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基于SBAS-InSAR技术的温泉县滑坡形变监测与预测研究

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基于SBAS-InSAR技术的温泉县滑坡形变监测与预测研究

作者：於心竹东华理工大学

学位级别：硕士

滑坡属于地质灾害的一种,不仅威胁着人类的生命安全,而且对人类的生存环境、自然资源和经济发展都有着严重的影响。近年来,温泉县的滑坡灾害发生频繁。根据温泉县防灾减灾的工作需要,对温泉县开展有效的滑坡形变监测工作和预测研究具有... 详细信息

滑坡属于地质灾害的一种,不仅威胁着人类的生命安全,而且对人类的生存环境、自然资源和经济发展都有着严重的影响。近年来,温泉县的滑坡灾害发生频繁。根据温泉县防灾减灾的工作需要,对温泉县开展有效的滑坡形变监测工作和预测研究具有重要意义。与常规的形变监测手段不同的是,合成孔径雷达干涉测量具有监测范围广、精度高等优点,可全天时获取地表形变,为滑坡研究提供了有效的监测手段。但是,如何将InSAR技术更有效地应用于滑坡监测研究,并提高滑坡监测与预警的效率,这个问题仍待解决。本文基于Sentinel-1雷达影像,采用SBAS-InSAR技术反演了温泉县区域的地表形变速率,对温泉县滑坡区域进行早期识别,并建立自回归模型(AR)、长短期记忆网络模型(LSTM)、自回归差分移动平均模型(ARIMA)、AIC-ARIMA优化模型、等权重法的LSTM-ARIMA组合模型和误差方差加权平均法的LSTM-ARIMA组合模型6种经典模型并对滑坡位移进行预测。结合最小二乘的非线性参数拟合方法,将降水量作为外部参数与实验原始数据进行拟合,利用这种改进的ARIMA预测模型进一步预测滑坡位移。主要研究成果如下:(1)基于SBAS-InSAR技术的新疆温泉县滑坡的形变监测。利用SBAS-InSAR技术,反演了温泉县2018年1月～2022年6月的年均地表形变速率及时序形变量,识别出149处疑似滑坡隐患点。SBAS-InSAR监测结果表明,随着时间的推移,温泉县地表形变的时空分布和量级发生了明显变化,监测时段内温泉县形变速率为-161～-9mm/a。重点分析4处典型滑坡,从地质构造、地层岩性、降水、地形地貌、植被覆盖、人类活动6个方面分析了其对温泉县典型滑坡的影响。(2)对比了6种经典的预测模型。介绍了AR模型、LSTM模型、ARIMA模型、AIC-ARIMA优化模型、等权重法的LSTM-ARIMA模型、误差方差加权平均法的LSTM-ARIMA模型,并利用这6种经典预测模型对温泉县的滑坡进行预测。结果表明,采用测试集/训练集为8:2时,预测模型的效果最佳。组合模型的预测精度明显优于单一模型,单一预测模型中,LSTM模型精度最高,其次为AIC-ARIMA优化模型和ARIMA模型,AR模型精度最差。(3)改进了一种滑坡ARIMA预测模型。本文结合最小二乘法,引入降水量作为外部参数,将其实验数据进行多次非线性迭代拟合,以此得到改进的ARIMA模型。结合温泉县SBAS-InSAR监测结果,将改进的ARIMA模型预测结果与AR模型、LSTM模型、ARIMA模型、AIC-ARIMA优化模型、等权重法的LSTM-ARIMA模型、误差方差加权平均法的LSTM-ARIMA模型预测结果进行比较。结果表明,改进的ARIMA预测模型的预测精度最佳。在预测结果的比较分析中,本文方法的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差均小于其他6种模型,说明本文方法的预测结果更为准确。

关键词： SBAS-InSAR 滑坡形变监测滑坡预测

DS-InSAR技术在复杂艰险山区滑坡形变监测中的应用前景研究

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测绘科学技术 2020年第3期8卷 106-113页

作者：何沐赵有兵中铁二院工程集团有限责任公司四川成都

分布式目标雷达干涉(DS-InSAR)技术既继承了传统InSAR技术观测范围广、自动化程度高等技术优势,又能提高复杂艰险山区时序InSAR相干点密度,可应用于滑坡形变监测。本文利用覆盖康定附近的Sentinel-1A升轨影像,基于KS统计检验方法和自适... 详细信息

