基于SBAS-INSAR技术的滑坡变形监测

针对传统滑坡监测方法效率低的问题,以祁连县牛心山2018年1月07日-2019年9月23日Sentinel-1数据为数据源,利用SBAS-INSAR技术进行数据处理,形成滑坡的累积形变量图、形变时间序列折线图,建立监测成果数据库.研究结果表明,SBAS-INSAR技术可以应用于滑坡的变形监测,且非常高效.     

基于Sentinel-1数据的三峡库区木鱼包滑坡时空变形演化特性分析

三峡库区脆弱的地质环境、降雨及库水位升降作用,致使长江干(支)流滑坡分布广、数量多、危害大,滑坡监测是地质灾害减灾防灾的主要措施之一.以三峡库区木鱼包滑坡为研究对象,以哨兵1号(Sentinel-1)数据为数据源,获取了木鱼包滑坡及其附近区域2017年4月至2021年3月的120景数据,使用时间序列InSAR分析方法,研究木鱼包滑坡时空形变演化特性,并与地基GNSS监测数据和地质调查结果进行比对.结果表明：SBAS-InSAR与GNSS监测数据具有一定的差异性,但在演化趋势上具有较好的一致性;通过InSAR分析结果与现场调查比对分析,SBAS-InSAR对滑坡边界及滑坡发展演化过程中较大变形具有较强的监测能力.     

多源遥感揭示白鹤滩库区五里坡滑坡蓄水期形变演化与复活机制

为揭示水电站蓄水期库岸滑坡形变演变趋势及复活机制，基于白鹤滩库区五里坡滑坡2021年1月—2022年8月共73景Sentinel-1影像，采用SBAS-InSAR技术提取蓄水期二维形变，并使用无人机航测技术对滑坡及次生灾害痕迹进行调查，此外利用GNSS位移实测数据对InSAR形变结果进行对比与补充，综合3种技术结果与库区水位实测数据、地质资料对五里坡滑坡进行精细化分析.结果表明：（1）五里坡滑坡形变与库区蓄水存在强相关性.在蓄水前无明显形变而在蓄水后一个月便发生可见形变，随着水位上涨，坡度方向InSAR形变速率最高达到-153 mm/a，雷达视线方向InSAR最大累积形变量达到121 mm，并表现为由下部形变逐渐带动上部形变的牵引式滑坡特征.结合水位实测数据与GNSS位移监测数据发现滑坡形变与蓄水期水位变化吻合度较高.（2）现场地质调查表明五里坡滑坡为上硬下软的反倾岩质边坡，且坡面岩体风化强烈，下部岩体容易受到库水作用软化发生压缩变形进而导致坡体沿风化层发生牵引式滑动.研究结果可为库岸滑坡蓄水期监测和防治提供科学依据.     

基于相位恢复的SBAS-InSAR技术与光学影像结合的攀枝花地区滑坡早期识别

为克服传统SBAS-InSAR技术存在的相干性高估以及高相干点密度、质量低的问题,将相位恢复引入SBAS-InSAR中,采用改进的高相干点选取方法提高形变速率反演精度;同时利用GF-1号高分辨率光学影像辅助InSAR形变监测结果,以提高研究区滑坡体早期识别准确性及全面性。研究发现,经过相位恢复后,选取的高相干点密度及质量明显提高;共识别出隐患点28处,其中11处与已知隐患点完全匹配,新识别出17个滑坡隐患点,在随机选取的隐患点现场调查验证时均存在地表裂缝等滑坡隐患特征。因此,将相位恢复的思想引入SBAS-InSAR中,可以有效提高高相干点选取的密度和质量,使得相干性得到有效校正,从而提高形变监测的精度;此外,光学影像辅助获取形变信息,是对InSAR滑坡隐患点识别结果精度及可解释性的有效补充。     

