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基于SBAS技术的岷江流域潜在滑坡识别
引用本文:张诗茄,蒋建军,缪亚敏,白世彪.基于SBAS技术的岷江流域潜在滑坡识别[J].山地学报,2018(1).
作者姓名:张诗茄  蒋建军  缪亚敏  白世彪
作者单位:南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;南京师范大学江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点;南京师范大学江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心;
摘    要:小基线(Small Baseline Subsets,SBAS)技术可以获取微小的形变信息和长时间序列的缓慢地表形变场,在地表形变监测中具有较广的应用前景。本文以地形陡峭的岷江流域为研究区,基于小基线技术获取沿雷达视线方向的形变速率,将其转化为沿坡面方向的形变速率,利用核密度分析对潜在滑坡区域进行提取。研究发现,岷江流域的30处历史滑坡中,有18处位于提取的潜在滑坡区中,有11处位于发生形变的地区范围内,仅有1处位于发生形变的地区之外。这表明,SBAS技术可以较好地监测地势陡峭地区的地表形变,在潜在滑坡识别方面具有较高的可行性。

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