分布式目标雷达干涉(DS-InSAR)技术既继承了传统InSAR技术观测范围广、自动化程度高等技术优势,又能提高复杂艰险山区时序InSAR相干点密度,可应用于滑坡形变监测。本文利用覆盖康定附近的Sentinel-1A升轨影像,基于KS统计检验方法和自适应滤波,提取出了位于岩屑区、裸露土坡的DS点,并进行滑坡形变分析,实验结果为:该滑坡区域在2017年3月~2018年10月的监测时间内,年平均沉降速率约为10.9 mm/y,最大沉降量达到21.0 mm;且发生较大沉降时间段主要集中于每年5~8月,与该区域集中降雨时间相符。实验表明DS-InSAR技术对复杂艰险山区进行滑坡形变监测具有重要的参考价值。

关键词：复杂艰险山区滑坡形变监测 DS-InSAR技术 KS统计检验方法

滑坡灾害监测的圆弧合成孔径雷达大气相位校正方法

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测绘学报 2022年第10期51卷 2139-2148页

作者：杜年春王玉明沈向前谢翔湖南师范大学信息科学与工程学院湖南长沙410081 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司湖南长沙410117

地基圆弧合成孔径雷达通过形变值测量实现滑坡预警,是一种重要的滑坡灾害监测遥感手段。大气相位校正影响形变值测量精度,是长时间稳定监测的关键技术。本文提出一种基于网格划分的两阶段大气相位校正方法。该方法通过特征提取及分类获... 详细信息

地基圆弧合成孔径雷达通过形变值测量实现滑坡预警,是一种重要的滑坡灾害监测遥感手段。大气相位校正影响形变值测量精度,是长时间稳定监测的关键技术。本文提出一种基于网格划分的两阶段大气相位校正方法。该方法通过特征提取及分类获得永久散射点,基于此实现监测点的自动筛选;利用网格估计大气相位,有效降低运算量,提高了计算效率;结合空间滤波和时间序列滤波,保证了大气相位估计的准确性。实测数据处理结果表明了该文所提方法在大气相位校正方面的有效性。

关键词：地基圆弧合成孔径雷达滑坡形变监测大气相位校正永久散射体

地基雷达干涉测量技术在滑坡灾后稳定性评估中的应用

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大地测量与地球动力学 2016年第8期36卷 674-677,693页

作者：刘斌葛大庆张玲李曼王艳王毅张晓博江利明柳林孙亚飞高斌斌中国国土资源航空物探遥感中心北京市学院路31号100083 中国科学院测量与地球物理研究所武汉市徐东大街340号430077

针对2014-09-01大树场镇大面积山体滑坡灾后稳定性,从IBIS-L地基雷达形变测量原理和关键技术(步进频率连续波和合成孔径雷达)入手,给出地基InSAR数据处理流程,获得了滑坡灾后高精度、高时空分辨率的形变演化特征,测量精度达到亚mm级。地... 详细信息

针对2014-09-01大树场镇大面积山体滑坡灾后稳定性,从IBIS-L地基雷达形变测量原理和关键技术(步进频率连续波和合成孔径雷达)入手,给出地基InSAR数据处理流程,获得了滑坡灾后高精度、高时空分辨率的形变演化特征,测量精度达到亚mm级。地基InSAR结果表明,滑坡体滑动幅度较大的区域位于滑坡体左侧中上部(120mm)和右侧中上部(75mm)。滑动主要由堆积松散土在裂隙水、雨水等作用下造成,产生较大次生灾害的可能性较小。

关键词：地基合成孔径雷达步进频率连续波合成孔径雷达干涉测量技术滑坡形变监测

利用Sentinel-1A的时序干涉测量探测蒲县滑坡形变

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科学技术与工程 2021年第18期21卷 7447-7454页

作者：高二涛李豪雍琦付波霖范冬林桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541006 广西空间信息与测绘重点实验室桂林541006 山西省工业设备安装集团有限公司太原030000

利用覆盖山西蒲县地区的24景Sentinel-1A升轨影像,分别采用永久散射体雷达差分干涉测量(PS-InSAR)与短基线集雷达干涉(SBAS)技术对研究区域2019-01—2019-12的地表进行时序形变监测,获取蒲县地区疑似滑坡体位置、范围及滑坡速率,并对两... 详细信息