利用Sentinel-1A 的时序干涉测量探测蒲县滑坡形变

利用覆盖山西蒲县地区的24景Sentinel-1A升轨影像,分别采用永久散射体雷达差分干涉测量(PS-InSAR)与短基线集雷达干涉(SBAS)技术对研究区域2019-01-2019-12的地表进行时序形变监测,获取蒲县地区疑似滑坡体位置、范围及滑坡速率,并对两种监测结果进行对比,深入分析滑坡隐患的可能性成因.结果 表明,两种时序InSAR技术采集的形变信息大致相同,蒲县大部分地区趋于稳定状态,年平均形变速率在-10 ～10mm/a;其中存在4处位置一致、形变明显的疑似滑坡点,分别是半沟村罗克线两侧、水泉窊015乡道附近、郭家山周边及井子洼村赵克路沿线.     

天津LNG码头SBAS-InSAR时序形变及地面监测数据响应分析

为了查明油气重大基础设施中,由星载雷达干涉测量、地面GNSS形变监测、地下位移传感器监测和管道应力应变监测网络构成的星地一体化监测技术的有效性,本文采用SBAS-InSAR技术提取了天津LNG（Liquefied Natural Gas ）码头区域油气管线区域的长时间序列的地表形变数据,进一步分析了地面GNSS（全球导航定位系统）地表位移、多层深度位移计、管道应变传感器数据与同步的SBAS-InSAR地表形变量的数据响应关系,并进一步分析了雨-旱循环的时序变化规律。结果表明：2019年5月-2022年4月的3年间天津LNG码头区域非均匀沉降最为显著,最高达到-394mm;SBAS-InSAR的时序形变数据15-53mm的沉降形变,在GNSS中有9-57mm的地表位移响应,两者相关显著,具有良好的一致性;SBAS-InSAR地表形变变化特征与多层位移计在1m、2m和3m深的位移数据响应特征都与降水量关系密切,呈现显著的雨季-旱季波动特征,二者具有良好的同步性,说明SBAS-InSAR地表形变变化特征能够揭示地下土层的位移变化特征;SBAS-InSAR地表沉降量与地下管道应变呈正相关, SBAS-InSAR获取的地表形变是反映地下管线应变的良好指标。由星载雷达干涉测量、地面GNSS形变监测、地下位移传感器监测和管道应力应变监测网络构成的星地一体化监测数据的集成应用,能够为未来星地一体化的管道安全监测技术体系构建提供有益的借鉴。     

基于SBAS-InSAR技术的木场古滑坡变形特征分析

滑坡灾害严重威胁着人们的生命财产安全,对滑坡开展监测工作对防灾减灾具有重要意义。获取覆盖木场古滑坡的58景Sentinel-1降轨数据,基于短基线子集干涉测量（small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR）技术对木场古滑坡进行形变监测,结合木场古滑坡的地质特征分析了滑坡时序变形趋势。结果表明：木场古滑坡体形变速率结果整体为负值,且中下部变形速率较大;监测期间次级滑坡H1、H2和H3区域变形最为严重,监测点在时间维度上的变形趋势基本一致,总体呈下滑趋势,表明木场古滑坡体处于持续发展阶段,尤其是次级滑坡H1、H2和H3发育尤为强烈;结合现场变形迹象验证了SBAS形变监测的准确性。促进InSAR技术在滑坡中的应用,以期为滑坡防灾减灾工作提供科学依据。     

基于InSAR的宁夏黄土丘陵区（西吉县）滑坡隐患早期识别

滑坡灾害突发性强,隐蔽性高,传统的排查手段已无法满足新形势下摸清地质灾害风险隐患底数的要求。随着雷达观测数据精度与质量的发展,合成孔径雷达干涉测量（InSAR）成为监测地表变化的有效手段。本研究利用InSAR技术对宁夏黄土丘陵区固原市西吉县进行面状监测,获取了2019年12月25日-2020年1月18日内的形变结果,结合光学遥感影像目视解译对潜在滑坡隐患进行综合遥感识别,共识别出8处隐患点,经实地核查验证,与实际情况吻合。该研究结果表明InSAR技术在该地区具有很好的适用性,可为当地防灾减灾行动提供数据参考,并为黄土丘陵区滑坡隐患早期识别提供方法借鉴。     

