基于SBAS技术的岷江流域滑坡识别方法研究
发布时间：2021-08-23 21:21
滑坡灾害的发生常常会造成巨大的财产损失和人员伤亡,因此,及时对滑坡区域进行监测,准确识别滑坡的位置信息,可以有效减少滑坡带来的损失,对地质灾害区域的防灾减灾与规划建设具有重要意义。小基线（Small Baseline Subsets,SBAS）技术可以获取微小的形变信息和长时间序列的缓慢地表形变场,在地表形变监测中具有较广的应用前景。目前,SBAS技术多用于监测平缓区域的地表形变,而对于地势陡峭地区滑坡识别的适用性和滑坡识别结果的有效性还有待研究。本文提出了一种基于SBAS技术的滑坡识别方法,并将其应用于地形陡峭的岷江流域。论文的主要研究成果包括:（1）结合雷达影像成像规律和地表特征对研究区的可视性进行了可视、不可视和低敏感性的划分,以克服影像因区内地形起伏、地表坡度等引起的几何畸变。（2）以研究区可视性分析结果为基础,对沿雷达视线方向的形变点进行筛除,获取了区内可靠形变点数据。将沿雷达视线方向的形变速率转化为沿坡度方向的形变速率,以表达斜坡面的地表形变信息。（3）基于空间统计分析获得区内可靠形变点的聚集环境,将其以冷点、热点进行划分;基于核密度分析对形变点聚集区进行勾勒,提取出冷点区...
【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－?１岷江流域地理位置和滑坡分布??２．１．１地形地貌??
基于图３－２发现，当幅度离散度小于一定值时，相位标准差和幅度离散度逐渐趋于一致，因此，当选用幅度法对相干目标进行选取时，需对ＤＡ设置的阈值（如小于０．２５）。??（２）信噪比法??信噪比（ＳＣＲ）法的基本原理是：获取单个像元的平均信噪比指标，通过判定，提取其中高相干目标。信噪比与相位误差存在如下关系：??二?１??＾＂Ｖ２－ＳＣＲ?（３－６像元周围的平均噪声强度可作为该像元的噪声强度，信噪比越大，相位误小，相位也就越稳定。当信噪比方法用于城市地区时，噪声可能会因其邻近内存在多个散射体而被高估，为降低这种影响，可设置较低的阈值来对相干进行选取。??（３）相干系数法??相干系数可作为干涉相位的精度指标。理想情况下，干涉系数Ｙ值应为多一，，一
Ａｃ？ｊｕｉｗ？ｆｏｎ?Ｄａｔｅ?ＡｃｑｕｆｓｉｔＪｏｎ?Ｄ？ｔ＊??图３－?６所有影像筛选后的时空基线图?图３－?７所有影像筛选后的时间基线图??选取干涉图中相干性高且相位连续的控制点以进一步提高影像地理位置精??度，控制点数量约３０个，在没有明显形变或己知形变的地方均匀分布。??对合成的干涉图重新做相位解缠和精炼，生成优化结果，得到时间序列上的??最终栅格形变结果。研宄区域２００８年－２０１０年沿雷达视线方向的地表平均形变??速率（ｍｍ／ｙｅａｒ）如图３－８所不。??國??？ｙｉ?ｒｏ??速率（ｒａｍ／ｙｅａｒ）卨程（ｍ）??ＨＩ?：?２９．００?ｍｍ?ｉｆｌｉ?：?３７９８??＿?０?３?６??＿?低：－２１．５２?低：１２１２?１??＾??￣ｉ〇ｒ?始，〇飞?ｉｏｒ?幻，ｏ，ｅ￣??图３－?８研宄区域２００８年－２０１０年沿雷达视线方向形变速率分布图??根据降轨雷达影像成像规律，形变速率的正负号表示形变点的运动方向，正??值表示形变点沿雷达视线方向向靠近传感器的方向移动
【参考文献】：
期刊论文
[1]黄土灌溉区域地面沉降InSAR监测结果分析[J]. 何杨,赵超英,张勤. 上海国土资源. 2016(01)
[2]甘肃省白龙江流域滑坡分布规律及其主控因素[J]. 黎志恒,文宝萍,贾贵义,张永军,董抗甲,杨亚兵. 兰州大学学报(自然科学版). 2015(06)
[3]小基线集技术在地面沉降监测中的应用[J]. 唐桂彬,李俊锋,杨爱玲. 测绘与空间地理信息. 2014(12)
[4]短基线InSAR探测龙门山主断裂带两侧震后雨期的滑坡空间分布特征[J]. 程海琴,陈强,刘国祥,杨莹辉,刘丽瑶. 测绘学报. 2014(09)
[5]Detecting land subsidence near metro lines in the Baoshan district of Shanghai with multi-temporal interferometric synthetic aperture radar[J]. Tao Li,Guoxiang Liu,Hui Lin,Rui Zhang,Hongguo Jia,Bing Yu. Journal of Modern Transportation. 2014(03)
