地铁施工塌陷的SBAS-InSAR长时序监测与早期识别

以2019年青岛市沙子口和胜利桥发生的2处地铁施工塌陷事故为研究对象,基于改进的SBASInSAR技术,利用60景Sentinel-1卫星影像数据,获取地面塌陷前后的青岛市的地表形变时序信息,分析了塌陷事故区地面形变过程与塌陷事故的相关性,提出了利用合成孔径雷达卫星遥感数据开展城市地铁施工地面塌陷监测预警的方法。通过对沙子口和胜利桥2处事故点的长时间序列地表形变监测数据进行统计分析比较,将累积形变量转化为每日平均沉降速率,提出了用于早期识别地表沉降的指标,即在1个周期(12 d)内,平均沉降速率超过0.02 mm/d,而施工预警阈值为连续观测3个周期,平均沉降速率超过0.02 mm/d。

基于时序InSAR的水电站库岸滑坡形变监测分析

为加强对大华桥水电站库区内潜在滑坡的监测与评估,利用2018年1月至2019年7月之间共46景Sentinel-1数据和SBAS-InSAR技术获取了大华桥水电站库区内的时序InSAR形变结果。结果表明:大华桥水电站沿江库区的大华、拉古古滑坡形变速率分别为-100 mm/a和-110 mm/a,累积形变量分别为-14 cm和-12 cm,处于不稳定状态。在5~10月的汛期期间其形变速率陡然增加,受降雨影响明显。通过现场勘察,发现大华、拉古滑坡体有明显滑动迹象,表明InSAR结果可靠性较高。研究结果可为大华桥水电站库区滑坡治理提供科学依据。

利用时序InSAR进行毕节市潜在滑坡识别与形变监测

贵州省是全国地质灾害多发、频发最为严重的省份之一,还具有很强的隐蔽性、突发性和不可预见性。为加强贵州纳雍、黔西两县级区域内潜在滑坡的监测与评估,本文利用2017年3月—2020年7月Sentinel-1 SAR数据基于SBAS-InSAR技术获取了纳雍、黔西两县级区域内的时序形变结果。结果表明,在研究区域内共发现60处疑似滑坡点,在监测时段内,滑坡最大累积形变量达23 cm。最终通过区域内的滑坡点进行实际踏勘,表明本文方法可为贵州省地质灾害防治和管理等工作提供参考。