基于SBAS-InSAR技术的大型滑坡时序微小形变分析及其灾变时间预报

发育于高山峡谷区的大型滑坡往往具有隐蔽性强、突发性高和危害性大的特点,基于传统监测方法的时序形变数据通常非常匮乏,从而给此类滑坡的早期识别和灾变时间预报带来了极大困难。鉴于此,以西藏自治区江达县波罗乡白格滑坡为例,基于23幅C波段Sentinel-1A升轨雷达影像,利用短基线雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)获取了2017年3月18日至2018年10月3日的垂直方向地表时序形变数据,分析了该滑坡的年平均形变速率、累积形变演化以及典型观测点的累积位移变化,然后利用速度倒数模型对其灾变时间进行了预报。结果表明：白格滑坡灾变前具有明显的形变分区,即强烈变形区、次强烈形变区、一般形变区和基本稳定区,其中强烈形变区的垂直方向年平均形变速率为-39～-67 mm/a;白格滑坡的形变模式概括为后缘滑移牵引—前缘阻滑段渐进滑移—中后部整体变形,与此对应形成了牵引区、阻滑区和主滑区,且阻滑区的形变对降雨较敏感;速度倒数模型预报白格滑坡灾变时间滞后于实际灾变时间8 d,预报效果良好。研究结果表明SBAS-InSAR技术在类似大型滑坡灾变前的形变演化特征分析及灾变时间预报中具有广阔的应用前景。     

基于时序InSAR的青海同仁市滑坡隐患早期识别与特征解析

选取青海省同仁市作为研究区,以Sentinel-1A卫星升降轨合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)数据为主要信息源,利用差分干涉测量短基线集时序分析(small baselines subset InSAR, SBAS-InSAR)技术反演提取区域地表形变信息,结合区内地形地貌、地质构造、气象水文、植被覆盖、历史地灾等背景资料,辅以GF-2光学影像筛选确认,实现了区内滑坡隐患的早期识别,共识别出滑坡隐患19处,其中8处为已知滑坡灾害点,11处为新识别隐患点。对形变反演与隐患识别结果进行了形变速率精度分析与结合几何畸变的差异性分析,评价了形变反演结果的精度与有效性,证明了隐患识别结果的全面与准确性。选取了3处典型滑坡隐患从形变时空分布特征、光学影像特征、实地变形特征等方面进行特征解析,掌握了区内滑坡隐患的孕灾条件及变形趋势。区内隐患坡体不稳定,均呈缓慢变形趋势,尤其是6—8月集中降雨期间,形变呈加速趋势,降雨是该区诱发滑坡灾害的主要因素。     

基于时序InSAR的矿区滑坡前地表运动特征分析

根据矿区滑坡前地表变形的遥感监测方法,提出了不同轨道SAR(synthetic aperture radar)数据集监测结果可靠性的判别依据,并对诱发矿区滑坡的因素进行分析.以鞍山市鞍千哑巴岭露天采场边坡为研究对象,基于44景Sentinel-1雷达影像(两组升轨和一组降轨),利用时间序列InSAR方法分析了采场边坡在2019年11月25日滑坡前约6个月的地表运动特征.结果表明,不同轨道数据集针对同一研究区域所获取的监测结果具有差异性,滑坡区域顶部后缘位置在发生滑坡前的一段时间范围内(约45d)呈异常强烈的加速变形现象.研究成果将为今后利用InSAR技术早识别矿区易滑坡危险区提供新的思路.     

