在我國廣大山區(qū),滑坡災(zāi)害頻發(fā),但受天氣、地形、交通等的影響,對區(qū)域滑坡的識別和監(jiān)測存在較大的困難,為解決這一難題,本文以Sentinel-1A升降軌影像為數(shù)據(jù)源,探討基于SBAS-InSAR技術(shù)進(jìn)行白龍江中游區(qū)域滑坡識別與監(jiān)測,利用遙感解譯標(biāo)志結(jié)合形變點(diǎn),來識別研究區(qū)潛在滑坡,通過GIS技術(shù)以及統(tǒng)計方法分析滑坡的時空特征,最后對滑坡識別結(jié)果以及形變點(diǎn)的監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,得到以下成果和結(jié)論:1、升降軌影像獲取得到的可視性分區(qū)圖,兩者結(jié)果對比顯示,分區(qū)結(jié)果基本無差異。將歷史滑坡分布圖與可視性分區(qū)圖疊加,發(fā)現(xiàn)大部分滑坡位于可視區(qū)域內(nèi),少數(shù)幾個滑坡位于低敏感區(qū),無歷史滑坡位于不可視區(qū),可以得出Sentinel-1A升降軌數(shù)據(jù)適用于山區(qū)滑坡研究。2、利用滑坡遙感識別標(biāo)志,結(jié)合地表形變點(diǎn),最后共識別出研究區(qū)8個潛在滑坡體,一個危巖體,通過歷史滑坡以及野外核查驗(yàn)證結(jié)果的有效性,且得出本研究中降軌數(shù)據(jù)更適用于潛在滑坡識別。3、SBAS-InSAR技術(shù)獲取的研究區(qū)地表形變點(diǎn),在無先驗(yàn)形變模型的條件下,能實(shí)現(xiàn)對滑坡的有效監(jiān)測。(1)通過滑坡主導(dǎo)因素進(jìn)行分析,得到滑坡主要分布在10°-40 °之間,其中,20°-30°是滑坡分布最多的坡度范圍,對于大于40。的坡度滑坡分布反而很少,滑坡主要分布在西南方向,這與陽坡的多光照、濕度小以及植被稀少特點(diǎn)有關(guān),而斷層是控制滑坡滑動的主要因素,另外,軟硬相間的巖組以及構(gòu)造線交界處是滑坡高發(fā)區(qū)。(2)利用地統(tǒng)計方法對滑坡進(jìn)行空間分析,發(fā)現(xiàn)形變點(diǎn)和高速率值主要集中分布于滑坡體下部,且這些表現(xiàn)出高速率的坡體內(nèi)均有斷層穿過。從投影趨勢來看,受斷層控制的滑坡體,在南北方向上,形變速率均表現(xiàn)出倒“U”型,即形變速率中間高,兩側(cè)低。而由于失相干等因素的影響,在東西方向上無法判斷形變點(diǎn)分布和速率的規(guī)律。(3)形變點(diǎn)速率、累計形變量以及月形變量,反應(yīng)出滑坡的時間變化特征。在5-9月,滑坡滑動速率最快,形變量最大,這與夏季強(qiáng)降雨過程有關(guān)。同時,滑坡在9-12月期間,表現(xiàn)出形變值異常,但是在2014年與2015年均出現(xiàn)這一現(xiàn)象,可能的原因是與降雪以及地下水補(bǔ)給有關(guān),且得出升軌數(shù)據(jù)更適用于滑坡監(jiān)測中。
【學(xué)位單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P642.22
【部分圖文】：