[6]中西太平洋鲣鱼围网渔业资源的热点分析和空间异质性[J]. 杨晓明,戴小杰,田思泉,朱国平. 生态学报. 2014(13)
[7]基于ESDA的西北太平洋柔鱼资源空间热点区域及其变动研究[J]. 冯永玖,陈新军,杨铭霞,霍丹,朱国平. 生态学报. 2014(07)
[8]白龙江流域滑坡泥石流灾害研究进展与展望[J]. 孟兴民,陈冠,郭鹏,熊木齐,Janusz Wasowski. 海洋地质与第四纪地质. 2013(04)
[9]近60年中国滑坡灾害数据统计与分析[J]. 桑凯. 科技传播. 2013(10)
[10]山体滑坡地表形变监测及稳定性分析[J]. 白春鸿,程钢,梁文旭,白鸿起. 河南城建学院学报. 2013(02)
博士论文
[1]基于D-InSAR数据分析的高山峡谷区域滑坡位移识别[D]. 王立伟.北京科技大学 2015
[2]基于3S技术的奔子栏水源地库区库岸地质灾害易发性评价及灾害风险性区划研究[D]. 单博.吉林大学 2014
[3]青藏高原东缘白龙江流域地貌定量化参数体系研究[D]. 常直杨.南京师范大学 2014
[4]时序InSAR的误差分析及应用研究[D]. 何平.武汉大学 2014
[5]区域滑坡崩塌地质灾害特征分析及其易发性和危险性评价研究[D]. 邱海军.西北大学 2012
硕士论文
[1]基于SBAS-InSAR的丹巴县滑坡探测与监测[D]. 刘广全.长安大学 2015
[2]基于MTI技术的岷江流域滑坡识别研究[D]. 温浩.南京师范大学 2015
[3]基于SBAS-InSAR的高分辨率地面沉降监测技术研究[D]. 王如意.中国地质大学(北京) 2015
[4]基于SBAS技术的白龙江流域典型区滑坡信息提取研究[D]. 朱钱洪.南京师范大学 2015
[5]基于短基线（SBAS）技术的西和县滑坡监测研究[D]. 余睿.南京师范大学 2014
[6]基于遥感与DEM的面向对象滑坡识别研究[D]. 侯伟.兰州大学 2014
[7]基于SBAS技术在北京地区的地面沉降监测与分析[D]. 钮小坤.首都师范大学 2013
[8]三峡库区土质边坡风险性分析及安全评价[D]. 魏爽.重庆交通大学 2012
[9]基于Logistic回归和SINMAP模型的白龙江流域滑坡危险性评价研究[D]. 周伟.兰州大学 2012
[10]汶川地震区都汶公路沿线崩塌滑坡灾害特征与评价[D]. 刘应辉.兰州大学 2009
本文编号：3358619
【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－?１岷江流域地理位置和滑坡分布??２．１．１地形地貌??
基于图３－２发现，当幅度离散度小于一定值时，相位标准差和幅度离散度逐渐趋于一致，因此，当选用幅度法对相干目标进行选取时，需对ＤＡ设置的阈值（如小于０．２５）。??（２）信噪比法??信噪比（ＳＣＲ）法的基本原理是：获取单个像元的平均信噪比指标，通过判定，提取其中高相干目标。信噪比与相位误差存在如下关系：??二?１??＾＂Ｖ２－ＳＣＲ?（３－６像元周围的平均噪声强度可作为该像元的噪声强度，信噪比越大，相位误小，相位也就越稳定。当信噪比方法用于城市地区时，噪声可能会因其邻近内存在多个散射体而被高估，为降低这种影响，可设置较低的阈值来对相干进行选取。??（３）相干系数法??相干系数可作为干涉相位的精度指标。理想情况下，干涉系数Ｙ值应为多一，，一
Ａｃ？ｊｕｉｗ？ｆｏｎ?Ｄａｔｅ?ＡｃｑｕｆｓｉｔＪｏｎ?Ｄ？ｔ＊??图３－?６所有影像筛选后的时空基线图?图３－?７所有影像筛选后的时间基线图??选取干涉图中相干性高且相位连续的控制点以进一步提高影像地理位置精??度，控制点数量约３０个，在没有明显形变或己知形变的地方均匀分布。??对合成的干涉图重新做相位解缠和精炼，生成优化结果，得到时间序列上的??最终栅格形变结果。研宄区域２００８年－２０１０年沿雷达视线方向的地表平均形变??速率（ｍｍ／ｙｅａｒ）如图３－８所不。??國??？ｙｉ?ｒｏ??速率（ｒａｍ／ｙｅａｒ）卨程（ｍ）??ＨＩ?：?２９．００?ｍｍ?ｉｆｌｉ?：?３７９８??＿?０?３?６??＿?低：－２１．５２?低：１２１２?１??＾??￣ｉ〇ｒ?始，〇飞?ｉｏｒ?幻，ｏ，ｅ￣??图３－?８研宄区域２００８年－２０１０年沿雷达视线方向形变速率分布图??根据降轨雷达影像成像规律，形变速率的正负号表示形变点的运动方向，正??值表示形变点沿雷达视线方向向靠近传感器的方向移动
