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利用InSAR识别与监测黑方台黄土滑坡 总被引：1，自引：0，他引：1
针对甘肃永靖县的黑方台地区滑坡不断对当地居民人身及财产安全构成重大威胁的现状,该文选取高分辨率的升降轨TerraSAR数据、3m分辨率的DEM数据和30m分辨率的SRTM DEM数据,利用InSAR技术对该地区的地表形变进行监测,主要结果如下:用Stacking技术获取了黑方台的形变速率图,识别出14处不稳定滑坡体;用SBAS-InSAR技术对典型滑坡体进行时间序列监测,将InSAR结果投影到滑坡方向与已有的GPS结果进行比较,最大较差为6mm,最大中误差为3mm。结果表明,InSAR技术用来识别与监测黄土滑坡方便可靠,并且精度较高。 相似文献
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贵州省因其复杂的地形地貌和强降水等气候特征,滑坡灾害频繁发生。亟需一种可靠的滑坡早期识别和监测方法。传统的滑坡识别和监测方法存在局限性,而InSAR技术在大规模地质灾害监测中具有独特的优势。但是,基于单一地表形变值的滑坡识别结果存在一定的不确定性。因此,本文联合InSAR技术和光学遥感,利用Sentinel-1A雷达卫星影像数据对贵州省六盘水市、铜仁市、贵阳市等地区进行大规模地表形变监测和危险形变区识别;并采用基于NDVI时间序列分析和基于滑坡发育要素的滑坡识别方法对研究区潜在滑坡灾害进行调查。利用InSAR技术对研究区域内重点滑坡（鸡场镇）进行监测,及时掌握滑坡的运动状态。本文方法对贵州省的灾害防治和管理具有重要意义。 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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地铁建设会引发城市地表形变灾害,而传统的合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）难以实现城市地铁工程区域的精细测量。本文利用TerraSAR-X高分辨率数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR方法对徐州地铁1号线东部工程场地进行了形变监测,获取了该区域2016年6月15日-2016年9月11日期间的形变时序图。通过与人工角反射器布设点的水准测量数据对比分析,发现利用两种时序InSAR测量方法得到的地表形变结果与水准测量结果非常一致,形变误差均在1 mm以内;而SBAS-InSAR探测地表形变的敏感性低于PS-InSAR。结果表明,利用高分辨率SAR影像监测城市地铁形变具有亚毫米级的测量精度和米级的定位能力,同时证明了时序InSAR分析技术在城市地铁工程形变监测应用中的广阔前景。 相似文献
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InSAR技术作为重要的对地观测技术之一,已在城市、矿山、地质灾害等地表形变监测领域得到广泛应用与探索,特别是在滑坡灾害形变监测中具有很强的实用性。为全面、准确及深入认识和梳理InSAR技术在滑坡灾害应用中的前沿科学问题、局限性、面临挑战及未来发展趋势,以期更好地服务于滑坡灾害的防治与监测。以InSAR技术滑坡灾害应用研究为主要脉络,系统阐述其研究进展:(1)以滑坡监测中应用的主要InSAR方法概述为切入点,系统梳理了各类主要方法的适用范围、优缺点及内在联系;(2)基于早期识别探测、不同量级形变监测、活动模式与三维信息获取、形变与诱因耦合4个视角,深入探析InSAR技术在滑坡应用中的最新进展、趋势及目前应用中存在的关键问题与挑战;(3)针对InSAR技术系统的局限性、滑坡灾害的特点,剖析了InSAR滑坡监测中存在的几何畸变、密集植被覆盖、大气干扰、三维形变信息获取、精度评定、滑坡形变的复杂性和非线性等问题,并对相应问题的解决提供了可行性的方案与建议措施;(4)基于InSAR滑坡行业体系构建的视角,结合人工智能(AI)、机器学习、无人机遥感及地学领域地震台网等其他观测技术,从数据处理、与其他新型技术融合对未来InSAR在滑坡应用研究进行总结和展望。 相似文献
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不稳定斜坡地表形变预测对于滑坡灾害防治和预警具有重要意义。现有监测手段覆盖范围小、成本高,相关预测方法局限于单点预测,对历史数据量要求较高。针对上述问题,本文采用小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术进行不稳定斜坡地表形变监测,设计了一种结合InSAR反演结果和门控循环单元(GRU)神经网络的不稳定斜坡地表形变预测方法。首先使用SBAS-InSAR技术对研究区域进行地表形变监测,然后利用获取到的时序形变反演结果,建立GRU模型进行形变规律学习,最后开展不稳定斜坡地表形变预测。试验结果表明,该方法对不稳定斜坡地表形变的预测平均绝对误差为0.678 mm,平均绝对比例误差为2.7%,相比于传统的支持向量回归(SVR)模型,预测效果提升超过30%,工程应用潜力较大。 相似文献
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InSAR变形监测方法与研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
变形监测是星载InSAR技术应用最为成熟的领域之一。本文首先介绍了InSAR变形监测的基本原理和卫星数据来源;然后对InSAR变形监测方法进行了系统性的分类,分析了D-InSAR、PSInSAR、SBAS-InSAR、DS-InSAR和MAI等方法的技术特点和适用范围;进而从应用的角度分析了InSAR技术在城市、矿山、地震、火山、基础设施、冰川、冻土和滑坡等领域的研究现状和不足之处;最后总结出InSAR变形监测在多维形变和低相干区测量、大气和轨道误差去除和精度评定等方面的前沿问题。 相似文献
