基于多时相InSAR技术的黄河上游龙羊峡库区不稳定边坡识别与形变监测

黄河上游龙羊峡水库的建设改变了两岸的水文地质条件,库区水位周期性升降引起的渗透和侵蚀导致库岸坍塌和滑坡局部变形,非常有必要开展不稳定边坡的识别与监测,为库区坡体失稳因素研究以及预警预报提供技术支撑。采用2015年1月至2021年8月升降轨Sentinel-1A SAR影像,基于相干点目标分析(IPTA)方法对龙羊峡库区边坡进行识别,共识别出15处不稳定边坡。其中,查纳滑坡历史上多次发生塌滑现象,现今仍处于活跃状态,对库区人民生命财产与大坝工程安全造成潜在威胁,为此对查纳滑坡开展重点监测。首先,采用DS-InSAR技术获取该滑坡升降轨雷达视线向(LOS)形变;然后,结合升降轨形变结果进行二维时序形变分解;最后,采用小波分析定量分析了地表时序形变反演结果与降雨量、库区水位变化的相关性。结果表明:DS-InSAR技术获取的形变场比相干点目标分析方法更加完整;查纳滑坡东部坡体位移大于中部与西部坡体位移,且垂直向位移大于东西向位移;查纳滑坡位移时间序列与降雨量序列相关性不高,降雨可能不会显著促进滑坡的位移;滑坡位移与库区水位均具有很强的年度周期变化,并且滑坡位移时间序列滞后库区水位序列约半年。

光学遥感用于贵州发耳镇尖山营滑坡监测研究

文章选取贵州省发耳镇尖山营采矿型滑坡为研究对象,利用多期光学遥感数据,基于亚像元相关性匹配技术,实现该滑坡长时序定量化二维形变监测。利用多期存档Google earth影像及无人机影像,探测出该地区1#滑坡在2013年已开始发生明显的地表形变,且随着时间的推移,地表形变愈发严重;再基于Sentinel-2遥感数据求解出1#滑坡自2016年7月31日至2020年3月22日期间的二维形变时间序列,结果表明:该滑坡最大水平形变方向与斜坡方向一致,且在东西向和南北向上均表现为持续增大的趋势,最大累积形变量分别达到了44 m和-58 m。

联合升降轨PS-InSAR技术的滑坡二维形变监测

针对InSAR库岸滑坡监测易受时空去相干、大气误差以及单一成像视角等因素的影响,难以满足滑坡形变规律与失稳特征的分析需求,甚至造成滑坡变形的错判或误判等问题。该文联合相干点目标分析法与升降轨Sentinel-1影像开展了果卜滑坡高精度二维时序形变监测,并结合Sgolay滤波器对滑坡失稳特征进行了分析。结果显示,果卜滑坡二维时序形变特征与GPS监测结果较为一致,相关系数大于0.9,且2016—2021年坡体形变规律呈线性持续增加,垂直向最大累计沉降量达2 m以上。此外,坡体在雨季出现加速变形,而坡底受库区储水作用影响,形变存在滞后现象。结果表明,该文的技术方法可有效地获取库区滑坡多维形变规律,可为库区边坡的监测预警与安全防控提供技术支撑。