【参考文献】：
期刊论文
[1]黄土灌溉区域地面沉降InSAR监测结果分析[J]. 何杨,赵超英,张勤. 上海国土资源. 2016(01)
[2]甘肃省白龙江流域滑坡分布规律及其主控因素[J]. 黎志恒,文宝萍,贾贵义,张永军,董抗甲,杨亚兵. 兰州大学学报(自然科学版). 2015(06)
[3]小基线集技术在地面沉降监测中的应用[J]. 唐桂彬,李俊锋,杨爱玲. 测绘与空间地理信息. 2014(12)
[4]短基线InSAR探测龙门山主断裂带两侧震后雨期的滑坡空间分布特征[J]. 程海琴,陈强,刘国祥,杨莹辉,刘丽瑶. 测绘学报. 2014(09)
[5]Detecting land subsidence near metro lines in the Baoshan district of Shanghai with multi-temporal interferometric synthetic aperture radar[J]. Tao Li,Guoxiang Liu,Hui Lin,Rui Zhang,Hongguo Jia,Bing Yu. Journal of Modern Transportation. 2014(03)
[6]中西太平洋鲣鱼围网渔业资源的热点分析和空间异质性[J]. 杨晓明,戴小杰,田思泉,朱国平. 生态学报. 2014(13)
[7]基于ESDA的西北太平洋柔鱼资源空间热点区域及其变动研究[J]. 冯永玖,陈新军,杨铭霞,霍丹,朱国平. 生态学报. 2014(07)
[8]白龙江流域滑坡泥石流灾害研究进展与展望[J]. 孟兴民,陈冠,郭鹏,熊木齐,Janusz Wasowski. 海洋地质与第四纪地质. 2013(04)
[9]近60年中国滑坡灾害数据统计与分析[J]. 桑凯. 科技传播. 2013(10)
[10]山体滑坡地表形变监测及稳定性分析[J]. 白春鸿,程钢,梁文旭,白鸿起. 河南城建学院学报. 2013(02)
博士论文
[1]基于D-InSAR数据分析的高山峡谷区域滑坡位移识别[D]. 王立伟.北京科技大学 2015
[2]基于3S技术的奔子栏水源地库区库岸地质灾害易发性评价及灾害风险性区划研究[D]. 单博.吉林大学 2014
[3]青藏高原东缘白龙江流域地貌定量化参数体系研究[D]. 常直杨.南京师范大学 2014
[4]时序InSAR的误差分析及应用研究[D]. 何平.武汉大学 2014
[5]区域滑坡崩塌地质灾害特征分析及其易发性和危险性评价研究[D]. 邱海军.西北大学 2012
硕士论文
[1]基于SBAS-InSAR的丹巴县滑坡探测与监测[D]. 刘广全.长安大学 2015
[2]基于MTI技术的岷江流域滑坡识别研究[D]. 温浩.南京师范大学 2015
[3]基于SBAS-InSAR的高分辨率地面沉降监测技术研究[D]. 王如意.中国地质大学(北京) 2015
[4]基于SBAS技术的白龙江流域典型区滑坡信息提取研究[D]. 朱钱洪.南京师范大学 2015
[5]基于短基线（SBAS）技术的西和县滑坡监测研究[D]. 余睿.南京师范大学 2014
[6]基于遥感与DEM的面向对象滑坡识别研究[D]. 侯伟.兰州大学 2014
[7]基于SBAS技术在北京地区的地面沉降监测与分析[D]. 钮小坤.首都师范大学 2013
[8]三峡库区土质边坡风险性分析及安全评价[D]. 魏爽.重庆交通大学 2012
[9]基于Logistic回归和SINMAP模型的白龙江流域滑坡危险性评价研究[D]. 周伟.兰州大学 2012
[10]汶川地震区都汶公路沿线崩塌滑坡灾害特征与评价[D]. 刘应辉.兰州大学 2009
本文编号：3358619
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