基于SBAS-InSAR的矿区采空区潜在滑坡综合识别方法

论文摘要

针对位于山区且受大量采空区影响的边坡,利用传统测量方法监测耗费人力、物力且光学遥感难以定量识别其是否为潜在滑坡的问题,本文提出一种融合研究区小基线集（SBAS-InSAR）地表监测数据、坡度及坡向的识别方法。通过SBAS-InSAR技术获得研究区地表雷达视线（LOS）方向形变速率,将其转化为垂直方向形变速率,并根据研究区DEM建立坡度及坡向分析图,根据不同山体的坡度、坡向找到易发生滑坡的区域,融入该区域垂直方向的时序形变速率,对其进行滑坡识别。实验表明:卡房镇周边受采空区的影响较大,多数区域垂直方向年形变速率大于10 mm/a;通过本文方法对研究区潜在滑坡进行识别,发现在研究区的21处历史滑坡点中,有16处被识别为潜在滑坡,5处未被识别但也位于发生形变的区域内,表明本文方法对潜在滑坡的识别精度高,具有可行性。该研究为识别采空附近的潜在滑坡提供了一种新的思路,可以有效识别采空区附近山体边坡是否处于潜在的、不明显的滑动状态,对滑坡灾害具有预警作用。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郭瑞,李素敏,陈娅男,袁利伟

关键词: 采空区,潜在滑坡,坡度,坡向,识别方法,云南省个旧市卡房镇

来源: 地球信息科学学报 2019年07期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 地质学,矿业工程,工业通用技术及设备

单位: 昆明理工大学国土资源工程学院,云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心,中国有色金属工业协会智慧矿山地理空间信息集成创新重点实验室,昆明理工大学公共安全与应急管理学院

基金: 国家自然科学基金项目(41161062,41861054)~~

分类号: P642.22;TD325.3

页码: 1109-1120

总页数: 12

文件大小: 2809K

下载量: 491

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