黃土高原具有特殊的地理地質(zhì)環(huán)境,受降雨、人類活動等因素影響,易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害,造成重大生命財產(chǎn)損失。綏德為黃土高原重要城鎮(zhèn),境內(nèi)滑坡災(zāi)害頻發(fā)。以其為案例進(jìn)行地表形變監(jiān)測和潛在滑坡識別,不僅對黃土高原城鎮(zhèn)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測和早期識別具有示范意義,也對綏德地質(zhì)災(zāi)害防治有一定實(shí)踐意義。本文研究范圍為綏德縣城及周邊,面積為60km²,利用時序In SAR技術(shù)(如:PSInSAR、SBAS)獲取2015.12.24-2017.9.20間地表形變時序數(shù)據(jù);利用DIn SAR技術(shù)獲取研究區(qū)2017年726洪水事件前后地表形變;利用影像變化檢測技術(shù)獲取2016.12.05-2017.12.10間地表水平位移。通過時間序列分析將PS點(diǎn)形變過程劃分為線性和非線性類型,將非線性形變曲線與滑坡位移-時間曲線對比分析,選擇符合滑坡形變過程的類型(突變型)作為特征,用于定位待識別的坡體單元。將坡度、地形多樣性指數(shù)、影像變化檢測技術(shù)獲取的水平位移、SBAS技術(shù)獲取的形變速度作為輸入數(shù)據(jù),將野外勘測所獲滑坡作為訓(xùn)練樣本,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行研究區(qū)潛在滑坡識別。本文得到的主要結(jié)論有:(1)在優(yōu)化濾波參數(shù)...

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【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于InSAR技術(shù)的滑坡識別
        1.2.2 基于變化檢測技術(shù)的滑坡識別
        1.2.3 基于地形特征的滑坡識別
        1.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的滑坡識別
    1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 論文特色及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.4.1 論文特色
        1.4.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 研究區(qū)概況
    2.1 地理位置
    2.2 地理與地質(zhì)環(huán)境
        2.2.1 氣象
        2.2.2 水文及水文地質(zhì)
        2.2.3 地質(zhì)構(gòu)造及地震
        2.2.4 植被覆蓋
        2.2.5 人類活動
    2.3 滑坡分布特征及成因
        2.3.1 滑坡災(zāi)害分布特征
        2.3.2 滑坡災(zāi)害成因分析
第三章 研究方法
    3.1 形變數(shù)據(jù)獲取方法
        3.1.1 DInSAR技術(shù)
        3.1.2 PSInSAR技術(shù)
        3.1.3 SBAS技術(shù)
        3.1.4 影像變化檢測技術(shù)
    3.2 地形特征值獲取方法
        3.2.1 地形位置指數(shù)
        3.2.2 基于TPI的地貌類型劃分
        3.2.3 基于TPI的坡位劃分
        3.2.4 地形多樣性指數(shù)
        3.2.5 坡度分級
    3.3 時間序列分析方法
    3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    3.5 本章小結(jié)
第四章 數(shù)據(jù)處理
    4.1 數(shù)據(jù)說明
        4.1.1 SAR數(shù)據(jù)
        4.1.2 光學(xué)遙感數(shù)據(jù)
        4.1.3 DEM數(shù)據(jù)
    4.2 形變數(shù)據(jù)計算
        4.2.1 DInSAR處理
        4.2.2 PSInSAR處理
        4.2.3 SBAS處理
        4.2.4 影像變化檢測技術(shù)
    4.3 地形特征計算
        4.3.1 地貌類型劃分
        4.3.2 坡位劃分
        4.3.3 地形多樣性指數(shù)
        4.3.4 坡度等級
    4.4 形變時序列分析
        4.4.1 基于地貌單元的PS點(diǎn)選擇
        4.4.2 PS點(diǎn)形變時間序列分析
    4.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
        4.5.1 基于特征的坡體單元定位
        4.5.2 潛在滑坡識別模型的構(gòu)建
    4.6 本章小結(jié)
第五章 地表形變時空特征與潛在滑坡識別
    5.1 地表形變時空特征分析
        5.1.1 DInSAR地表形變結(jié)果分析
        5.1.2 PSInSAR地表形變結(jié)果分析
        5.1.3 SBAS地表形變結(jié)果分析
        5.1.4 不同方法所獲形變結(jié)果對比
    5.2 潛在滑坡識別與驗(yàn)證
        5.2.1 潛在滑坡識別
        5.2.2 潛在滑坡的野外驗(yàn)證
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 主要結(jié)論
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號：3759559