基于InSAR与光学遥感的高山峡谷区滑坡隐患识别研究与应用

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近年来金沙江白格滑坡、四川茂县新磨村滑坡等一系列突发性滑坡具有高位、隐蔽等特征,仅靠传统的调查无法识别这些滑坡隐患,因此本研究将InSAR技术与光学遥感综合应用,形变信息与图谱信息相结合、相互补充,探索适用于高山峡谷地区的综合遥感滑坡隐患识别方法,最大限度的识别滑坡隐患。金沙江贡觉段地处金沙江断裂带,地质活动强烈,频繁地发生滑坡灾害。本论文综合考虑了金沙江贡觉段的地形地貌特点和InSAR技术的优缺点,选用Sentinel-1数据采用Stacking InSAR技术获取了LOS方向的年平均地表形变速率;结合地表形变信息、光学遥感目视解译实现了金沙江贡觉段滑坡隐患的识别,通过野外考察验证了滑坡隐患识别结果的有效性及可靠性。论文主要成果如下:(1)利用Sentinel-1升轨数据得到覆盖研究区雷达视线方向上的年平均形变速率,最大形变速率0.404m/a,最小形变速率0.010m/a;Sentinel-1降轨数据获取的最大形变速率为0.086m/a,最小形变速率为0.067m/a。(2)以LOS方向形变速率的绝对值0.01m/a为阈值,基于升降轨数据的年平均形变结果共圈定出41处较明显的形变区域,升轨数据圈定出16处较大形变区域,降轨数据探测到26处较大形变区域,其中1处较大形变区两种轨道的SAR影像均探测到了。通过两种轨道的Sentinel-1数据对研究区的滑坡隐患识别在某种程度达到了互相弥补的目的。(3)对圈定的41处较大形变区域进行地质解译,确定滑坡隐患点。通过判别分析其中有30处形变区可确定为滑坡隐患区域,滑坡隐患识别验证率达73.18%,其余11处为流水侵蚀、崩塌、冰川运动和地面塌陷等造成的地表形变,均不是滑坡隐患。(4)InSAR与光学遥感技术在研究区范围内共识别出44处滑坡隐患,有30处是通过InSAR技术获取的形变区及光学影像目视解译判定识别的,24处通过光学遥感目视解译识别,其中有10处InSAR与光学遥感全都识别出。研究区有15处滑坡隐患具有金沙江干流堵江风险,有7处滑坡隐患威胁人类工程活动(耕地和居民点),确定了边界、规模、活动性、威胁对象等特征并编制了金沙江贡觉段滑坡隐患分布图。野外验证了24处滑坡隐患,隐患识别准确率达87.5%。上述研究成果,证明了综合遥感技术用于高山峡谷区识别滑坡隐患是可行性,该研究案例可为防灾减灾奠定了基础,同时为高山峡谷地区大范围内的滑坡隐患识别提供参考,具有较大的发展应用前景。
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