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。     

大渡河流域时序InSAR地质灾害监测

大渡河流域滑坡灾害频发,对流域内的施工建设和水电站安全造成极大威胁,获取流域地灾分布一张图对防灾减灾工作具有重要意义。本研究基于时间序列InSAR技术,对覆盖了大渡河丹巴至乐山段的升轨Sentinel-1数据进行分析,获取了流域2018-2021年的大范围形变结果,并结合光学影像识别出潜在的隐患区域。研究结果表明：区域最大形变速率达到了-65.2 mm /y;大部分沉降区集中在丹巴、石棉和汉源地区,主要受到地质构造活动和降雨等因素驱动;综合考虑形变速率、地形、植被覆盖和变形范围的影响,在大渡河沿线发现了15处较显著的滑坡隐患区;在典型形变区域,InSAR结果与地面测量数据基本一致,证明了InSAR滑坡监测技术在复杂西南山区的有效性,测量结果将为当地灾害治理提供指导依据。     

遥感技术对地质灾害早期识别和动态监测——以昌波乡至羊拉乡段为例

经过长期发展,中国地质灾害监测预警手段已从最原始的人工巡查、单点监测发展到目前的高精度面域非接触式的遥感监测,并逐渐得到普遍应用。首先对原始监测手段及遥感技术的发展历程进行了概述,然后利用高精度光学影像结合升、降轨道Sentinel-1A雷达影像,对金沙江昌波乡至羊拉乡之间滑坡隐患进行解译和编录,结果表明该区域存在滑坡隐患34处,其中具有堵江风险的滑坡隐患22处,对居民生命财产直接造成损失的滑坡隐患4处,并利用时序曲线分析了研究区在内外动力(地震、降雨)作用下变形特征,验证了遥感手段在滑坡隐患识别中的便捷性和先进性。最后针对遥感技术在中国的发展现状及瓶颈,创新性地提出了滑坡灾害遥感识别的发展框架,对遥感技术在滑坡识别方面的发展方向具有长期参考意义。     

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(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)成为监测地表变化的有效手段。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。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。     

基于干涉合成孔径雷达和哨兵-1A的广西岑溪地区滑坡隐患探测与形变分析

近年来广西地区滑坡坍塌灾害频频发生,威胁着人民生命和财产安全。为了给相关部门提供科学的滑坡监测数据以及提前制定合理有效的防治计划,本文以广西岑溪地区为例,利用干涉合成孔径雷达技术和岑溪地区2016年至2019年的20景哨兵-1A数据,提取了岑溪地区地表形变结果,结合地区历史降水数据综合评估了研究区内主要滑坡隐患和进行了形变时序分析。结果显示,岑溪地区的滑坡隐患主要分布在矿山采空区、公路沿线边坡、乡村山岭地带,其地表及边坡沉降多受生产建设等人为活动影响,加之广西地区重山复岭的山体地貌以及结构多变复杂的地质特点,在持续降雨的影响下加速下沉;此外,随着产业转移和地区经济的快速发展,区域内矿山、城乡公路沿线及边坡的沉降呈逐渐增强和扩大趋势。该案例可为岑溪地区的防灾减灾提供有力的数据与技术支持,并为丘陵山区的滑坡灾害隐患与形变分析提供思路与参考,也证明了干涉合成孔径雷达作为新兴雷达遥感测量手段,可以高效准确地对丘陵区域进行滑坡灾害隐患识别。     

基于PS InSAR技术的黄土高原地质灾害隐患识别

采用永久散射体(PS)合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术对陕西绥德县城区及周边地区2015年12月-2018年4月共54景Sentinel-1A数据进行处理,获取研究区地表PS时间序列形变信息.根据形变特征将PS点分为随机型、线性蠕动型、突变型,并对每种类型PS点形变规律及其对地质灾害隐患识别的意义进行分析.将研究区地质灾害隐患分为城区沉降、滑坡隐患两类,依据PS点形变特征对两类地质灾害隐患进行识别,共识别出城区沉降区8处,滑坡隐患区39处.利用实地调查的滑坡体及不稳定坡体数据与识别的滑坡隐患区结果进行对比验证,结果显示识别的滑坡隐患区与调查数据具有较好的一致性.证明了InSAR技术在黄土高原地区地质灾害早期识别方面的适用性和准确性,可以应用于黄土高原地区地质灾害隐患识别预警.     

