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。     

基于GPS-IR的地表土壤湿度估算方法

全球定位系统干涉反射测量（GPS-IR）是一种新型的遥感技术,可用于估算近地表土壤水分含量。本文从多卫星融合角度出发,提出了一种基于多星融合的地表土壤湿度估算方法。首先通过低阶多项式拟合分离出卫星反射信号;然后建立反射信号正弦拟合模型,获取相对延迟相位;最后基于多卫星相对延迟相位建立多元线性回归模型。利用美国板块边界观测计划（PBO）提供的监测数据,对比分析不同建模序列长度的反演效果,从而确定最佳的建模长度。试验结果表明,采用多元线性回归模型可实现多颗卫星的有效融合,运用于土壤湿度估算是可行的。