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针对目前复杂植被山区滑坡蠕变监测受植被覆盖影响较大、不同植被覆盖度下滑坡蠕变关系研究缺乏等问题,该文联合Sentinel-1和ALOS PALSAR-2数据集,分别利用SBAS-InSAR和D-InSAR两轨差分技术,获取研究区2019年7月—2020年8月的雷达视线向形变时间序列,分析了复杂植被山区滑坡蠕变与植被覆盖度的内在关系。结果表明：(1)不同植被覆盖度等级对平寨水库库岸山区滑坡蠕变的影响具有显著差异,在低、中高和高植被覆盖度等级时诱发坡体沉降,在中植被覆盖度等级时抑制滑坡蠕变;(2)平寨水库库岸山区的滑坡蠕变体主要集中在库区NW-SE方向,分布与三岔河流域的流向相近;(3)联合多源数据对复杂植被山区滑坡蠕变进行组合探测能够有效克服时间、空间去相干影响,使滑坡蠕变体监测结果更为可靠。研究结果揭示了滑坡蠕变与植被覆盖的内在联系,可以为区域尺度防灾减灾事业提供科学支持。 相似文献
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为了获取2017年6月24日四川省茂县特大滑坡滑前的形变信息并分析其诱发因素,该文利用覆盖滑坡区域滑前40景Sentinel-1数据,采用合成孔径雷达干涉点目标分析(IPTA)技术,解算出该滑坡滑前2014年10月9日至2017年6月19日期间形变的年速率及形变的时间序列,并与降雨数据进行了对比分析。对于滑坡区植被覆盖严重的问题,该文利用永久散射体目标(PSC)对影像配准窗口大小及过采样因子不敏感的特性来识别PS点。分析结果表明,茂县滑坡在滑动前两年多时间内具有明显的形变,最大形变速率达到4(cm·a-1),而且在滑坡发生前半个月内形变有突然增大的现象,推测该滑坡滑前持续的强降雨是导致滑坡失稳的主要诱因。 相似文献
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本文以2019年3月15日发生于山西省临汾市乡宁县枣岭乡的山体滑坡为研究对象,采用滑坡前后2018年7月5日至2019年6月30日(共30景)Sentinel-1A的SAR影像数据,利用SBAS-InSAR技术对滑坡形变进行监测,发现研究区形变速率为-52.03～33.77 mm/a,整体环境较为稳定;研究了长时序黄土塬的形变速率和累积形变量,并结合相关地质资料分析滑坡成因;采用标准差椭圆算法分析了滑坡所在的黄土塬地区地表形变的时空演变特征,结果表明标准差椭圆的重心向西北偏移,椭圆面积小幅减小,西北-东南方向形变加剧,东北-西南方向变形发展则相对缓和,方位角逆时针旋转,偏移约17.03°。 相似文献
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针对采用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术开展滑坡灾害大区域调查和普查时,Sentinel-1雷达数据源升降轨模式难以恰当选用,或应用场景不适宜,从而否定InSAR技术在滑坡形变识别及监测的优势等问题,本文采用时序InSAR技术,结合升降轨的Sentinel-1雷达数据源,开展不同坡向滑坡形变的识别,研究Sentinel-1雷达数据源升降轨道模式在不同坡向滑坡灾害形变识别与监测中的适用性情况,分析Sentinel-1雷达数据源不同轨道模式对不同坡向滑坡识别与监测的优势。研究结果表明,Sentinel-1雷达数据源对大型及以上的滑坡灾害进行InSAR滑坡表面形变识别及监测结果较佳;Sentinel-1降轨数据源更适用于识别和监测西坡向、南坡向的滑坡,Sentinel-1升轨数据源更适用于识别和监测东坡向的滑坡;采用Sentinel-1升降轨数据联合的方式,更有利于东、西、南坡向滑坡识别和监测,可以更全面识别潜在滑坡灾害。 相似文献
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小基线集SBAS-InSAR技术能够有效识别区域性地表形变,可以长时间序列分析地表形变特征。本研究获取了覆盖甘肃华亭市范围2017年10月—2021年4月Sentinel-1A升降轨雷达数据214期,利用SBAS-InSAR技术进行差分干涉处理,探测区域地表形变,分析形变区变化规律特征。结果表明:华亭市地表形变区主要分布在主城区北部、市域范围东南部,共计8处,以煤矿代表的地面沉降最为明显,沿视线方向最大年沉降平均速率达-404.036 mm/a。研究获取了区域地表形变区分布状况及形变速率,可为华亭市地表形变监测、地质灾害防治、地下水水资源开发利用提供参考依据。 相似文献
