基于D-InSAR的东川城区周边滑坡灾害识别

东川地处世界深大断裂带,地质构造复杂、侵蚀强烈,区域内滑坡、泥石流与地震等地质灾害频发,主动防范困难.传统地表形变监测方法监测范围小、工作量大、效率低,难以实现大范围宏观连续性监测.InSAR技术在多个地区滑坡灾害监测中得到成功应用,而东川地区高差大、地表植被覆盖显著、人工地物稀少,两期SAR影像相干性低,不利于采用InSAR技术对地面形变进行监测.选取两景Sentinel-1影像,利用D-InSAR技术获取2019、2020年研究区地表形变监测信息,通过分析识别城区周边滑坡灾害点,并利用光学遥感影像对结果可靠性进行验证.实验结果表明:D-InSAR技术能够便捷地获取到东川城区周边大范围地区形变信息,能够对东川地区滑坡灾害进行有效识别.     

北京大兴国际机场及周边交通干道形变时序InSAR监测

北京大兴国际机场作为国际航空综合交通枢纽,开展其周边地面形变及主要交通干道的稳定性监测,对保障机场的正常运营至关重要。利用2019～2020年覆盖北京大兴国际机场的42景升轨和35景降轨Sentinel-1影像,采用StaMPS技术对机场周边地面沉降及主要交通干道稳定性进行了监测。结果表明:Sentinel-1升、降轨监测结果具有很好的一致性,90%以上的公共像元形变速率差值的绝对值小于8 mm·年^-1; 机场西部(西胡林村、十里铺村和辛安庄村附近)、机场北部(西里河村和祁各庄村附近)以及机场东北部(河北头村和西白塔村附近)地面沉降状况相对严重,局部地区年均形变速率超过-30 mm·年^-1; 形变时序结果显示在西胡林村、十里铺村和祁各庄村附近,地面累计形变分别达到了58、60和70 mm。通过提取北京大兴国际机场周围主要交通干道形变趋势分析可知,多条主要交通干道均存在不同程度的沉降趋势,存在潜在安全隐患,后续需要重点关注并持续监测。此外,对高架道路高度的反演结果显示,高架道路与周围部分地物在高度上形成鲜明对比,且与实际情况较为相符。     

金沙江下游永善段隐蔽性滑坡隐患综合遥感识别

隐蔽性滑坡隐患是金沙江下游最普遍的地质灾害发育形式,具有隐蔽性强、突发性强、高位远程运动等特点。近年来,特大山区隐蔽性滑坡灾害案件频繁发生,对人民的生命财产造成了极大威胁。如何突破传统地质灾害调查手段的局限性、滞后性,提前有效识别隐蔽性滑坡隐患并探索其发育特征,对指导中国西南地区防灾减灾、工程规划建设具有重大科学意义。本文选择金沙江下游永善段地质灾害高易发区,利用升降轨时序InSAR–光学遥感综合识别方法,精细识别区域性时序地表形变、隐蔽性滑坡隐患光学遥感信息,通过野外考察,深入探索隐蔽性滑坡隐患发育特征。研究显示：1）通过升轨时序InSAR技术识别隐蔽性滑坡隐患26处,降轨时序InSAR技术识别隐蔽性滑坡隐患28处,光学遥感识别隐蔽性滑坡隐患48处（与升降轨时序InSAR识别结果有10处重合）,合计识别滑坡隐患92处;对识别结果进行100%的野外考察,将升降轨InSAR和光学遥感识别结果划分为完全一致、部分一致、仅有光学遥感识别结果、仅有InSAR识别变形结果4种情况,识别准确率分别为82.86%、80.77%、75.00%和63.64%,总体识别准确率达78.26%,略高于目前国内滑坡隐患识别平均水平,验证了滑坡隐患识别的可靠性和有效性。2）通过对比分析综合遥感识别结果可知,InSAR技术和光学遥感的识别结果与二者的识别方式、影像成像条件、滑坡活动性关系密切,二者不能直接进行互检。3）通过分析滑坡发育特征可知,隐蔽性滑坡隐患发育规律随着地形地貌、地质条件的变化而变化,升降轨InSAR技术和光学遥感识别的隐蔽性滑坡隐患在地貌空间分布、地层岩性均存在一定差别。结果表明,综合遥感识别技术充分利用了升降轨InSAR技术和光学遥感识别方法的互补性,解决了隐蔽性滑坡隐患看不见、看不清、看不准的难题,提高了滑坡识别的准确率。     