第二章研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)說明??２．１研究區(qū)概況??如圖２－１所示，本文研究區(qū)位于甘肅省隴南地區(qū)，白龍江流域中游，地跨舟曲??縣、宕昌縣，研究區(qū)面積為５５０６３公頃，地理位置為東經(jīng)丨０４°?１８＇?３５．５３＂?－１０４°??３５＜?２５．２３７，北緯３３°?３７＇?１５．８５＂?－３３°?４８＇?５３．４５＂。區(qū)內(nèi)己經(jīng)發(fā)生規(guī)模大、數(shù)量??多、分布密集的大型古滑坡體，例如秦�；�、化馬滑坡、石淤子滑坡、鎖兒頭滑??坡、泄流坡滑坡等，Ｇ２１２國道甘肅段從區(qū)內(nèi)貫通，Ｓ３１３省道、Ｘ４１４縣道為區(qū)內(nèi)連??接各縣市的主要交通要道，主要水系為白龍江水系及其主要支流岷江水系，研宄區(qū)??內(nèi)海拔為１１６８米到３５６９米。??近年來，該區(qū)域獲得越來越多研宄學(xué)者的關(guān)注，對白龍江流域開展了大量定性??及定量研究，例如野外調(diào)查、風(fēng)險評價（ＤａｉＦＣｅｔａｌ．，２０１４）、易發(fā)性評價（Ｗｅｓｔｅｎ??ＣＪ?Ｖｅｔａｌ．

陰影和分辨率增強(qiáng)（Ｓｕｎ?Ｑｅｔａｌ．，?２０１６）。??在地面上，我們將面向雷達(dá)傳感器的坡叫做前向坡，背向雷達(dá)傳感器的坡向叫??做后向坡，如圖４－１所示，①②③為前向坡，④⑤⑥為后向坡，雷達(dá)波束在到達(dá)地??面后，受前向坡和后向坡的影響如下：??前向坡：??（１）

?｜向形變檢測能力較低??根據(jù)高山峽谷區(qū)雷達(dá)影像幾何特征，結(jié)合Ｓｅｎｔｉｎｅ－ＩＡ雷達(dá)參數(shù)和研究區(qū)坡度、??坡向，計算得到研究區(qū)升降軌可視性分區(qū)圖（圖４－２、圖４－３）。從圖中可以看出，??不管是升軌還是降軌雷達(dá)數(shù)據(jù)，在可視性分區(qū)圖中，不可視區(qū)所占比例很小，研宄??區(qū)大部分屬于可視區(qū)和低敏感區(qū)，將研宄區(qū)歷史滑坡疊加到可視性分區(qū)圖中，可以??發(fā)現(xiàn)，河南村滑坡、柯門頭村滑坡、沖家橋滑坡、大橋村東以及秦峪滑坡有大部分??面積位于敏感區(qū)內(nèi)，其他滑坡基本都位于可視區(qū)域內(nèi)，且無滑坡位于不可見區(qū)。??因此可以判斷出，Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－ＩＡ數(shù)據(jù)在高山峽谷區(qū)地表形變監(jiān)測中具備較好的優(yōu)??越性，但具體哪一種軌道數(shù)據(jù)更適用于滑坡監(jiān)測和識別，將在第五章中繼續(xù)探討。??：麵?Ｉ：；??圖４－?２升軌Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－１Ａ影像可視性分區(qū)圖??２５??
【參考文獻(xiàn)】

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3 魯學(xué)軍;史振春;尚偉濤;周和頤;;滑坡高分辨率遙感多維解譯方法及其應(yīng)用[J];中國圖象圖形學(xué)報;2014年01期

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5 李愛農(nóng);張正健;雷光斌;南希;劉倩楠;趙偉;;四川蘆山“4·20”強(qiáng)烈地震核心區(qū)災(zāi)損遙感快速調(diào)查與評估[J];自然災(zāi)害學(xué)報;2013年06期

6 王治華;;滑坡圖像自動識別淺議[J];地球信息科學(xué)學(xué)報;2013年05期

7 殷志強(qiáng);秦小光;趙無忌;魏剛;;基于多元遙感影像數(shù)據(jù)的黃河上游滑坡發(fā)育特征研究[J];工程地質(zhì)學(xué)報;2013年05期

8 孟興民;陳冠;郭鵬;熊木齊;Janusz Wasowski;;白龍江流域滑坡泥石流災(zāi)害研究進(jìn)展與展望[J];海洋地質(zhì)與第四紀(jì)地質(zhì);2013年04期

9 桑凱;;近60年中國滑坡災(zāi)害數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析[J];科技傳播;2013年10期

10 童立強(qiáng);郭兆成;;典型滑坡遙感影像特征研究[J];國土資源遙感;2013年01期

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7 冀超;基于面向?qū)ο蟮幕伦R別方法研究[D];電子科技大學(xué);2012年

本文編號：2852178