基于时序InSAR技术的中贵天然气管道天水市段沿线滑坡隐患识别与形变分析

中贵天然气管道天水市段沿线地处黄土高原，地貌类型多样、构造活跃、复杂地质条件下发育多种具有隐蔽性和潜伏性的地质灾害，其中滑坡灾害对中贵天然气管道的安全危害极大，因此，对中贵天然气管道天水段沿线滑坡隐患进行有效识别与分析具有重要意义。本文采用Sentinel-1A升降轨卫星数据，基于时序InSAR对中贵天然气天水段沿线滑坡隐患进行了解译识别、现场复核、发育特征与典型滑坡形变分析。研究区共识别17处滑坡隐患点，现场复核最终确定13处，其余4处为人类工程活动区，其中常沟村和磨峪沟村滑坡形变受降雨影响。统计发现研究区管道沿线滑坡多发生在坡度40~50°，高差400~600 m，东北坡向和距管道100~150 m范围内，且岩土体强度较低，地层以第四系全新统冲洪积层（Q4a1+p1）为主。研究成果证明，联合升降轨的时序InSAR技术可以有效识别管道沿线滑坡隐患，为油气管线的安全运营及今后油气管道选线提供重要的科学依据和参考。     

基于差分干涉合成孔径雷达技术的米林滑坡形变监测

滑坡灾害在中国具有多发特征,能有效的对滑坡灾害进行监测预警是减少危害的主要手段之一。合成孔径雷达差分干涉测量技术与传统的监测方法相比,具有全天时、全天候,能够获得面式数据、成本低等优势。在空间和时间上都能满足滑坡早期识别及动态监测的目的。以3景ALOS-2卫星PALSAR-2数据为数据源,采用二轨D-InSAR技术对米林滑坡进行形变监测,获得滑坡形变值。并最终得到米林滑坡灾前形变趋势,达到了发现变动,监测趋势的目的,形变趋势与实际结果一致,证明了D-InSAR技术用于滑坡早期识别与动态监测的可行性,在广域地质灾害监测中具有较大的应用前景。     

联合升降轨时序InSAR的金沙江滑坡群隐患识别

针对单一轨道合成孔径雷达干涉(InSAR)观测结果难以完整识别滑坡隐患的问题，在小基线子集(SBAS)算法基础上引入时间约束因子，结合时空基线组合优化与升降轨联合解算策略，提出了长时序InSAR二维形变提取模型与方法.针对白玉县和贡觉县交界处的金沙江沿线滑坡易发区，采用2018年-2022年的Sentinel-1A升降轨影像数据集开展时序InSAR形变解算，识别得到了金沙江深切峡谷区域的10处滑坡隐患及其空间分布，探明5处特大滑坡隐患(单体超过5 000万m³，最大形变速率超过-70 mm/a)，进一步解算得到了各滑坡点的滑移方向及量值，并结合降水数据总结归纳了滑坡的季节性演化特征与长期发展趋势.相关研究结果可为该区域的地质灾害防治与重大基础设施建设提供重要的参考数据和信息支撑.     

西藏色拉滑坡时序InSAR二维形变反演与预测

针对西藏贡觉县色拉滑坡，采用小基线集技术获取滑坡一维视线向形变结果，通过多维小基线集技术计算滑坡二维东西向与垂直向形变速率与时间序列形变，结果表明色拉滑坡以东西向形变为主且滑坡前缘特征点累积位移超过100 mm；并将特征点累积形变与地区降雨量进行对比分析，发现每年6月-9月期间滑坡前缘受强降雨影响形变速率加快从而牵引滑坡中后部分加速形变.采用长短期记忆网络模型对滑坡特征点时间序列进行预测分析，预测结果显示周期性和缓慢形变可获得恰当的预测结果，对于剧烈形变的特征点符合其运动趋势.所得结果可为金沙江流域类似滑坡灾害预警提供参考.     

SBAS-InSAR技术在特大型滑坡形变监测中的应用——以西藏自治区庞村滑坡为例

针对西藏庞村滑坡2019年4月发现裂缝并持续增大,对附近村民及基础设施产生严重安全威胁,搜集2018 年 1 月 3 日至 2020年7 月 3 日的 75 景 Sentinel-1A 降轨数据,利用小基线集(small baseline subset-interferometric SAR, SBAS-InSAR)技术获取滑坡在该时间段内的地表形变信息;并在形变量较大区域内选取特征点,对形变量进行分析,最终将InSAR解译结果与地面调查以及GNSS(global navigation satellite system, GNSS)监测站结果进行对比,对解译结果的精度进行验证。结果表明：在所选时间段内,庞村滑坡最大形变速率为-38mm/y;滑坡体的形变存在明显的分界线,可将其分为三个不同的滑动区;2018年12月和2019年10月两个时间点,滑坡形变有明显的加速现象;与地面监测数据的精度验证表明：SBAS-InSAR解译结果与地面监测结果显示的滑坡形变时间和空间特征一致性,验证了利用Sentinel-1A数据采用SBAS-InSAR技术在特大型滑坡监测和治理中的有效性,为滑坡的治理提供了可靠的技术依据。     