利用覆盖山西蒲县地区的24景Sentinel-1A升轨影像,分别采用永久散射体雷达差分干涉测量(PS-InSAR)与短基线集雷达干涉(SBAS)技术对研究区域2019-01—2019-12的地表进行时序形变监测,获取蒲县地区疑似滑坡体位置、范围及滑坡速率,并对两种监测结果进行对比,深入分析滑坡隐患的可能性成因。结果表明,两种时序InSAR技术采集的形变信息大致相同,蒲县大部分地区趋于稳定状态,年平均形变速率在-10~10 mm/a;其中存在4处位置一致、形变明显的疑似滑坡点,分别是半沟村罗克线两侧、水泉窊015乡道附近、郭家山周边及井子洼村赵克路沿线。

关键词：时间序列InSAR 山西蒲县 Sentinel-1A 滑坡形变监测

基于高斯过程回归的降雨型滑坡InSAR形变时序重建方法研究

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基于高斯过程回归的降雨型滑坡InSAR形变时序重建方法研究

作者：李志勇重庆大学

学位级别：硕士

滑坡是一种滑移地质现象,发生时会摧毁建筑物、阻塞河道、破坏道路以及农业机械设施和水利水电设施,对人类生产、生活构成巨大威胁。由于特殊的地形地貌、气候条件影响,我国是世界上发生滑坡灾害最频繁的国家之一,因此加大对滑坡的监测... 详细信息

滑坡是一种滑移地质现象,发生时会摧毁建筑物、阻塞河道、破坏道路以及农业机械设施和水利水电设施,对人类生产、生活构成巨大威胁。由于特殊的地形地貌、气候条件影响,我国是世界上发生滑坡灾害最频繁的国家之一,因此加大对滑坡的监测力度是非常有必要的。常规的滑坡监测方法有诸多局限,如监测密度低、监测范围小、无法持续实时监测等。合成孔径雷达干涉测量(InSAR)作为一种新兴遥感技术,可以获取大面积、连续的地表形变场,不仅为滑坡提供了一种新型监测手段,而且为政府决策提供了有力的数据支撑。近年来,InSAR技术已经得到了快速地发展,但是精确地获取地表形变时间序列仍然是一大难题。传统的滤波技术难以找到时间和空间滤波的平衡点,导致一些重要的形变信号被直接滤除。为了更好地抑制非形变信号并且尽可能地保留形变信号,本文提出了一种针对于降雨型滑坡的InSAR形变时间序列重建方法。该方法的基本思想是建立一个高斯过程回归(GPR)模型,并且将历史降雨量数据作为地表形变序列的先验知识融入建模过程。在这种情况下,形变信号的高频成分可以得到较好地保存。本文的主要工作与贡献如下:(1)选取位于重庆市奉节县的童家大坪滑坡做为研究对象,并基于时序InSAR技术的思想,设计了相应的数据处理流程,对覆盖研究区域的108期由Sentinel-1A卫星采集的合成孔径雷达图像进行了干涉处理,得到了研究区域的时序InSAR形变场。(2)在滑坡的前缘、中缘、后缘区域,选取了3个具有代表性的InSAR观测点,并在时间/频率维度上与降雨数据进行了联合分析,证明了童家大坪滑坡是一个典型的降雨型滑坡。(3)通过深入分析降雨型滑坡的特点,提出了一种适合描述降雨型滑坡地表活动过程的核函数:线性周期组合函数(LCF)。与传统的“时间滤波器”相比,使用LCF作为核函数的GPR模型所重建的时序可以更好地保持InSAR观测值的细节部分,对InSAR形变时序的重建效果更好。(4)将InSAR观测点的时序分为训练集合和测试集合,并设计了两种实验方案来验证GPR模型的预测能力。与径向基函数相比,使用LCF作为核函数的GPR模型预测出来的结果可以更好地保持InSAR观测值曲线的整体趋势,进一步证明LCF适合描述降雨型滑坡地表活动过程。

关键词：滑坡形变监测合成孔径雷达干涉测量技术时序InSAR技术高斯过程回归核函数

基于SBAS-InSAR技术的白龙江中游地表变形特征分析与潜在滑坡早期识别

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基于SBAS-InSAR技术的白龙江中游地表变形特征分析与潜在滑坡早期...