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山体滑坡对人类安全造成严重影响,传统的滑坡形变监测成本高、耗时长、效率低,采用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术对滑坡进行形变监测,既能提升效率又可以节约成本。本文基于SBAS-InSAR技术,对昆明高铁南站2019年1月1日—2019年12月31日的24景Sentinel-1降轨数据进行处理,获取研究区的形变速率为-11.56～13.08 mm/a,利用像元二分模型对Sentinel-2光学数据进行处理,获取该区域2019年的植被覆盖度,结合6个典型形变点对研究区的形变进行了探究。研究结果表明,高铁南站山体西侧为主要形变区,植被覆盖度高的区域形变量较小,植被覆盖度低的区域形变量较大,该研究对昆明高铁南站的安全监测具有重要的意义。 相似文献
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针对矿区开采沉陷沉降量级大、形变剧烈,传统InSAR技术监测过程易出现影像失相干,监测精度较低的问题,以山西省某矿区9103工作面为例,提出SBAS-InSAR和Offset-tracking技术联合监测的方法.采用SBAS-InSAR监测沉陷盆地边缘地区微小形变,采用Offset-tracking技术监测沉陷盆地中心区域大梯度形变,并将二者的形变信息进行融合,从而获得整个采掘工作面上方地表时空变化规律.研究表明,其监测结果与实测数据吻合度较好,满足开采沉陷监测的一般精度要求,融合SBAS-InSAR和Offset-tracking技术可以有效地解决传统InSAR技术只能监测微小形变的问题,为矿区开采沉陷大梯度形变监测以及环境治理提供新的理论思路. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(3)
合成孔径雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)是探测地表形变的重要手段,然而差分干涉测量技术(differential InSAR,D-InSAR)、小基线集测量技术(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)和永久散射体测量技术(permanent scatters InSAR,PS-InSAR)在地质灾害隐患早期调查的应用中各有利弊。联合使用3种InSAR技术对127景ALOS-2数据和96景Sentinel-1数据进行处理,并在龙门山-大渡河约60 000 km2的区域解译出840处地表形变。野外实地调查发现约70%的解译形变区存在形变迹象,分析发现形变区分布与地层结构、岩性和活动断层构造之间有较为紧密的联系。对典型形变区的不同InSAR监测成果进行了对比分析,验证了不同InSAR技术在地表形变监测应用中的一致性、准确性和可靠性。 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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山体滑坡对人类安全造成严重影响,准确识别滑坡变形对预防滑坡灾害具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术可以进行空间连续地表变形监测,但无法精确获取滑坡边界的变化。为了综合监测滑坡,本文首先采用SBAS-InSAR技术与无人机影像结合的滑坡变形监测方法,利用2018年1月1日—2020年12月24日,共计80幅升轨Sentinel-1A SAR影像,进行了VV极化和VH极化数据处理;然后通过SBAS-InSAR技术获取滑坡区地表雷达视线(LOS)方向变形速率,选取了若干变形点进行滑坡体变形时序分析;最后采用无人机获取滑坡影像并提取滑坡边界,分析了滑坡边界的变形。试验结果表明,利用SBAS-InSAR技术获取的滑坡变形和无人机获取的滑坡变形趋势基本吻合,通过该方法可以获取滑坡的综合变形情况,对滑坡活动性的判断具有重要意义。 相似文献
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本文基于30景Sentinel-1影像,首先采用SBAS-InSAR技术反演了2018年4-10月雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变,并利用非冰雪覆盖的基岩区形变结果进行可靠性检验,得出均方根误差为9 mm,表明SBAS-InSAR技术应用于冰川形变监测具有较高的可靠性。然后分析了升降轨数据对不同坡向形变监测的敏感性,以及冰川碎屑流灾害发生前冰川形变的空间分布与时间演化特征。结果表明,冰川运动的主流线在东西坡交汇的中轴部,研究区平均形变量达-34.8 mm。在典型剖面上,随着海拔逐渐降低,冰川形变呈先缓慢减少,后快速增加,再缓慢减少的趋势,平均形变量为-50.1 mm。冰川碎屑流灾害发生前冰川形变已有明显的加速趋势,可为冰川灾害早期识别提供科学的数据支持。 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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针对常规大地测量监测沂沭断裂带地表形变结果无法全面反演该区域构造应力场的局限性,尝试采用PS和SBAS两种In SAR时序分析技术对该区域地表形变进行监测。首先对SBAS-In SAR技术的原理进行详细推导和分析;在此基础上,对覆盖研究区的14景ENVISAT-ASAR数据采用PS-In SAR和SBAS-InSAR技术进行处理,分别提取了该区域地表年平均形变速率图;通过与水准监测数据的对比分析发现:InSAR时序分析方法在大范围、持续缓慢断裂带地表形变监测中能够获取与精密水准监测一致的形变趋势,且SBAS-In SAR技术在数据量较少情况下能获得更好的监测效果。这表明In SAR时序分析技术可以作为断裂带微小地表形变监测的有效手段。 相似文献