基于SBAS-InSAR技术的舟曲县潜在滑坡灾害早期识别及降水相关性分析

近年来,甘肃省舟曲县白龙江两岸古滑坡的发育复活呈现活跃趋势,下游已经开发建设的大量民用设施受其威胁,因此这些滑坡的早期识别成为该地区地质灾害预防需要关注的重要课题。基于Sentinel-1A降轨SLC数据,采用SBAS-InSAR技术,对舟曲县,尤其是白龙江沿岸滑坡灾害隐患进行早期识别,获取舟曲县潜在滑坡灾害点列表,并划分其风险等级,重点分析大蠕滑量的四个典型滑坡的时序形变过程,总结舟曲县滑坡发育与降水之间的相互关系,研究结果表明：舟曲县白龙江干流及支流河谷区西北-东南方的老滑坡体均发生了一定程度的滑动,共识别出高风险等级坡体8个,分别为寺儿沟、立节北山、杭嘎村、锁儿头、三眼峪、南峪、大川乡—两河口及曲告纳乡滑坡,严重威胁15个村镇的居民生命财产安全。其中锁儿头、三眼峪和南峪滑坡的形变最为严重,对其重点分析的结果显示,监测时段内平均形变速率达-80.1421.48mm/y,形变量达-482.01493.31mm,坡体在未来复发的可能性较大,而且,近年来逐渐增加的降水更有可能促使其提前复发。舟曲县典型滑坡的后缘形变与降水量具有一定的相关性,滑坡的发生受降水影响极大,同时,地质构造、地形地貌、地震、地层岩性等也对滑坡的发生具有一定影响。     

金沙江结合带巴塘段滑坡群InSAR探测识别与形变特征

金沙江结合带结构破碎,软弱岩层发育,流域性特大高位地质灾害频繁发生。针对该区域开展大范围滑坡调查与监测研究,对减灾防灾具有重要意义。以金沙江结合带巴塘段为试验区,采用堆叠InSAR技术分别利用升轨、降轨Sentinel-1A卫星数据对该区域滑坡隐患开展了调查研究。在此基础上,以中心绒乡滑坡群为重点研究区,利用多维小基线子集技术获取了区域二维形变速率(水平东西向和垂直向)及二维时间序列结果。通过对4处典型滑坡体的形变时间序列结果进行分析,发现在两年时间段内安里克米滑坡、仁娘村滑坡、贡伙村滑坡1和贡伙村滑坡2水平方向累积位移量分别达到44.3、-26.6、65.3和-77.1 mm,垂直向累积位移量分别达到-30.2、-88.3、-80.9和-56.9 mm,且这4处滑坡呈现缓慢蠕滑变形趋势。通过对贡伙村滑坡2的形变监测二维时间序列与降雨数据分析发现,强降雨对滑坡变形有一定短暂影响。由于滑坡群处于地质条件脆弱地区,构造活动强烈,在强降雨条件下极易导致滑坡失稳,建议对其进行持续监测,同时该研究成果对流域内其他区域的滑坡调查与监测研究具有参考意义。     