作者：白艳萍兰州大学

学位级别：硕士

白龙江中游是我国地质灾害高发区,因其独特的地形地貌、地质条件,滑坡灾害和泥石流灾害频发且规模很大,造成人民生命财产的巨大损失,并对社会经济持续发展和生态环境建设造成极大影响。合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthe... 详细信息

白龙江中游是我国地质灾害高发区,因其独特的地形地貌、地质条件,滑坡灾害和泥石流灾害频发且规模很大,造成人民生命财产的巨大损失,并对社会经济持续发展和生态环境建设造成极大影响。合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar)以其监测范围大、精度高、不受天气影响等优势得到广大学者的青睐,被成功地应用于滑坡形变、地表沉降等微量形变的地学领域。将时序InSAR技术应用于白龙江中游地表形变监测,克服了传统意义上时间分辨率低、精度不高且受天气影响等局限性,实现了远距离对地表形变的大范围动态监测。本文以白龙江中游舟曲-两河口段为研究区,将Sentinel-1A升降轨SLC数据作为数据源,通过SBAS-InSAR技术开展地表形变监测。由于单轨道InSAR结果是地表真实形变矢量在雷达视线方向(Line Of Sight,LOS)向的投影分量,往往无法反应真实的地表形变。因此,本文根据升降轨SAR数据的几何信息和坡度、坡向,以升降轨LOS向形变结果为基础,构建了研究区的准三维地表形变场,在此基础上分析了研究区的地表形变时空特征。并以典型滑坡时空特征为先验知识,结合研究区的孕灾背景进行了潜在滑坡识别。主要得到以下成果和结论:(1)基于SBAS-InSAR技术获取的升、降轨LOS向形变结果建立了研究区的准三维地表形变场。本文基于SBAS-InSAR技术分别获取了白龙江中游舟曲至两河口段升、降轨的地表形变结果,两轨道的地表形变空间分布格局相同。但因几何差异,同一坡面升降轨形变速率呈现正负相反的形变速率,同一轨道在东西坡向相反的两个坡面上同样测得正负相反的形变速率,无法反映真实的地表形变情况。因此,结合升降轨卫星传感器的几何信息、坡度和坡向,采用前人的算法,建立了研究区的准三维地表形变场,得到水平东西向、垂直向和顺坡向的形变速率值。(2)分析了研究区地表形变的时空特征。研究区形变量较大的区域主要分布在河谷两侧的坡体上,其水平形变量明显大于垂向形变量,下沉区域主要分布在岷江两侧河谷上,呈现连续的分布格局,而在白龙江两侧河谷的垂向形变较为零散。同时发现水平东西向形变速率与断层活动存在极大的关联关系,推测坪定-化马断裂(走滑断层)是研究区整体产生水平形变的主要控制因子。基于时序统计分析工具对研究区地表形变的时间特征分析发现,除噪声点(或形变速率及小的点)外,线性点数量较少,主要分布在离河谷较远的区域;非线性点在河谷边坡分布较多,与该区域滑坡沿沟谷两侧发育的特征一致,其中二次性形变点的数量明显多于双线性和突变性点,尤其突变性点可以作为潜在滑坡识别的重要标志之一。(3)分析了南峪滑坡和牙豁口滑坡的发育过程,结合研究区孕灾背景进行研究区潜在滑坡早期识别。南峪滑坡和牙豁口滑坡具有相似的发育过程,均是受降雨驱动的长期地表形变累计过程,且两处滑坡的季节性形变曲线符合滑坡发育的一般特征。研究发现白龙江中游舟曲-两河口段的潜在滑坡主要分布在坡度大于10°的区域,且岩性主要是泥灰岩和千枚岩,常年受雨水冲刷和侵蚀,由于重力作用,产生季节性阶梯状地表变形,导致坡体稳定性受到破坏,最终伴随某年的降雨发生滑坡。本文根据研究区地表形变的时空特征,结合研究区的坡度、地层岩性等识别出潜在滑坡共27处,其中中牌滑坡和锁儿头滑坡已有大量研究表明其危险性,其余潜在滑坡也已具备上述滑坡发育条件,应当引起足够的重视。

关键词： InSAR 潜在滑坡识别滑坡形变监测白龙江中游

基于时序InSAR的大光包滑坡位移监测与演化态势分析

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基于时序InSAR的大光包滑坡位移监测与演化态势分析

作者：陈宇龙西南交通大学

学位级别：硕士

我国因自身的地形地貌和气候条件等因素的影响,导致我国成为世界上滑坡灾害发生最为频繁的国家之一。我国每年因滑坡造成了巨大的人员伤亡和经济损失。而滑坡发生前的形变监测和分析能为滑坡灾害预警提供重要的参考和决策依据。2008年5... 详细信息

