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基于SBAS-InSAR的潜在滑坡识别和降雨-切坡型滑坡危险预警研究

基于SBAS-InSAR的潜在滑坡识别和降雨-切坡型滑坡危险预警研究

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作者：滕作奎南昌大学

学位级别：硕士

我国是受滑坡灾害影响最为严重的国家之一,滑坡常常发生在降雨之后的山地和丘陵地区,具有突发性,严重危害人民的生命财产安全。能够快速准确识别出潜在滑坡,并对全区进行大范围的滑坡危险性预警十分重要。但是目前基于斜坡单元的滑坡易... 详细信息

我国是受滑坡灾害影响最为严重的国家之一,滑坡常常发生在降雨之后的山地和丘陵地区,具有突发性,严重危害人民的生命财产安全。能够快速准确识别出潜在滑坡,并对全区进行大范围的滑坡危险性预警十分重要。但是目前基于斜坡单元的滑坡易发性精度难以保证;传统变形监测仪进行识别潜在滑坡的方式效率过低;滑坡危险性预警只考虑降雨特征过于片面。针对这些问题,本文以定南县为例开展相关研究。为了解决斜坡单元划分效率和精度难以保证的问题,使用多尺度分割的方法进行斜坡单元划分,选取数量丰富,意义齐全的18种环境因子在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型和随机森林(Random Forest,RF)模型下进行易发性预测,获取滑坡发生的空间概率。采用具有监测范围大、精度高、不受天气影响等优势的SBAS-InSAR(Small Baseline Subset-Interferometric Synthetic Aperture Radar,SBAS-InSAR)技术,对定南县进行地表形变监测,可以有效的对地表形变进行大范围的动态监测,很好的改善了传统监测方法在时间分辨率、精度以及天气影响等方面的局限性,结合易发性的高和极高易发区,能够精准快速识别滑坡,为防灾减灾提供预判。将以提供空间概率的滑坡易发性和提供时间概率的降雨阈值模型耦合得到滑坡危险性预警,即区域滑坡的时空预警。为了更好的提高预警精度和准确性,考虑更多诱发滑坡因素,引入切坡强度这一关键特征,构建出传统静动态降雨阈值模型和连续概率静动态降雨阈值模型,为危险性预警模型提供更加准确的预测条件,提高空间分辨率。这一预警机制有助于对区域降雨-切坡型滑坡预防采取提前措施,减少灾害带来的损失。主要研究内容和结果如下:(1)基于多尺度分割算法的斜坡单元划分方法实现区域内斜坡单元的高效准确地自动划分,使得斜坡单元划分结果更优。选择常用的SVM模型和RF模型进行滑坡易发性预测建模,都可以取得很好的效果,易发性整体的分布规律基本一致。RF的易发性预测精度高于SVM模型,具有更小的均值和更大的标准差,不确定性均低于SVM模型,表明RF模型整体预测性能要高于SVM模型。(2)基于SBAS-InSAR技术进行研究区地表形变监测,使用24景Sentinel-1A升轨单视复数影像得到定南县年均地表形变速率。耦合形变速率大于10 mm/a和易发性分布在高与极高的区域进行分析,结合滑坡灾害发生的标识和高分辨率遥感影像,最终识别出研究区12处潜在滑坡。(3)引入切坡强度概念,将切坡强度作为滑坡的静态诱发因素,降雨作为动态诱发因素,对研究区降雨-切坡型滑坡事件进行分析。运用传统阈值法,建立三维坐标系,对不同降雨条件下的滑坡时间概率级别进行计算,得到各级别临界降雨阈值曲面。再将切坡强度、降雨历时、前期有效降雨量以及各级别临界降雨阈值曲线对应的时间概率通过多元回归方程进行拟合,得到降雨诱发滑坡发生的连续概率静动态降雨阈值。验证结果表明连续概率静动态降雨阈值的效果更好,具有较高的分辨率和辨识度。(4)将斜坡单元易发性和降雨阈值耦合,分别进行传统静动态危险性和连续概率静动态危险性预警。滑坡验证结果表明,两种预警效果均良好,降雨-切坡型滑坡都位于极高危险区。传统概率危险性预警中滑坡落在降雨阈值五级特别警告区域;连续概率降雨阈值危险性为0.836,属于五级警告区域。

关键词：滑坡易发性 SBAS-InSAR 切坡强度连续概率降雨阈值连续概率危险性预警

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