基于多时相InSAR技术的黄河上游龙羊峡库区不稳定边坡识别与形变监测

黄河上游龙羊峡水库的建设改变了两岸的水文地质条件,库区水位周期性升降引起的渗透和侵蚀导致库岸坍塌和滑坡局部变形,非常有必要开展不稳定边坡的识别与监测,为库区坡体失稳因素研究以及预警预报提供技术支撑。采用2015年1月至2021年8月升降轨Sentinel-1A SAR影像,基于相干点目标分析(IPTA)方法对龙羊峡库区边坡进行识别,共识别出15处不稳定边坡。其中,查纳滑坡历史上多次发生塌滑现象,现今仍处于活跃状态,对库区人民生命财产与大坝工程安全造成潜在威胁,为此对查纳滑坡开展重点监测。首先,采用DS-InSAR技术获取该滑坡升降轨雷达视线向(LOS)形变; 然后,结合升降轨形变结果进行二维时序形变分解; 最后,采用小波分析定量分析了地表时序形变反演结果与降雨量、库区水位变化的相关性。结果表明:DS-InSAR技术获取的形变场比相干点目标分析方法更加完整; 查纳滑坡东部坡体位移大于中部与西部坡体位移,且垂直向位移大于东西向位移; 查纳滑坡位移时间序列与降雨量序列相关性不高,降雨可能不会显著促进滑坡的位移; 滑坡位移与库区水位均具有很强的年度周期变化,并且滑坡位移时间序列滞后库区水位序列约半年。     

InSAR同震形变场及其在震源参数确定中的应用研究进展

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术是20世纪70年代发展起来的一种空间大地测量技术,具有全天时、全天候、高精度、广域覆盖的优势,自20世纪90年代以来在地震地壳形变监测研究领域得到了广泛应用,对地震发生机理研究具有重要意义。尤其是InSAR技术观测的同震地壳变形结果可以为分析发震断层几何学特征和动力学机制提供重要约束。随着InSAR技术的发展,如何获取可靠、多维的同震形变场,构建更加真实的正反演模型,是利用InSAR技术研究地震震源参数的关键。首先,综述了利用InSAR技术获取同震形变场的研究现状,总结了InSAR技术获取同震形变场的优缺点、InSAR技术获取三维同震形变的现状; 接着,回顾了地震震源参数正反演模型及方法的研究历程,包括从简单的弹性半空间位错模型到接近真实地球介质的数值模型,分析了不同反演方法和先验约束对结果的影响; 最后,从同震形变场分离、自动化InSAR数据处理与震源参数反演等方面进行了展望。综上所述,InSAR技术获取的同震形变场具有大范围、高精度的优势; 随着精细地壳介质参数的逐步确定,联合地震学技术方法,InSAR技术可以反演确定比较准确的地震震源参数。     

融合多源数据的稀土矿区滑坡危险性定量识别方法

为了提前对离子吸附型稀土矿区潜在的滑坡危险性进行识别,本研究以岭北矿区为例,提出了融合多源数据的稀土矿区滑坡危险性定量识别方法.首先基于时序哨兵一号(Sentinel-1A)数据,采用小基线集(Small Baseline Subset InSAR,SBAS-InSAR)技术获取研究区地表形变;再以数字高程模型(DEM)、Landsat 8陆地成像仪(OLI)等多源遥感数据为辅,提取潜在滑坡点,构建矿区滑坡危险性信息量模型;最后再结合同时期高空间分辨率遥感影像进行潜在滑坡危险性识别.结果表明：矿区整体地表年平均形变速率在-20.28～20.08 mm/a,共提取183个潜在滑坡点;构建的稀土矿区滑坡灾害危险性信息量模型是可行的,总结了研究区诱发滑坡的最佳信息量组合方式;对甲子背和大坑2个典型矿点进行具体分析,发现稀土开采活动会加速滑坡的产生,开采之后即使进行复垦,也容易诱发滑坡.     

