基于SBAS技术的巫山县滑坡提取研究

发布时间：2021-01-12 06:05

　　目前,如何对滑坡进行早期识别并预测滑坡可能发生的位置和威胁范围是灾害管理研究中亟待解决的问题之一。以滑坡灾害较多的巫山县长江沿岸为研究区,根据滑坡发育特征,探索出了基于InSAR技术进行区域滑坡提取的方法。使用区内2017年3月至2018年11月Sentinel-1A卫星数据,利用PS InSAR（永久散射体干涉测量）技术得到SBAS InSAR（小基线集干涉测量）技术处理流程中的地面控制点,通过SBAS InSAR技术获取研究区地表形变数据。利用核密度分析法,提取地表有显著运动的区域,结合高分辨率影像和滑坡发育特征等条件进行进一步筛选,剔除伪潜在滑坡区。结果表明:在该地区发现疑似滑坡区9处,其中5个区域内包含有历史滑坡,4个区域为新发现的疑似滑坡区。 

【文章来源】：人民长江. 2020,51(08)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

研究区位置

SBAS处理结果(图2)显示该区域沿LOS方向形变速率范围在-49.6～50.5 mm/a,平均值为14.2 mm/a,形变速率绝对值的大小决定了形变量的大小,对结果分析可知异常值主要分布在巫山县城北部和东部地区。为了探究稳定区域的时间序列变化情况,选取巫山县城进行时序分析(见图3～4),发现巫山县城在监测时段内变形情况基本一致,虽然有起伏,但整体呈上升趋势,在监测周期内累积形变量约为30～40 mm。

为了探究稳定区域的时间序列变化情况,选取巫山县城进行时序分析(见图3～4),发现巫山县城在监测时段内变形情况基本一致,虽然有起伏,但整体呈上升趋势,在监测周期内累积形变量约为30～40 mm。3 潜在滑坡区提取

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小基线集雷达干涉测量的中巴公路盖孜河谷地质灾害早期识别[J]. 赵富萌,张毅,孟兴民,苏晓军,石伟.  水文地质工程地质. 2020(01)
[2]一种顾及永久散射体的SBAS InSAR时序地表沉降提取方法[J]. 王舜瑶,卢小平,刘晓帮,付睢宁.  测绘通报. 2019(02)
[3]滑坡灾害InSAR应急排查技术方法研究[J]. 刘星洪,姚鑫,周振凯,李凌婧,姚佳明.  地质力学学报. 2018(02)
[4]边坡变形监测技术现状及新进展[J]. 董文文,朱鸿鹄,孙义杰,施斌.  工程地质学报. 2016(06)
[5]滑坡变形监测技术研究现状与展望[J]. 霍东平,张彬,彭军还,曾涛,杨红磊,胡程.  工程勘察. 2015(08)
[6]高分辨率SAR数据在三峡库区滑坡监测中的应用[J]. 廖明生,唐婧,王腾,Timo BALZ,张路.  中国科学:地球科学. 2012(02)
[7]GPS与InSAR技术在滑坡监测中的应用研究[J]. 范青松,汤翠莲,陈于,张晓东.  测绘科学. 2006(05)
[8]论滑坡预报[J]. 黄润秋.  国土资源科技管理. 2004(06)

博士论文
[1]基于InSAR技术的地表变形监测与滑坡早期识别研究[D]. 张毅.兰州大学 2018

硕士论文
[1]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



本文编号：2972307