【摘 要】
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以藏南错那地区为研究区，利用光学遥感影像解译与PS-InSAR识别技术等综合遥感识别方法获取研究区地质灾害隐患区数量及分布特征，分析典型隐患区在其时间序列上的形变特征。结果表明：（1）光学遥感影像识别地质灾害隐患区共135处，整体识别率76.3%,识别正确率93.1%; PS-InSAR技术识别地质灾害隐患区共47处，整体识别率26.6%,识别正确率97.9%;综合遥感识别方法共识别地质灾害隐患区
【基金项目】
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云南省科技厅-云南大学联合基金重点项目（2019FY003017）； 中国地质调查局项目（DD20221824）； 云南大学湄公河次区域气候变化研究省创新团队项目（2019HC027）；
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以藏南错那地区为研究区，利用光学遥感影像解译与PS-InSAR识别技术等综合遥感识别方法获取研究区地质灾害隐患区数量及分布特征，分析典型隐患区在其时间序列上的形变特征。结果表明：（1）光学遥感影像识别地质灾害隐患区共135处，整体识别率76.3%,识别正确率93.1%; PS-InSAR技术识别地质灾害隐患区共47处，整体识别率26.6%,识别正确率97.9%;综合遥感识别方法共识别地质灾害隐患区137处，其中崩塌76处、滑坡30处、泥石流18处、冰湖溃决13处，整体识别率为77.4%;（2）光学遥感影像和PS-InSAR技术在识别地质灾害方面都有各自的优势，二者均能较好地识别出崩塌与滑坡灾害；对于泥石流与错那地区典型的冰湖溃决地质灾害，基于光学遥感影像识别比基于PS-InSAR技术识别具有更好的效果；（3）通过综合利用光学遥感影像与InSAR技术识别地质灾害，分析典型地质灾害隐患区发育规律，可为藏南错那地区防灾减灾工作提供理论参考与技术支持。
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