基于小基线集干涉测量的天津地区地表沉降时空分析

基于覆盖天津地区2017—2019年的30景Sentinel-1A影像数据,采用小基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)方法对研究区域进行地表沉降监测,获取了天津地区的年平均沉降速率和累积沉降,并与水准数据进行比对,最后分析了该地区的沉降时空特征。结果表明:2017—2019年大部分区域地表形变速率为-15.8～4.1 mm/a,最大沉降速率超过-130 mm/a,最大沉降中心位于天津市西青区王庆坨镇;基于SBAS-InSAR获取的沉降结果与水准测量结果比对,其精度达到2.96 mm;地表沉降受地下水开采、城市基础建设的发展以及工业用地量、人为活动等方面因素影响明显。     

结合SBAS-InSAR与光学遥感的矿区地表塌陷监测

针对矿区地表塌陷过程中难以获取全面的形变信息问题,本文以河南某采煤塌陷区为研究区,首先,基于多源多时相光学遥感影像采用综合归一化差异水体指数提取开采塌陷区积水的空间展布情况;然后,利用SBAS-InSAR技术处理63景2017年3月19日至2021年4月27日Sentinel-1A影像,获取研究区地表形变信息。结果表明：2010-2019年间年均塌陷积水面积新增幅度基本平稳,2019-2021年间年均塌陷积水面积新增幅度减小;研究区最大形变速率为-60.42 mm/a,形变速率小于-15mm/a区域均有煤矿井工开采作业。本文方法有效的提取了开采塌陷区较长时期内地表形变信息和空间展布情况,为矿区地表塌陷监测提供新的思路,形成了一套有效的矿区地表塌陷监测工作方法和流程,提高了遥感技术在矿区地表塌陷宏观、快速、准确监测的目的,为矿区塌陷修复和生态环境治理提供基础数据支撑。     

融合多种差分干涉测量的矿区地表形变监测

为解决时序短基线集差分干涉测量技术(SmallBaseline Subset-InSAR,SBAS-InSAR)无法准确估计煤矿沉降中心形变值的问题,通过融合合成孔径雷达差分干涉测量(Differential InSAR,D-InSAR)和SBAS-InSAR技术研究了测量矿区地表形变的监测方法。利用25景Sentinel-1数据,根据基于相干性系数的D-InSAR方法和结合永久散射体合成孔径雷达干涉测量(Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar,PS-InSAR)的SBAS-InSAR方法分别生成研究区域的形变图,并借助Kriging插值法,将前者方法所得结果填补于后者方法所获形变结果,完善矿区形变中出现的空缺值,从而更为准确地估算矿区地表形变结果。此外,沿着开采面的横纵剖面详细分析典型矿区的形变结果,并绘制地表形变剖面曲线,以此剖析矿区沉降漏斗的演化过程。最后,为了定量说明该方法的可靠性,将矿区形变结果和水准测量数据进行误差对比,并将标准差和均方根差作为矿区形变结果精度的评定指标。结果表明：相干性系数图整体质量较优,研究区域中最大累积沉降量可达176.39mm,年均沉降速率最大可达-103.82 mm/y。通过本文方法得到的形变结果和水准处理数据基本一致,且误差均小于13 cm,监测精度满足煤矿开采相关测量技术要求。     

GPS在阿海水电站库区新建滑坡体监测中的应用

GPS技术的发展为边坡变形监测提供了一种简便可靠的手段．介绍了GPS技术用于滑坡变形监测的方法,并结合阿海水电站库区新建滑坡监测的实践,研究了在地形复杂、观测条件恶劣的山区进行GPS滑坡监测的整个过程．内容包括点位选择、监测网布设、外业观测、数据处理和变形分析等．监测结果表明,GPS用于变形监测的精度可达到毫米级,完全满足高精度滑坡监测的要求,且在监测速度、时效性、效益等方面都有明显的优势．     

基于高分影像和ASIFT算法的滑坡位移场监测方法

针对利用高分遥感影像和SIFT算法进行大变形滑坡位移场监测时存在的不足,引入了一种具备完全仿射不变性的图像特征匹配算法(ASIFT),对不同时相高分遥感影像进行特征点提取与匹配,并在抚顺西露天矿特大型滑坡的位移场监测中进行了应用.结果表明,与SIFT算法相比,ASIFT算法弥补了特征提取算法在仿射不变性上的不足,增加了特征匹配点,提高了滑坡空间位移矢量场标定精度,且自动化程度高、成本低,非常适合于特大型滑坡的大变形位移场监测.