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合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术因全天时、全天候、不受云雾影响,广泛用于地表形变监测,如何快速获取大范围内形变区域的分布情况亟须解决的问题,为此利用短基线集（SBAS）技术处理了143期Sentinel-1A数据,对山西省沁水县进行了地表形变监测,利用热点分析方法自动提取变形区域,并对提取出来的重点区域进行长时间的监测分析。研究结果表明,在沁水县共识别出15处地面塌陷区和1处滑坡。通过对两处典型区域进行时序形变监测,发现塌陷区域目前仍然处于持续变形中,且形变量级较大,最大累积形变量达到了-205.2 mm,验证了利用热点分析进行大范围结果识别监测的可靠性,研究成果可为该区域研究和矿区塌陷灾害防治提供支撑。 相似文献
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本文利用2018—2022年103景Sentinel-1A数据,采用SBAS-InSAR方法,获得了西宁市坡向沉降信息,研究西宁市滑坡区坡向沉降的趋势特征及其同区域内如植被覆盖、降水等因素之间存在的耦合关系。结果表明,西宁市滑坡区的沉降趋势呈现出坡向分异的特征,具体表现为阳坡沉降速率大于阴坡沉降速率。根据这一沉降变化特性,本文分析得出更深层次的特征机制：(1)植被覆盖度越低,滑坡形变速率越高;(2)降水量可能导致特征点的形变量短期上升,但总体仍呈下降状态;(3)地物威胁主要来自阳坡,坡度越高区域往往是滑坡区速率最大的地方。为此,未来西宁市滑坡的注意力应该更倾向于西南坡方向,提高本区域滑坡监测与预警的警觉性。 相似文献
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为了获取2019年6月17日发生的四川宜宾Ms6.0地震引起的地表形变情况,该文利用欧空局宽幅模式的高分辨率新型Sentinel-1A卫星获取了此次地震的第一对同震干涉像对数据,使用D-InSAR技术获取宜宾市长宁县地区的同震形变场。结果显示,本次地震在震中西北方向分别形成了1个明显的沉降区和抬升区,在雷达视线方向上的最大沉降量为7.9 cm,最大抬升量为8.1 cm。通过与同一时间内的GPS高程测量形变量相比,D-InSAR解算的地表形变量与GPS监测点形变量基本一致,均不超过3 mm,表明了本文的D-InSAR形变解算结果的可靠性,体现了新型Sentinel-1A雷达卫星在地震形变监测领域有着很高的应用价值和潜力。 相似文献
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地质灾害的监测和灾害隐患的排查一直是近年来受到国家重视的问题,而自然灾害如暴雨、洪涝、台风等也是引发泥石流、崩塌、滑坡等地质灾害的重要因素之一.2019-08-10,"利奇马"台风登陆浙江,其带来的暴雨、洪涝等自然灾害造成了大量的人员伤亡、经济损失以及次生地质灾害.根据InSAR技术覆盖范围广、不受云雾雨雪天气影响等特点,使用2景Sentinel-1A数据,采用双轨D-InSAR方法对浙江省的南部地区进行台风受灾前后的地表形变监测,得到研究区域在2019-07-28—08-21的形变情况,同时对研究区域中下沉量级较大、出现异常的区域进行排查,并和G PS结果进行比对,最终找到地质灾害发生区域和隐患区域,为浙江省地质灾害监测和排查提供数据支持. 相似文献
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无人机低空摄影测量技术在应对各类地质灾害方面有着明显优势。本文以安康市白河县茅坪镇山体滑坡灾害为例,介绍了灾害应急中两大无人机系统以及IBIS微形变监测设备所发挥的巨大作用,阐述了无人机飞行设计、现场快速影像处理技术、灾区三维模型构建技术以及潜在危险区域形变量实时监测,并通过获取的数据成果对灾情进行了分析。 相似文献
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贵州省是全国地质灾害多发、频发最为严重的省份之一,还具有很强的隐蔽性、突发性和不可预见性。为加强贵州纳雍、黔西两县级区域内潜在滑坡的监测与评估,本文利用2017年3月—2020年7月Sentinel-1 SAR数据基于SBAS-InSAR技术获取了纳雍、黔西两县级区域内的时序形变结果。结果表明,在研究区域内共发现60处疑似滑坡点,在监测时段内,滑坡最大累积形变量达23 cm。最终通过区域内的滑坡点进行实际踏勘,表明本文方法可为贵州省地质灾害防治和管理等工作提供参考。 相似文献
