基于SBAS技術的岷江流域潛在滑坡識別

基于SBAS技術的岷江流域潛在滑坡識別基于SBAS技術的岷江流域潛在滑坡識別摘要：岷江流域位于中國西南地區(qū)，是一個典型的高陡山地區(qū)，潛在滑坡災害風險較高。本論文基于SBAS（SmallBaselineSubset）技術，利用雷達干涉測量的相干圖像序列，對岷江流域進行了潛在滑坡的識別與監(jiān)測研究。首先，對雷達干涉相干圖像序列進行預處理，包括降噪、幾何校正和相位解纏等步驟。然后，利用SBAS算法求取地表面形變速率，并提取變形異常點。最后，結(jié)合地質(zhì)地貌背景，對潛在滑坡進行識別與評估。研究結(jié)果表明，SBAS技術能夠有效地識別岷江流域的潛在滑坡，并提供了重要的參考信息，為滑坡風險評估與預警提供了可靠的方法。關鍵詞：SBAS技術；潛在滑坡；相干圖像序列；雷達干涉測量；地表形變速率1.引言滑坡是山地地質(zhì)災害中常見且嚴重的一種，給人們的生命財產(chǎn)安全和社會經(jīng)濟發(fā)展帶來嚴重威脅。岷江流域位于中國西南地區(qū)，地勢陡峭，地質(zhì)條件復雜，潛在滑坡災害風險較高。因此，對岷江流域的滑坡進行識別和監(jiān)測具有重要意義。2.數(shù)據(jù)獲取本研究利用雷達干涉測量技術獲取岷江流域的相干圖像序列數(shù)據(jù)。相干圖像序列是利用雷達干涉合成孔徑雷達（InSAR）測量地表形變的一種方法，能夠提供高精度的地表形變信息。3.數(shù)據(jù)預處理為了獲得可靠的地表形變信息，需要對相干圖像序列進行預處理。首先，利用濾波算法對圖像進行降噪處理，減少噪聲的干擾。然后，進行幾何校正，消除圖像之間的幾何畸變。最后，利用相位解纏算法對相干圖像序列進行相位解纏，恢復出相干性較好的圖像。4.SBAS算法與地表形變速率計算本研究使用SBAS算法（SmallBaselineSubset）對相干圖像序列進行處理，求取地表形變速率。SBAS算法通過選擇相干圖像序列中的小基線子集，減小了協(xié)方差矩陣的尺寸，從而提高了計算效率。利用SBAS算法求得的地表形變速率能夠反映地表的變形情況。5.潛在滑坡識別與監(jiān)測根據(jù)得到的地表形變速率，可以對岷江流域的潛在滑坡進行識別與監(jiān)測。本研究將地表形變速率與地質(zhì)地貌背景進行對比分析，識別出潛在滑坡的位置和范圍。同時，根據(jù)高程數(shù)據(jù)和降雨量等因素，評估滑坡的潛在危險性，為滑坡風險評估與預警提供參考依據(jù)。6.結(jié)果與討論本研究對岷江流域的潛在滑坡進行了識別與監(jiān)測，并得到了以下結(jié)果：（1）通過SBAS算法求取的地表形變速率能夠反映出岷江流域的地表變形情況。（2）根據(jù)地表形變速率和地質(zhì)地貌背景進行對比分析，識別出了岷江流域的潛在滑坡。（3）結(jié)合高程數(shù)據(jù)和降雨量等因素，對滑坡的潛在危險性進行評估，為滑坡風險評估與預警提供了參考依據(jù)。7.結(jié)論本論文基于SBAS技術，對岷江流域的潛在滑坡進行了識別與監(jiān)測研究。研究結(jié)果表明，SBAS技術能夠有效地識別岷江流域的潛在滑坡，并為滑坡風險評估與預警提供了重要的參考信息。未來的研究可以進一步完善本方法，并結(jié)合其他遙感數(shù)據(jù)和地質(zhì)調(diào)查數(shù)據(jù)，提高滑坡識別與監(jiān)測的精度和準確性。參考文獻：[1]陳軍,張華,王世平.基于遙感和GIS技術的岷江流域滑坡災害風險評價與預警[J].自然災害學報,2008,17(03):147-154.[2]陳軍,王穎,張軍勇.基于GIS技術的滑坡災害風險評價和預警研究——以岷江流域為例[J].空間信息,2006(06):47-51.[3]涂艷業(yè),翁景燕,宋承東,等.基于遙感技術的岷江流域滑坡監(jiān)測研究[J].四川環(huán)境,2010,29(03):85-89.[4]田雅君,劉運雷,祝文慶,等.基于INSAR技術的四川地震前綿陽市東北部滑坡分布特征研究[J].四川氣象,2011,35(06):573-577.[5]HarpoldA,EckertS,TranterM.UsingInSARtoimproveunderstandi