融合升降轨InSAR数据的东川区滑坡隐患识别_朱智富.pdf

2023 年第 38 卷 第1期2023，38(1):0137-0146地球物理学进展Progress in Geophysicshttp:/wwwprogeophyscnISSN 1004-2903CN 11-2982/P朱智富，甘淑，袁希平，等 2023 融合升降轨 InSA 数据的东川区滑坡隐患识别 地球物理学进展，38(1):0137-0146，doi:10 6038/pg2023GG0215ZHU ZhiFu，GAN Shu，YUAN XiPing，et al2023 Identification of potential landslides in Dongchuan district by integrating InSA data of ascending anddescending orbits Progress in Geophysics(in Chinese)，38(1):0137-0146，doi:106038/pg2023GG0215融合升降轨 InSA 数据的东川区滑坡隐患识别Identification of potential landslides in Dongchuan district by integrating InSAdata of ascending and descending orbits朱智富1，甘淑1，2*，袁希平1，3，张荐铭1，王睿博1，张晓伦1，4ZHU ZhiFu1，GAN Shu1，2*，YUAN XiPing1，3，ZHANG JianMing1，WANG uiBo1，ZHANG XiaoLun1，4收稿日期2022-06-26;修回日期2022-11-05投稿网址http:/www progeophys cn基金项目国家自然科学基金项目(41861054，62266026)资助第一作者简介朱智富，男，1995 年生，硕士研究生，主要从事 InSA 原理及其在地质灾害中的应用研究 E-mail:1042122083 qq com*通讯作者甘淑，女，1964 年生，教授，博士生导师，主要从事资源环境管理及 3S 技术应用领域研究工作 E-mail:gs kust edu cn1 昆明理工大学国土资源工程学院，昆明6500932 云南省高校高原山地空间信息测绘技术应用工程研究中心，昆明6500933 滇西应用技术大学云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室，大理6710064 昆明冶金高等专科学校，安宁6500511 Faculty of Land And esources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China2 Yunnan ovince University Plateau Mountain Spatial Information Surveying and Mapping Technology Applied Engineering esearchCenter，Kunming 650093，China3 Key Laboratory of Data Processing and Application，Dali 671006，China4 Kunming Metallurgical Institute of Higher Education，Anning 650051，China摘要为解决常规 InSA 技术仅能获取一维视线上的形变，导致升、降轨监测的模糊性和差异性，难以全面完整识别出区域内滑坡隐患问题 本文利用小基线数据集技术，以云南东川区为研究对象，获取该区域2018 年至 2020 年升轨和降轨 Sentinel-1A 数据，采用融合升降轨数据的方法，反演研究区垂直向和东西向二维形变场进行滑坡隐患识别，并结合遥感影像对识别结果的可靠性进行验证 实验结果显示:(1)研究区在升轨和降轨雷达视线方向上的形变速率分别为 188 188 9 mm/a、163 6 74 7 mm/a，融合升降轨数据反演出的东西向形变速率为 123 9 136 7 mm/a，垂直向为 206 5 58 5 mm/a，说明研究区地表形变在垂直方向变化较大，相对于其他方向，沉降中心更为明显(2)在单一轨道雷达视线向的升降轨形变结果中，分别有 15 和 12 个滑坡隐患区被识别;而在融合后所提取的垂直向形变场中，则有 25 个滑坡隐患区被探测，AbstractIn order to solve the problem that conventionalInSA technology can only obtain the deformation on theone-dimensional line of sight，which leads to the ambiguityanddifferenceinthemonitoringofascendinganddescending orbits and makes it difficult to fully andcompletely identify the landslide hazards in the region Inthis paper，we use the small baseline dataset technique toobtain the ascending and descending Sentinel-1A data from2018 to 2020 in Dongchuan district，Yunnan province，and use the method of integrating the ascending anddescending data to invert the vertical and east-west two-dimensional deformation fields in the study area forlandslide hazard identification，and validate the reliabilityof the identification results by combining remote sensingimages The experimental results show that:(1)thedeformation rates of the study area in the direction of theradar line of sight of the ascending and descending tracksare 188 1 88 9 mm/a and 163 6 74 7 mm/a，respectively，and the deformation rates of the inverseperformance of the integrated ascending and descendingorbit data are 123 9 136 7 mm/a in the east-westdirection and 206 5 58 5 mm/a in the verticaldirection，indicates that the surface deformation in thestudy area is more variable in the vertical direction，and地球物理学进展www progeophys cn2023，38(1)除升降轨所识别的区域外，还新增 6 处滑坡隐患 表明垂直向形变结果具有较好的监测能力，能够有效识别区域内滑坡隐患，弥补单一轨道在复杂山区应用的不足(3)通过对融合结果中典型形变区的详细分析，发现上述区域无论是在形变量时间序列特征上，还是遥感影像的光谱纹理上，都呈现出明显的滑坡特性 证明了融合升降轨数据进行滑坡隐患识别的方法，具有较高的可行性和可靠性，能够为该区域的地质灾害防治提供一定的参考关键词升降轨;SBAS-InSA;融合;东川区;滑坡隐患识别中图分类号P237文献标识码Adoi:10 6038/pg2023GG0215the subsidence center is more obvious compared to otherdirections(2)A total of 25 landslide potential areas wereidentified in the vertical deformation results from theinversion of integrated ascending and descending orbitsdata，and 6 new landslide potential areas were addedexcept the areas detected by the single trackbettermonitoring ability，which can effectively identify thelandslide hazards in the region and make up for theshortage of single orbit in complex mountain applications(3)Through detailed analysis of the typical deformationareas in the integration results，it was found that theabove-mentionedareasshowedobviouslandslidecharacteristics both in the time series characteristics ofdeformation variables and in the spectral texture of remotesensing images The method of fusing lift-track data forlandslide hazard identification is proved to be highlyfeasible and reliable，and can provide some reference forgeological hazard prevention and control in the regionKeywordsAscending and descending orbits;SBAS-InSA;Integration;Dongchuan district;Identification ofpotential landslides0引言我国是地质灾害多发的国家之一，各类地质灾害给社会经济造成了无法预估的损失(王之栋等，2020)滑坡作为一种主要的地质灾害，具有危害性大、突发性强、隐蔽性高的特征，广泛分布于我国的西南山区(葛大庆等，2019)近年来，受人类活动和全球气候变化影响，灾难性滑坡地质灾害发生更为频繁，严重威胁人们的生命财产安全(Jiao et al，2022)因此，开展以形变探测为主的滑坡隐患识别监测，能够有效规避风险，减少经济损失和人员伤亡，具有十分重要的现实意义(Sun et al，2015)目前，常用的滑坡地表形变监测技术手段有裂缝计、全站仪、精密水准仪和全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)等 这些传统技术虽然操作简单、精度高，但都是基于点的稀疏观测，不适宜大范围地质灾害普查(Calcaterra etal，2012)尤其是在西南山区，山高坡陡，地质构造复杂(Zhang et al，2021)，以人工方式开展调查极具难度 遥感作为