滑坡崩塌危险性多尺度编码及其蒙特卡罗解译方法

编制了滑坡崩塌多尺度分类编码体系。针对滑坡崩塌灾害的特点, 将不同尺度下影响滑坡崩塌发生与危害程度的多因子信息, 通过编码形式赋予特定的滑坡崩塌单元。选取有灾害记录的单元作为参照组, 利用蒙特卡罗模型对参照组单元的编码进行解译, 其余大量单元的编码则可根据编码之间的相似性快速确定其危险度。该方法具有适用范围广、不确定性小、对数据要求低、编码信息全面直观、减少数据冗余及降低运算量的特点, 研究成果对于全面准确地识别滑坡崩塌特征、滑坡崩塌危险度预测和滑坡崩塌灾害的防治具有重要意义。     

危险源不安全隐患的定量评估

运用系统安全工程的原理建立了对重大事故隐患进行评估的数学模型,介绍了评估方程及其各参数的意义和取值方法,即危险源系统现实危险度H主要与火炸药的危险指数W_B,系统固有危险度B和未受控系数K有关,也与系统外安全距离不足的建筑物或设施受危险源爆炸事故影响的严重程度C有关,给出了对评估结果的评判方法,从而可以划分出危险源的危险等级和整改等级。     

摄影测量与图像识别在滑坡位移监测中的应用

获取地表的变形位移信息对于滑坡灾害监测预警具有重要意义。本文基于摄影测量和图像识别技术提出了一种滑坡表面三维位移辨识方法,通过建立室内滑坡模型,模拟滑带渗水软化与堆载共同作用下滑坡的形成,利用MATLAB软件作为处理平台对获取到的坡体表面图像数据进行三维位移识别,并与全站仪的测量结果作了精度对比验证。试验结果表明,在滑带渗水和堆载的双重作用下,滑坡经历了缓慢蠕滑、上部压缩、整体滑移直至破坏的孕育演化过程,提出的三维位移辨识方法对于滑坡模型在各个变形阶段的三维位移变化均具有较高灵敏度,可识别毫米级的微小位移。利用本文提出的三维位移辨识方法不仅可以精准识别滑坡不同变形阶段的表面三维位移,还可以根据标识点的空间位移结果确定滑坡表面变形位移方向,分析滑坡的变形破坏情况。     

评价单元对地质灾害易发性评价的影响

西吉县地处宁夏回族自治区南部山区,地质环境条件复杂,地质灾害数量多、规模大,严重制约当地的经济发展。为了探究不同评价单元对地质灾害易发性评价结果准确性的影响,以宁夏西吉县地质灾害为研究对象,分别以网格单元和斜坡单元作为评价单元,选取灾害点密度、坡度、坡高、坡型、降雨、岩土体类型、人类工程活动和地震等8个评价指标,基于ArcGIS软件,运用综合评判模型对各分级量化的评价指标进行叠加计算,其中采用层次分析法确定各指标的权重值,并应用突变点法将研究区划分为非易发区、低易发区、中易发区和高易发区四个等级,最后通过Sridevi Jadi经验概率法和相对滑坡密度指数法对易发性评价结果进行精度检验。结果表明：基于斜坡单元的高、中易发区灾害点占比比基于网格单元的高5.2%,采用Sridevi Jadi经验概率法得到的基于斜坡单元和网格单元的地质灾害易发性预测结果精度分别为94.74%和90.08%,基于斜坡单元和网格单元的高、中易发区滑坡密度指数值分别为99.30%和98.79%。斜坡单元的预测精度更高,表明采用斜坡单元划分的地质灾害易发性评价结果更为合理准确。     

工程建设诱发滑坡灾害的有限元分析

人类工程建设进程中常常伴随着滑坡灾害的发生,对工程建设的顺利进展影响重大.结合清江水布垭高面板堆石坝工程建设中施工区内古树包滑坡体成灾机理的研究,应用非线性有限元方法对影响滑坡灾害形成的开挖卸荷、地下水、降雨等项因素进行了分析与计算,探讨了该滑坡灾害形成的过程与机理,研究结果表明,由于堆积体的物质组成特性及几何形状特征对稳定的敏感性,在人类工程活动的扰动及强降雨的影响下,诱发了滑坡灾害的发生,为该滑坡体的治理加固及今后工程建设中滑坡灾害的防治提供了重要参考.     

Distribution Characteristics and Influencing Factors of Geological Hazards in Tibet

0IntroductionTibet is located at26°50′-36°33′Nand78°25′-99°06′Ein the southwest of China,which isbounded by Sichuan,Yunnan,Qinghai Provincesand Xinjiang Uygur Autonomous Region and coun-tries suchas Nepal,India,Bhutan,Sikki mand My-anmar[1].As main part of Qinghai-Tibet Plateau,Tibet has a special and complex geological condi-tion.Accordingtothe geotectonics,Tibet lies with-in the east of the huge Alps-Hi malayas mountainsystem.Because the Indian Plate continues divinginto no…