我国因自身的地形地貌和气候条件等因素的影响,导致我国成为世界上滑坡灾害发生最为频繁的国家之一。我国每年因滑坡造成了巨大的人员伤亡和经济损失。而滑坡发生前的形变监测和分析能为滑坡灾害预警提供重要的参考和决策依据。2008年5月12日于中国四川省阿坝藏族羌族自治州汶川县发生了里氏震级8.0 Ms的特大地震,此次地震不仅造成了巨大的人员伤亡、建筑物的损毁和财产损失,也对当地的生态环境和地质构造造成了很大的破坏,引发了六万多处山体滑坡和崩塌。而位于四川省绵阳市安县高川乡大光包滑坡是汶川大地震引发的规模最大的同震滑坡,也是近几十年来世界上规模最大巨型滑坡之一。此次滑坡还形成了大量松散堆积物和不稳定坡体,且周边地震频发,降雨集中,容易诱发滑坡;强震引发的地质灾害和其长期的后效应是当前地质防灾的重要课题,为了能从源头识别、判断和评估潜在的滑坡灾害,有必要对该区域进行长时间的形变监测并分析其运动趋势。传统的滑坡表面形变监测的方法如精密水准测量、全球卫星导航系统(Global Positioning System,GPS)测量等监测精度高,可靠性强,但费时费力,且无法进行大面积的形变监测。相较而言InSAR技术具有覆盖范围广、分辨率高、全天时全天候监测、监测精度高等优点,适合大范围滑坡区域形变监测。然而,传统的DInSAR技术受时空失相关和大气延迟的影响,严重限制了DInSAR技术在形变监测的应用,尤其是在长时间缓慢位移的滑坡监测的应用。为了解决该问题,以永久散射体雷达干涉(Persistent Scatterer InSAR,PSI)技术、小基线集(Small Baseline Subset,SBAS)技术和干涉图相位叠(Stacking-InSAR)技术等多时相雷达干涉(Multi-Temporal InSAR,MTInSAR)算法相继被提出,有效抑制了DInSAR技术中失相关和大气延迟对监测结果的影响。为了获取大光包长时间的运动状态并加以分析,需要选取合适的数据和方法。本文主要的工作内容是先对84景Sentinel-1A的SAR影像数据中相邻时间段的两幅影像两两作DInSAR处理,发现大光包区域的干涉图有明显的干涉条纹,说明该区域植被覆盖少,影像相干性强,所以选用Stacking和SBAS这两种时序InSAR技术对大光包区域进行长时间的形变监测。然后分别用SRTM DEM和Tan DEM两种数字高程模型进行数据处理并生成干涉图,发现基于两种DEM计算生成干涉图的干涉条纹有明显差异,查阅资料发现大光包滑坡发生前后在不足4 km水平距离上有高达500 m高程变化。而SRTM DEM是震前制作而成的,Tan DEM是地震之后制作而成的。之后对比了两种DEM的差异,发现其变化趋势与已有的结果一致。故选取的数字高程模型为Tan DEM。基于时序InSAR方法对大光包进行形变监测,监测到大光包山体还有三处活跃的运动区域,有一处区域是原大光包孤立山峰在滑坡之后形成的断崖;剩余两处区域中,一处区域是大量松散堆积物的堆积区域,另外一处区域是滑坡流出口,监测结果表明这两处区域的运动最为活跃,原因是该区域大量松散堆积物和不稳定坡体的不稳定性造成的。在2014年018年大光包山体沿LOS向的最大形变量为20 cm。最小形变量为5 mm。同时为了验证监测结果的可靠性,使用8景2017年018年覆盖研究区域PALSAR2的升轨SAR影像数据基于SBAS算法获取大光包山体的时序形变并与相同时段Sentinel-1A数据获取的时序形变做对比,结果表明两种数据源获取的时序形变信息基本一致,验证了形变监测结果的可靠性。本文基于多时序InSAR算法对大光包滑坡进行长时间形变监测,监测到了三处仍在滑动的区域。三处滑动区域在2014年至2018年这四年保持匀速滑动的状态,若无外界条件的影响(如强降雨和地震等),这三处区域在未来几年还会持续滑动,若有降雨和地震等诱发因素下可能会发生滑坡。同时也说明大光包山体还未恢复到汶川地震震前的稳态,还需要继续对该区域进行形变监测。本文的研究表明了时序InSAR技术在滑坡长时间形变监测中的优势,随着技术的提升和算法的改进,时序InSAR技术会被更广泛的应用于滑坡监测中。

关键词：多时序InSAR 滑坡形变监测 Stacking SBAS 长时间序列