基于升降轨InSAR的复杂山区大范围煤矿开采沉降监测与分析

复杂山区大面积煤矿开采容易造成地面沉降,诱发地质灾害,基于单一轨道数据难以进行全面有效的监测,有必要联合升轨和降轨数据协同监测。本文基于Sentinel-1数据,采用SBAS技术获取盘州市2019年1月至2022年5月的时间序列地表形变信息。研究结果显示:煤矿开采区地面沉降严重,最大沉降量和最大沉降速率分别达-385 mm、-127 mm/a;开采矿山地表形变呈线性下降趋势,与降雨无明显关联,而关闭矿山地表形变随降雨呈周期性变化,在雨季沉降加剧,旱季出现蠕滑或抬升。升降轨数据协同监测能有效减少侧视雷达成像的漏识别问题,从而提升喀斯特复杂山区下矿区地面沉降探测能力。研究结果可为喀斯特复杂山区的矿山安全生产、合理开采、关闭后恢复治理及地质灾害预防提供科学依据。

SBAS-InSAR技术下的白鹤滩库区典型隧道边坡形变监测研究

水库库区大型隧道开挖会对山体产生一定的扰动,引起山体形变,造成滑坡等地质灾害,其形成的库区涌浪可扩散至上下游数公里,严重影响大坝安全。针对单一轨道合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据在深切峡谷地区形变监测中因几何畸变导致识别不准确的问题,采用小基线集差分干涉测量技术(small baseline subsets interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)、联合70景升轨和68景降轨Sentinel-1A SAR影像进行数据处理,获得研究区2020年2月至2022年5月的地表雷达视线向(line of sight,LOS)形变速率,选取白鹤滩库区典型隧道边坡进行形变特征分析。结果显示:1)白鹤滩水电站库区出现异常形变,蓄水前后隧道边坡的年平均形变量在20 mm以上,边坡稳定性遭到一定程度破坏;2)隧道边坡下缘与隧道上方位置形变趋势基本一致。采用SBAS-InSAR技术及升降轨SAR影像联合互补的方法,可以有效克服单一轨道数据在深切峡谷地区形变监测中因阴影、叠掩、透视收缩等几何畸变导致的识别不准确问题,其结果可用于白鹤滩库区隧道边坡滑坡灾害的早期识别,为区域性地质灾害防治管理提供科学依据。

基于SBAS-InSAR技术和BP神经网络的高位远程滑坡危险性分析研究

高位远程滑坡具有突发性强、致灾范围广等特点,严重威胁人民生命和财产安全.针对滑坡危险性评价过程中评价单元划分缺乏对滑坡形状考虑的问题,利用SBAS-InSAR和BP神经网络模型对云南头寨滑坡进行危险性评价研究.首先,利用2018年4月—2019年4月的299幅Sentinel-1A升降轨影像获取研究区时间序列地表形变信息,然后,分别利用斜坡单元和网格单元为评价单元进行对比分析,对初步提取的坡度、坡向、高程等8个评价因子进行皮尔逊相关性分析和多重共线性分析,完善评价因子体系.最后,利用BP神经网络模型对滑坡危险性等级划分.结果显示,考虑滑坡形状的斜坡单元评价效果优于网格单元评价结果,斜坡单元更能反映单体滑坡危险区域的空间分布,且模型AUC值为0.724,表明该模型可适用于单体滑坡.其中极高危险区和高危险区主要分布在滑坡后壁和滑坡侧壁部分区域,极低风险区和低风险区基本处于滑坡面和坡脚区域.本研究结果可为单体高位远程滑坡灾害前期预警和防灾减灾工作提供技术支撑.

基于证据权模型的滑坡灾害易发性评价研究——以普洱市为例

针对在滑坡灾害易发性评价研究中,评价因子相互干扰且较少考虑各因子对滑坡灾害贡献率的问题,本文选取证据权模型为评价方法,构建以高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、岩性、距断裂距离、植被指数、距水系距离、距道路距离、土地利用类型及降水量共12个因子为指标的评价体系,对普洱市进行了滑坡灾害易发性评价。评价精度较高,可为类似滑坡灾害易发性评价提供参考。