基于GIS的滑坡灾害危险性区划研究——以重庆市万州区为例

为了弥补滑坡灾害危险性区划研究中影响因子和等级划分的不确定性,结合前人研究成果,依据斜坡几何形态、岩性、地质构造、河流侵蚀、土地利用类型、人类工程活动、降水条件等影响因子与研究区实际已发生的滑坡灾害数之间的关系,编制重庆市万州区滑坡灾害危险性评价标准,并基于GIS技术和信息量模型法,计算滑坡评价因子的信息量,就万州区滑坡危险性进行区划,最后基于乡镇行政区对该区滑坡危险性区划进行细化。结果表明:建设用地、坡高为90～200m的地形、1024～1060mm的年降雨量以及侏罗系中统上沙溪庙组岩层等因素对万州区滑坡发生影响较大;根据滑坡灾害危险性评价标准,万州区滑坡灾害被划分为高、中、低、极低等4个危险区;应用信息量模型法得到的万州区滑坡危险性区划与实际情况比较吻合;高危险区和中危险区面积分别为564.4km²和848.6km²,分别占万州区总面积的16.3%和24.5%,主要分布于长江干流及支流两岸的居民相对集中区以及公路干线地段;高危险和中危险乡镇主要分布在万州区经济较为发达的长江干流两岸,尤其是左岸的黄柏乡、太龙镇、天城镇、李河镇等以及万州主城区。     

斜坡失稳及其启程速度的折迭突变模型

临滑斜坡内聚集了巨大剪切形变能,坡体临滑释放的形变能大于滑带岩体破裂、贯通所需能量的部分,将转变成滑体弹冲剧发的动能.将坡体视为变形体,计算了重力作用下简化坡体模型的剪切形变能,计入滑带厚度,建立斜坡失稳的折迭突变模型,对滑体启动方式进行分析.研究表明,当坡体剪切刚度k小于滑带锁固段岩体抗剪力曲线软化段拐点处刚度|Q'(u1)|,即系统刚度比K=k-Q1(ut)<1时,滑动为剧动式滑坡.给出了滑体弹冲的动能表达式,由此得到的滑体弹冲剧发速度、加速度关系表明,滑体的启程弹冲效应与滑体规模成反比,给出剧动式滑体启程速度的算例.用格林公式证明了临滑坡体剪切形变能释放量,可以用折迭突变模型中的几何图形来表示.当参数变化使系统剐度比K=k-Q1(ut)≥1时,所建立的突变模型可以对缓动式滑坡进行描述.     

Regional landslide forecasting model using interferometric SAR images

Method of obtaining landslide evaluating information by using Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) technique was discussed. More precision landslide surface deformation data extracted from InSAR image need take suitable SAR interferometric data selecting, path tracking, phase unwrapping processes. Then, the DEM model of scope and surface shape of the landslide was built. Combining with geological property of landslide and sliding displacements obtained from InSAR/D-InSAR images, a new landslide forecasting model called equal central angle slice method for those not obviously deformed landslides was put forward. This model breaks the limits of traditional research methods of geology. In this model, the landslide safety factor was calculated by equal central angle slice method, then considering the persistence ratio of the sliding surface based on plastic theory, the minimum safety factor was the phase when plastic area were complete persistence. This new model makes the application of InSAR/D-InSAR technology become more practical in geology hazard research.     

InSAR技术在地质灾害早期识别中的应用

我国川西地区近年来发生多次7.0级以上地震,诱发大量震裂山体。震裂山体有着高位隐蔽性特点,对灾区人民的生命财产造成了极大威胁。InSAR技术对于识别潜在崩滑地质灾害有着较好的应用效果,本文采用InSAR技术与地表专业位移监测方法对杂谷脑河左岸进行地质灾害识别。研究结果表明:通过InSAR技术识别出该区域存在3处变形体,其中黄泥坝子滑坡在2017年8月10日产生整体滑动,西山村滑坡仍在蠕滑变形,裕丰岩变形体(疑似滑坡体)为蠕滑变形;通过地表专业位移监测结果,显示西山村滑坡变形趋势与InSAR结果一致,验证了InSAR结果的合理性;西山村滑坡体失稳后堆积体运动演化过程具有阶段性特征,即加速滑移阶段、减速滑移阶段、渐进稳定阶段。     

