基于InSAR的宜川县滑坡早期识别与危险性评价

作     者：郭秉楠 

作者单位：长安大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张茂省

授予年度：2022年

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] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 

主      题：滑坡灾害 InSAR技术 早期识别 层次分析法 危险性评价 

摘      要：二十世纪以来,社会经济高速发展,人类活动越加频繁,导致环境变化较于之前更为恶劣,因而如滑坡等地质灾害的发生频率也越来越高,如何对潜在滑坡隐患进行行之有效的识别是当前研究的重点。地表形变作为滑坡发生时最明显的信息体现,同时也是滑坡隐患识别重要的指标体现。本文依托PS-InSAR与SBAS-InSAR技术对研究区内不稳定斜坡进行了潜在滑坡早期识别,在此基础上结合多数据源对宜川县地区进行黄土滑坡灾害的危险性评价,将形变信息与多数据源相结合,以GIS空间技术为支撑,得到更为精细化的滑坡危险性评价区划图。取得的主要成果如下:(1)利用PS和SBAS技术对研究区进行观测,使用62景降轨Sentinel-1A数据,通过提取研究区的形变信息,获取地表形变速率图。形变结果表明,采用PS技术获取形变区形变速率为-22mm/y～12mm/y,采用SBAS技术获取的形变速率范围为-33mm/y～16mm/y,经过对比分析得到两种方法结果具有一致性和有效性。(2)在经过两种InSAR技术提取研究区地表形变速率的基础上,对DEM数据进行GIS空间分析,划分出斜坡单元并结合光学遥感影像目视解译,通过从InSAR监测结果中获取到的形变信息筛选出65个潜在滑坡隐患点。分析潜在滑坡点的形变监测结果和影响因素,宜川县的整体地表形变较为稳定,局部存在较少活跃形变。(3)通过InSAR技术对重点滑坡进行监测并获得形变信息。时序分析的结果表明,安家塬滑坡在降雨前的形变较小,诱发滑坡的主要原因是强降雨。许家峁滑坡在发生后,坡体的形变速率迅速增大,达-30mm/y以上,在后续中还有形变趋势,应当对其实行治理措施,对滑坡点进行重点监测。(4)基于层次分析法并结合实际情况对宜川县进行滑坡灾害危险性评价。选取评价指标因子,同时利用Arc GIS将评价指标叠加计算,将宜川县划分为极高危险区、高危险区、中危险区及低危险区四个危险区。极高危险区为506.77km,面积占比为17.29%;高危险区为1013.54km,面积占比为35.68%;中危险区为922.39km,面积占比为31.47%;低危险区为458.70km,面积占比为15.56%。通过ROC曲线验证精度得AUC值为0.825,说明模型精度较高,具有可信度。