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作者：刘清瑶广州大学

学位级别：硕士

我国地质灾害多发,其每年都造成了大量的人员伤亡和经济损失。据统计,2021年全国共发生地质灾害4772起,造成80人死亡、11人失踪,直接经济损失32亿元。滑坡是一种常见的、占比最重、分布最广泛的地质灾害,我国各省市地区都深受其害,减轻... 详细信息

我国地质灾害多发,其每年都造成了大量的人员伤亡和经济损失。据统计,2021年全国共发生地质灾害4772起,造成80人死亡、11人失踪,直接经济损失32亿元。滑坡是一种常见的、占比最重、分布最广泛的地质灾害,我国各省市地区都深受其害,减轻和避免滑坡灾害的危害,加强滑坡监测预警、预报体系建设是我国着力研究的课题之一。对滑坡开展形变监测可以获得滑坡从稳定到失稳的时间序列,从而为滑坡预报预警提供一定的数据支持。MT-In SAR技术能够削弱时空失相干和大气延迟的影响,同时兼具全天时、全天候、高精度、大范围面状测量等优势,已广泛应用于长时序滑坡灾害形变监测中。但在滑坡发生地所在的山区测量中,MT-In SAR技术仍存在着MPs点空间分布密度低且监测精度易受大气误差的影响等不足。受到持续降雨影响,2017年10月21日0时20分,重庆市巫溪县大河乡广安村发生山体滑坡灾害,滑坡体长约400m,总量600余万方,造成1户9人被埋失踪,160余人紧急转移安置,倒塌房屋26户62间,直接经济损失500余万元。经认定,该滑坡属大型高位岩质滑坡,危险程度高,威胁对象多。一旦滑坡再次发生滑移,将阻断西溪河河道约500米,形成堰塞湖,直接威胁上游及下游沿线居民生命财产安全。基于此,本文以重庆广安村滑坡为研究区域,针对MT-In SAR技术在山区监测的不足开展研究,并获取广安村滑坡的平均形变速率和形变时序,分析广安村滑坡的形变运动特征,同时进行崩塌体积建模,为二次滑坡的防灾减灾提供数据支撑。本文的研究成果主要包括以下三个方面:(1)对比分析时空滤波法、一次和二次多项式高程拟合法以及外部数据ERA5模型改正法在SBAS-In SAR技术中大气误差改正的效果。结果表明,二次多项式高程拟合改正法是本文研究区域内最优的大气误差改正方法,为在地表起伏大、形变量级大且覆盖面积较小的山区开展In SAR监测研究的大气误差改正方法选择提供参考。(2)提出一种基于多视的Sta MPS-SBAS改进技术,并将其应用到广安村滑坡时序形变监测中。结果共获取了14967个MPs,比改进前获取的MPs数量增加了51.8%,覆盖了广安村滑坡95%以上的面积。(3)对广安村滑坡及周边危险区域开展了长时期的形变监测。结果表明,(1)广安村滑坡的形变在空间上呈“人”字形分布,包括SA、TA、DA和PSA3四个活动变形区,其最大沉降速率达到了-89.4mm/yr,最大累积沉降量为-331.2 mm。(2)以年为单位将整个观测时段划分为三个阶段,S1:2018.12前;S2:2019.01—2019.12;S3:2020.01之后。通过计算三阶段的平均形变速率和四个活动变形区内特征点的时序分析知,广安村滑坡大部分区域已趋于稳定,但PSA3仍处于加速形变中,该区域存在二次滑坡的可能。(3)通过引入降雨量数据,发现广安村滑坡的形变量与降雨量的相关系数R=0.88。一旦强降雨引起PSA3加速形变,当形变累积到抗滑区不足以支撑其压力时,则会导致二次滑坡。(4)利用69个与广安村滑坡相似的历史滑坡样本进行面积-体积建模,计算潜在的滑坡PSA3的未来崩塌体积为5×10m。

关键词： MT-InSAR 广安村滑坡滑坡形变监测大气误差改正

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时序InSAR技术广安村滑坡形变监测与分析研究

时序InSAR技术广安村滑坡形变监测与分析研究

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作者：牛敏杰西安科技大学

学位级别：硕士

我国是世界上地质灾害频发的国家之一,滑坡占我国地质灾害发生总数的比重较大,由于滑坡发生的不确定性,每年都会造成很大的人力、物力、财力资源损失,时刻威胁着群众生命和财产安全。2017年10月21日凌晨重庆市巫溪县大河乡广安村发生大... 详细信息

