融合多源遥感的滑坡隐患识别及形变监测--以井冈山下茅坪水库滑坡为例

作     者：危洪波 龚珺 夏元平 王霞迎 陈帅强 杨雨媚 折育霖 储小东 WEI Hongbo;GONG Jun;XIA Yuanping;WANG Xiaying;CHEN Shuaiqiang;YANG Yumei;SHE Yulin;CHU Xiaodong

作者机构：江西省地质调查勘查院地质环境监测所江西南昌330013 东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 

出 版 物：《东华理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of East China University of Technology(Natural Science))

年 卷 期：2024年第47卷第3期

页      面：286-293页

学科分类：081803[工学-地质工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(42174055) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ210722) 

主　　题：StaMPS InSAR SBAS InSAR 滑坡早期识别 光学遥感 小尺度滑坡 

摘      要：利用现代遥感技术进行潜在滑坡体的大范围识别及重点滑坡监测,已成为当前防灾减灾的研究重点。其中,对植被茂密区域小尺度滑坡的探究一直是研究的难点。以井冈山下茅坪水库滑坡及周边区域为例,联合光学影像及Sentinel 1A雷达影像,利用光学解译及InSAR形变技术,实现大范围滑坡隐患体的识别;并借助StaMPS InSAR、SBAS InSAR技术,对重点小规模滑坡体进行长时序形变监测。研究结果表明,基于StaMPS InSAR大范围识别出3处滑坡,融合GF数据的影像解译,确定井冈山下茅坪水库滑坡为隐患体。针对隐患体,基于上述两种InSAR技术进行长时序形变监测,获取其滑动前后的形变状态。且此滑坡的发生与地形坡度、降雨和人类活动存在强相关。研究结果可为小尺度滑坡隐患体的识别及监测提供参考。