INSAR技术在滑坡监测中的应用研究

合成孔径雷达干涉（INSAR）测量及差分干涉测量（DINSAR）技术是近年来微波遥感发展的一个重要方向,而将其应用于滑坡监测中则是国内外的研究热点问题。本文首先简要阐述了INSAR和DIN—SAR技术的基本原理及其在滑坡监测中的主要方法,随后较为详细地介绍了这方面国内外研究的进展情况,在国外,法国、意大利、加拿大等国家已经进行了一些应用研究并取得较好的结果,而在国内基本还没有得到应用。与传统监测方法相比较,INSAR技术在滑坡监测方面主要具有全天候、大范围、高分辨率、高精度等优势,但在实际应用中则会产生去相关问题。文章最后阐述了将INSAR技术应用于滑坡监测中的发展方向,认为应该综合利用INSAR及PS技术,以便对滑坡进行更有效地监测。     

基于InSAR技术的地表形变监测与影响因素分析

地表形变引发的地质灾害屡见不鲜，尤其是在城市区域，其严重阻碍了城市化的可持续发展。为了评估城市地表形变引发地质灾害的风险，高时间空间分辨率的地表形变监测分析变得尤为重要。本文基于2019年1月至2021年1月的Sentinel-1A卫星影像，利用SBAS-InSAR以及PS-InSAR技术获取南昌市地表形变的时间序列，并结合小波周期分析和灰色关联度分析评估形变区域与气候环境的相关性。研究表明，南昌市的中心城区受到城市建设和黏土层厚度的影响，表现出大范围的沉降信号；东南部的农业生态地区由于地下水的补充而表现出抬升的信号。周期分析进一步表明南昌市地表形变皆受降水量变化的影响。本研究结合外部数据，从多个角度考察了地铁线路在变形幅度较大的地区发生沉降灾害的可能性，为防灾减灾提供参考。     

冰川密林陡谷区活动性滑坡InSAR精细识别-以澜沧江梅里雪山段为例

西南山区地质灾害频发,近年来,连续多起如茂县滑坡、白格滑坡、水城滑坡等大型滑坡灾害表明,灾难型滑坡事件的发生不仅与该地区易孕育地质灾害的条件相关,无法准确识别与监控滑坡灾害的发育发展情况也是主要因素之一。位于青藏高原东南缘的“三江”地区,地形高陡、地质灾害频发,其中澜沧江流域环境更为恶劣,海拔高、地形陡,夏秋季山高林密、多降雨,春冬季天气寒冷、多降雪,传统的地面式地质灾害调查手段在此效果有限,光学遥感技术也受到天气条件的诸多限制。而基于主动式微波遥感成像的InSAR技术被证明适合进行人类不易到达地区的地质灾害识别工作。本文以澜沧江流域梅里雪山段为研究区,使用PALSAR1、PALSAR2与Sentinel-1多源雷达遥感数据,结合D-InSAR与IPTA-InSAR技术开展冰川密林陡谷区的滑坡灾害精细识别工作。过程中发现长波长的PALSAR1和PALSAR2数据有更好的适应性,短波长的Sentinel-1数据通过数据量多的优势弥补了自身穿透能不足的缺陷；成功解译了研究区内92处活动性滑坡灾害；平面面积超过20万m_²的有26处；时间序列InSAR结果结合地面调查验证表明,澜沧江河谷典型的大型滑坡,梅里水滑坡和亚贡滑坡活动速率快,危险性高；德钦县成周边典型滑坡,丁羊丁滑坡与归巴顶滑坡整体处于蠕变状态,局部变形速率高；同时德钦县城周边泥石流与冰碛物运动较为活跃。