小尺度山区地质灾害隐患的无人机精细化识别方法与实践

本文针对小空间尺度范围内以滑坡、崩塌为主的山区地质灾害,提出了一套基于小型无人机摄影测量的精细化隐患识别方法。首先,针对工作区开展至少两期无人机摄影测量作业,经处理后得到实景三维模型、数字正射影像(DOM)、数字表面模型(DSM)等精细化成果;其次,以两期DOM与DSM变化检测为主实现灾害体识别;然后,基于灾害体共性特征建立典型识别标志,并依此采用三维实景目视解译为主方法实现孕灾体识别;最后,通过地面核查确认或排除隐患。将该套方法应用到三峡库首秭归泄滩河左岸顺向斜坡区域,共识别出10处不同类型隐患,证明了方法的可行性。

孕灾机理与综合遥感结合的三峡库首顺层岩质滑坡隐患识别

隐患识别是实现地质灾害从注重灾后救助向注重灾前预防转变的重要技术工作。本文以三峡库首秭归沙镇溪镇周边岸坡段顺层岩质滑坡隐患识别为基础,提出基于孕灾机理与综合遥感相结合的地质灾害隐患识别方法。首先,借助资料整理分析、遥感调查和现场调查等查明孕灾环境,并建立孕灾指标体系;其次,针对典型灾害体开展地质结构与致灾机理分析,以揭示典型孕灾模式,并建立综合遥感判识标志;再次,采用易发性分区评价,结合高分光学卫星遥感与InSAR等天基遥感变化检测技术,圈定隐患识别的易发重点靶区;然后,针对高易发靶区,利用无人机摄影测量、LiDAR等空基遥感技术识别疑似隐患体;最后,通过地面核查与专家判识,确认并圈定地质灾害隐患。利用该套技术方法,在工作区内共识别出8处地质灾害隐患,其中5处为具备孕灾模式但尚未出现明显变形的顺层岩质滑坡隐患体。结果表明,该套技术方法以查明孕灾环境及建立孕灾模式为核心与前提、以综合遥感探测为重要技术支撑,可以弥补目前主要依赖遥感变化探测开展隐患识别易造成精度较低甚至失效的缺陷,尤其适合于山高坡陡、植被覆盖茂密地区的隐蔽性、突发性地质灾害的隐患识别。

基于Sentinel-1A的三峡库区范家坪滑坡InSAR监测分析

合成孔径雷达差分干涉测量(InSAR)技术以其全天时、全天候、范围广、精度高等特点,已被广泛应用到城市矿山地面沉降等变形监测当中。但对于山区滑坡灾害来说,由于受地形地貌、植被覆盖以及灾害体自身变形特征等影响,导致目前InSAR在滑坡灾害中的监测效果不理想。以三峡库区范家坪古滑坡(由西侧木鱼包滑坡与东侧谭家河滑坡组成)为例,选取23景哨兵1号(Sentinel-1A)雷达卫星数据,采用短基线差分干涉测量(SBAS-InSAR)方法计算其形变时间序列和变形速率,并与同时间段内GNSS地表位移监测结果进行对比分析。结果表明:范家坪滑坡整体处于蠕动变形状态,其中木鱼包滑坡形变较小,谭家河滑坡中部和前缘变化明显;InSAR与GNSS监测结果相似,形变量级一致,证明InSAR方法具有一定可靠性,也表明SBAS-InSAR技术适用于滑坡动态监测。