基于SBAS技术的岷江流域潜在滑坡识别

基于SBAS技术的岷江流域潜在滑坡识别基于SBAS技术的岷江流域潜在滑坡识别摘要：岷江流域位于中国西南地区，是一个典型的高陡山地区，潜在滑坡灾害风险较高。本论文基于SBAS（SmallBaselineSubset）技术，利用雷达干涉测量的相干图像序列，对岷江流域进行了潜在滑坡的识别与监测研究。首先，对雷达干涉相干图像序列进行预处理，包括降噪、几何校正和相位解缠等步骤。然后，利用SBAS算法求取地表面形变速率，并提取变形异常点。最后，结合地质地貌背景，对潜在滑坡进行识别与评估。研究结果表明，SBAS技术能够有效地识别岷江流域的潜在滑坡，并提供了重要的参考信息，为滑坡风险评估与预警提供了可靠的方法。关键词：SBAS技术；潜在滑坡；相干图像序列；雷达干涉测量；地表形变速率1.引言滑坡是山地地质灾害中常见且严重的一种，给人们的生命财产安全和社会经济发展带来严重威胁。岷江流域位于中国西南地区，地势陡峭，地质条件复杂，潜在滑坡灾害风险较高。因此，对岷江流域的滑坡进行识别和监测具有重要意义。2.数据获取本研究利用雷达干涉测量技术获取岷江流域的相干图像序列数据。相干图像序列是利用雷达干涉合成孔径雷达（InSAR）测量地表形变的一种方法，能够提供高精度的地表形变信息。3.数据预处理为了获得可靠的地表形变信息，需要对相干图像序列进行预处理。首先，利用滤波算法对图像进行降噪处理，减少噪声的干扰。然后，进行几何校正，消除图像之间的几何畸变。最后，利用相位解缠算法对相干图像序列进行相位解缠，恢复出相干性较好的图像。4.SBAS算法与地表形变速率计算本研究使用SBAS算法（SmallBaselineSubset）对相干图像序列进行处理，求取地表形变速率。SBAS算法通过选择相干图像序列中的小基线子集，减小了协方差矩阵的尺寸，从而提高了计算效率。利用SBAS算法求得的地表形变速率能够反映地表的变形情况。5.潜在滑坡识别与监测根据得到的地表形变速率，可以对岷江流域的潜在滑坡进行识别与监测。本研究将地表形变速率与地质地貌背景进行对比分析，识别出潜在滑坡的位置和范围。同时，根据高程数据和降雨量等因素，评估滑坡的潜在危险性，为滑坡风险评估与预警提供参考依据。6.结果与讨论本研究对岷江流域的潜在滑坡进行了识别与监测，并得到了以下结果：（1）通过SBAS算法求取的地表形变速率能够反映出岷江流域的地表变形情况。（2）根据地表形变速率和地质地貌背景进行对比分析，识别出了岷江流域的潜在滑坡。（3）结合高程数据和降雨量等因素，对滑坡的潜在危险性进行评估，为滑坡风险评估与预警提供了参考依据。7.结论本论文基于SBAS技术，对岷江流域的潜在滑坡进行了识别与监测研究。研究结果表明，SBAS技术能够有效地识别岷江流域的潜在滑坡，并为滑坡风险评估与预警提供了重要的参考信息。未来的研究可以进一步完善本方法，并结合其他遥感数据和地质调查数据，提高滑坡识别与监测的精度和准确性。参考文献：[1]陈军,张华,王世平.基于遥感和GIS技术的岷江流域滑坡灾害风险评价与预警[J].自然灾害学报,2008,17(03):147-154.[2]陈军,王颖,张军勇.基于GIS技术的滑坡灾害风险评价和预警研究——以岷江流域为例[J].空间信息,2006(06):47-51.[3]涂艳业,翁景燕,宋承东,等.基于遥感技术的岷江流域滑坡监测研究[J].四川环境,2010,29(03):85-89.[4]田雅君,刘运雷,祝文庆,等.基于INSAR技术的四川地震前绵阳市东北部滑坡分布特征研究[J].四川气象,2011,35(06):573-577.[5]HarpoldA,EckertS,TranterM.UsingInSARtoimproveunderstandi