我国是世界上地质灾害频发的国家之一,滑坡占我国地质灾害发生总数的比重较大,由于滑坡发生的不确定性,每年都会造成很大的人力、物力、财力资源损失,时刻威胁着群众生命和财产安全。2017年10月21日凌晨重庆市巫溪县大河乡广安村发生大型山体滑坡,引起局部坡体产生剧烈变形,存在很大的安全隐患,因此进行广安村滑坡形变监测与分析研究具有重要的实际意义。随着科技不断发展,InSAR技术为滑坡形变监测提供了新方法,具有全天时、范围广、精度高和受气候条件限制小的优势,在滑坡识别和监测领域得到了广泛应用。但由于大型高位山体滑坡形变量级大、速度快,传统DInSAR技术易受时空失相干、大气延迟等因素干扰,难以获得可靠的形变结果,因此结合有效技术进行滑坡形变监测与分析研究具有重要的应用价值。针对以上问题,本文采用时序InSAR技术对广安村滑坡前后的形变进行监测分析与预计研究,主要研究内容和成果如下:(1)广安村滑坡前后时序形变监测与分析。分别采用SBAS-InSAR和IPTA技术对覆盖滑坡区域84景Sentinel-1A数据进行处理,其中滑坡前为2017年3月17日至2017年10月19日共18景数据,滑坡后为2017年10月31日至2019年12月26日共66景数据,优化数据处理流程,获取了滑坡前后的年平均形变速率和时序累积形变量。通过选择典型特征点,对两种方法获取的形变速率进行验证分析,滑坡前相关系数为0.86,滑坡后相关系数为0.85,说明了两种InSAR结果在位置和量级上都具有较好的一致性,滑坡发生前后在坡体上均存在有明显的形变区域。(2)广安村滑坡形变特征分析。采用Offset Tracking技术对滑坡前后两景ALOS2数据进行处理,获取了滑坡的二维偏移量,距离向和方位向形变与滑移区域位置分布一致。结合时序InSAR形变结果与已有的滑坡资料,从滑坡二维偏移量、滑坡前后形变空间分布以及影响因素三个角度分析滑坡形变特征。结果显示,广安村滑坡发生前后时序InSAR形变空间分布与滑坡失稳拉裂位置、形变分区的分布以及光学影像变化基本吻合,验证了时序InSAR结果的合理性,局部坡体在滑坡后仍持续形变,在异常降雨、灰岩溶蚀、冲沟切割、地形起伏以及人类活动等触发因素作用下仍有滑动的可能性,可以结合时序InSAR技术加强对滑坡稳定性的探测。(3)基于时序InSAR技术和PSO-SVR算法建立滑坡后形变预计模型。结合滑坡后形变的空间分布特征,在不同形变分区内选择具有显著形变信号的特征点,提取对应的时序累积形变量,将数据按照9:1的比例划分训练集和测试集,建立滑坡后形变预计模型,利用模型评价指标对预计模型精度进行评定。研究结果表明PSO-SVR算法可以对时序InSAR形变结果进行较好的预计,测试集数据的决定系数均大于0.5,模型预计拟合度较好,为滑坡稳定性分析提供了一种有效的预计方法。

关键词：广安村滑坡时序InSAR 支持向量机 PSO优化算法形变监测

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基于SBAS-InSAR技术的广安村滑坡形变监测分析

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地理空间信息 2023年第1期21卷 79-84页

作者：牛敏杰师芸吕杰赵侃石龙龙西安科技大学测绘科学与技术学院陕西西安710054 自然资源部煤炭资源勘察与综合利用重点实验室陕西西安710021

2017-10-21重庆市巫溪县大河乡广安村发生高位山体滑坡,针对滑坡后坡体稳定性差、监测难度大的问题,基于覆盖广安村滑坡(2017-10-31—2018-10-26)的31景Sentinel-1A数据,利用SBAS-InSAR技术提取了滑坡时序形变信息,并与光学影像形变特... 详细信息

2017-10-21重庆市巫溪县大河乡广安村发生高位山体滑坡,针对滑坡后坡体稳定性差、监测难度大的问题,基于覆盖广安村滑坡(2017-10-31—2018-10-26)的31景Sentinel-1A数据,利用SBAS-InSAR技术提取了滑坡时序形变信息,并与光学影像形变特征进行对比分析,进一步证明了SBAS-InSAR技术在滑坡监测与稳定性分析方面的技术优势。结果表明,2017-10-31—2018-10-26广安村滑坡垂向形变速率为-140~60 mm/a,最大累积形变量为-150 mm,位于潜在滑源区2中部,在滑移区和潜在滑源区内可见明显形变,滑移区前缘坡体呈现持续蠕动形变。

关键词：广安村滑坡 SBAS-InSAR 形变监测光学遥感

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