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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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采用3类InSAR产品和DEM数据开展金沙江流域乌东德水电站段的潜在滑坡探测，成功识别出多处已知和未知的滑坡点，并探测出滑坡体的形态及稳定性，提供了一种高效的大范围滑坡探测技术。同时采用小基线集InSAR技术对金坪子滑坡进行监测，不仅获得该滑坡的空间分区特征，也获取重点滑坡区的时间序列结果，并且与地面监测结果比较，精度达1.8 cm。展示了不同InSAR技术在不同尺度滑坡调查与监测中的应用特点。 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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