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时间基线对于时序InSAR形变提取有着重要影响。本文针对植被覆盖率与含水量较高、地形起伏较大的山地区域形变信息提取较困难的问题,以贵阳市平寨水库为研究区,获取Sentinel-1A雷达卫星2019年1月至2020年12月的历史影像数据,构建不同时间基线集,对比分析提取的地表形变信息;按照时间基线和最短的原则,选择最适宜研究区形变提取的基线条件,基于SBAS-InSAR技术获得研究区两年的沉降速率情况。结果表明,该研究区域时间基线集为60 d时提取的形变信息最为准确,存在误判和缺漏较其他时间基线集少。同时,结合贵阳市2019—2020年月平均降雨量数据及几何水准监测数据,分析了坝体形变时序变化与降雨量的关系,得出降雨量与坝体形变存在较强相关性,且基于SBAS-InSAR技术提取的形变信息与水准监测结果具有趋同性的结论。 相似文献
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2018年10至11月,金沙江上游白格滑坡先后两次垮塌渡江并致堰塞湖,且至今仍存在较显著的蠕滑形变。针对时序InSAR技术在高植被发育区的应用局限,本文提出了一种改进的时序InSAR解算方法(ITSI),结合Sentinel-1A卫星2017年9月-2021年3月期间获取的SAR影像数据,针对滑坡区域分别开展了灾前和灾后时序干涉处理,提取了灾害-灾后时段内的年平均蠕滑速率场(灾前极值为9.71cm/a,灾后达到25.42cm/a)和累计蠕滑形变量(灾前极值为13cm,灾后两年内达61cm),并结合灾前-灾后形变时间序列,重点分析了蠕滑形变的时序演化特征,发现白格滑坡灾后两年间渐趋稳定。此外,监测结果发现白格滑坡上游5km处的肖莫久滑坡也处于活动状态。相关结果可为该区域防灾减灾领域研究提供参考。 相似文献
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有效监测西南地区输电线路的地表形变对我国电网的安全平稳运行具有重要意义.本文以特高压输电通道沿线为研究区域,基于时间序列卫星雷达差分干涉测量技术,利用2016年8月15日至2017年10月9日22景5 m分辨率升轨的ALOS-2 PALSAR雷达卫星数据,采用PS-InSAR处理方法,在植被覆盖茂密的西南地区对某输电通道滑坡灾害开展地表形变监测研究.结果表明,在距离输电线杆塔约4.4 km的下沟坪村附近发现明显地表变形,最大的滑坡点形变速率达到了30 mm/year.监测结果与现场核查具有很好的一致性,验证了基于时间序列ALOS-2 PALSAR数据在输电通道变形监测领域的可靠性,在复杂山区的形变监测方面具有很好的应用前景. 相似文献
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提取滑坡形变数据、分析形变趋势对地质灾害防治工作具有指导意义.合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)具有全天候、全天时精确获取地表形变数据的能力,是当前形变监测的重要手段.分别利用DInSAR和SBAS-InSAR技术处理了22景哨兵一号(Sentinel-1)C波段数据,得到了四川省安州区高川乡大光包滑坡2018年3月-2020年2月的形变数据特征.结果表明,大光包滑坡点共有3个相对明显的形变区域;近两年的平均形变速率最高不超过100 mm/a,其形变时间序列随降雨量变化具有周期性;总体地表形变趋于稳定,周边地区中小型地震的发生没有造成地质灾害隐患. 相似文献
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多时相InSAR技术具有探测大范围毫米级地表形变的能力,已被广泛应用于地面沉降监测.近几年,应用多时相InSAR技术监测以高铁为代表的大尺度人造线状地物形变备受关注.本文将C波段SAR数据用于高铁沿线路基形变监测,应用相位稳定性分析和改进的StaMPS技术来增加相干性点的密度和形变参数解算的稳定性.采用研究区时间跨度为21个月的47景Sentinel-1A数据,对连(云港)盐(城)高铁及其沿线区域进行多时相InSAR分析,并利用同时期连续的北斗导航卫星系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)观测数据对线性沉降速率和时序位移分别进行监测分析,进而对比验证二者的沉降监测结果.研究结果表明:利用C波段的Sentinel-1A数据能够获取毫米级的线性形变速率和时序位移序列,InSAR与BDS二者平均时序位移均方根误差为3.8 mm,与BDS监测结果相比取得很好的一致性,且连盐高铁线路整体表现稳定. 相似文献
