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我国西部山区地形地貌复杂，地质构造运动活跃，频频发生地质灾害，给人们的生命财产安全都带来严重威胁。近几年，岷江上游及附近区域已有多次大地震的记录，大地震对山体有震裂松动效应，引起大量的山体开裂，致使原本就有很多滑坡隐患的情况更加恶化，因此，迫切需要对岷江上游开展大范围的潜在滑坡早期识别。InSAR技术具有穿透性强、范围大、精度高的特点，本文以Sentinel-1A影像为数据源，以岷江上游为研究区，建立融合多源数据的滑坡早期识别技术方法；对Sentinel-1A数据在研究区地形可视性进行研究；丰富了潜在滑坡识别规则，开展了滑坡的早期识别研究；基于滑坡识别的结果，进行危险性等级划分。本文的主要成果与结论如下：
(1)建立融合SAR图像、DEM数据和高分辨率的光学遥感影像等多源数据的技术方法，进行潜在滑坡的早期识别。对Sentinel-1A数据在研究区范围进行地形可视性研究，结果为Sentinel-1A升轨数据在岷江上游叠掩和阴影的总面积约占流域总面积的5.14%，约95.5%的地质灾害点在可视区域，表明Sentinel-1A升轨数据能够满足地表形变反演的需求和对滑坡早期识别的研究。
(2)运用PS-InSAR和SBAS-InSAR两种技术获取岷江上游地表形变结果，两种技术获得的形变总体趋势基本一致，表明InSAR技术在该区域地表形变监测上的有效性。基于形变结果分析发现，重大形变区主要集中在河流两侧以及高海拔区域的冰山区域，靠近河谷地区主要呈现下陷，远离河谷的高山区域主要呈现抬升的总体特征，这是河流冲蚀，构造等因素影响的结果。同时，强降雨及地震同样会引起地表的突变。从研究区形变结果发现，SBAS更适合反演城区这类目标为面状的区域。
(3)基于设定不稳定斜坡形变阈值、地灾点分布特征设定隐患区、潜在滑坡在光学遥感上的特征、引入滑坡单元作为潜在滑坡的参考边界的识别规则，丰富了以往的识别规则，更合理也更可靠。根据识别规则，一共识别出潜在滑坡283处，其中新发现82处潜在滑坡。滑坡主要集中在NDVI<0.3、高程<2500m、坡度<35°的区域，叠加Sentinel-2影像，发现大部分潜在滑坡在耕地、盘山公路、裸地等区域。
(4)基于潜在滑坡早期识别结果的滑坡面积和区内最大形变速率，与坡度、NDVI等8个因子运用层次分析法，划分潜在滑坡的危险等级。结果表明：分别有53个极低危险滑坡、120个低危险滑坡、98个中危险滑坡、12个高危险滑坡，面积分别约占所有潜在滑坡面积的8.47%、32.48%、53.59%、5.46%，说明极低危险滑坡平均面积较小，而中危险滑坡的平均面积较大。
(1)建立融合SAR图像、DEM数据和高分辨率的光学遥感影像等多源数据的技术方法，进行潜在滑坡的早期识别。对Sentinel-1A数据在研究区范围进行地形可视性研究，结果为Sentinel-1A升轨数据在岷江上游叠掩和阴影的总面积约占流域总面积的5.14%，约95.5%的地质灾害点在可视区域，表明Sentinel-1A升轨数据能够满足地表形变反演的需求和对滑坡早期识别的研究。
(2)运用PS-InSAR和SBAS-InSAR两种技术获取岷江上游地表形变结果，两种技术获得的形变总体趋势基本一致，表明InSAR技术在该区域地表形变监测上的有效性。基于形变结果分析发现，重大形变区主要集中在河流两侧以及高海拔区域的冰山区域，靠近河谷地区主要呈现下陷，远离河谷的高山区域主要呈现抬升的总体特征，这是河流冲蚀，构造等因素影响的结果。同时，强降雨及地震同样会引起地表的突变。从研究区形变结果发现，SBAS更适合反演城区这类目标为面状的区域。
(3)基于设定不稳定斜坡形变阈值、地灾点分布特征设定隐患区、潜在滑坡在光学遥感上的特征、引入滑坡单元作为潜在滑坡的参考边界的识别规则，丰富了以往的识别规则，更合理也更可靠。根据识别规则，一共识别出潜在滑坡283处，其中新发现82处潜在滑坡。滑坡主要集中在NDVI<0.3、高程<2500m、坡度<35°的区域，叠加Sentinel-2影像，发现大部分潜在滑坡在耕地、盘山公路、裸地等区域。
(4)基于潜在滑坡早期识别结果的滑坡面积和区内最大形变速率，与坡度、NDVI等8个因子运用层次分析法，划分潜在滑坡的危险等级。结果表明：分别有53个极低危险滑坡、120个低危险滑坡、98个中危险滑坡、12个高危险滑坡，面积分别约占所有潜在滑坡面积的8.47%、32.48%、53.59%、5.46%，说明极低危险滑坡平均面积较小，而中危险滑坡的平均面积较大。