和预警具有重要意义。雷达遥感具有非接触式大范围空间连续覆盖和高精度形变测量等优势,在滑坡地质灾害领域中取得了广泛的应用。本文概述武汉大学干涉雷达遥感团队近几年在利用雷达遥感监测滑坡形变方面的研究内容,包括：雷达遥感在滑坡形变监测中的可行性和适用性分析、大范围滑坡隐患识别、复杂山区滑坡形变测量、大梯度滑坡形变测量、滑坡三维形变提取等。     

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。     

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。