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利用存档光学遥感影像对灾前演变情况进行分析是目前常用的方法,但往往受限于获取时间密度、云量等因素。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升,合成孔径雷达干涉测量（interferometric syntheticaperture radar,InSAR）技术可以为滑坡灾前形变探测提供新的技术途径。基于欧洲空间局哨兵一号（Sentinel-1）雷达卫星数据,同时结合升轨与降轨视线向形变结果提取沿坡向与垂直向二维形变,对2018年7月12日甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变进行追溯分析。时序结果显示,该滑坡自2017年6月起便已经开始缓慢的变形,至滑坡发生前13个月时最大累积形变量达77 mm。结合降雨量数据对比分析,发现该滑坡灾前变形与降雨量变化高度吻合,说明降雨是该滑坡发生的主要诱因之一。该InSAR追溯结果展示了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力,为滑坡诱因分析、防灾减灾乃至滑坡监测预警工作提供了新的思路与参考。 相似文献
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基于2019年1月13日至2019年6月6日期间获取的13景Sentinel-1SAR数据(VV极化),采用短基线集技术(SBAS)获取抚顺市矿区的地表形变信息.结果表明,抚顺市的矿区地面沉降较为严重,最大累计沉降量为138.929 mm,在老虎台煤矿和泰和煤矿.确定了抚顺市2019年1月至2019年6月内形变速率,最大形变速率为-199.961 mm/a,选择典型的4个位置绘制多时相形变速率变化图,采用常规四等水准控制点验证解算精度,结果表明SBAS-INSAR技术适用于矿区地表沉降监测和分析. 相似文献
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利用双极化Sentinel-1数据有望得到较单极化数据更好的城市地表形变监测结果。以典型受地表沉降灾害影响的两座超大城市（墨西哥的墨西哥城和中国北京市）为研究区,分别基于长时序单、双极化Sentinel-1数据,利用时序合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar, InSAR）技术和极化时序InSAR技术对两城市近年地表形变进行监测研究。结果表明,利用双极化Sentinel-1数据对干涉图进行极化优化后,干涉图相位质量得到提升,高质量像元比例明显增加。使用双极化数据后,形变监测点密度有显著提升,相比于单极化数据结果,墨西哥城和北京市监测点密度分别提升88%和50%;更高的监测点密度使部分区域双极化数据反演地表形变的准确性更高。与单极化Sentinel-1数据相比,利用双极化Sentinel-1数据进行城市地表形变监测可得到监测点密度更高、可靠性更好的结果。 相似文献
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针对城市道路网变形监测存在的高分辨率影像获取难、道路人工提取效率低、传统变形监测工作量大等难题,本文提出了一种基于融合Deep-ResUnet和PS-InSAR的城市道路网形变监测方法。主要思路为：首先对目标区的哨兵-1A(Sentinel-1A)影像数据进行伪彩色变换建立道路数据集;然后训练深度残差网络(Deep-ResUnet)模型并对道路网栅格进行提取;最后利用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术获取PS点形变信息与道路网栅格融合。研究结果表明,Sentinel-1A影像经过伪彩色处理后,能提高城市道路网提取的完整性,交并比提高6%～9%,道路提取精度平均提高10%左右,得到的城市道路网形变信息专题图能为城市道路变形监测和健康状况评估提供科学依据。 相似文献