基于InSAR技术的白龙江流域地表变形特征与潜在滑坡早期识别研究

论文摘要

我国陆地面积中山区占比高达2/3多,滑坡泥石流等地质灾害发生频率和规模明显高于世界平均水平。滑坡灾害发生随机性高、预测难度大、破坏力强,对生命安全和基础设施安全危害巨大。多种技术手段已经在滑坡灾害研究领域发挥积极作用,取得很多成果。但是“测者未滑,滑者未测”的情况屡屡出现,给广大地质灾害工作者造成极大困扰。近年来出现的InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术,作为新兴的遥感监测手段,以其空间覆盖范围大、监测成本较低、受天气影响小等优点,被广泛应用于滑坡、地震、地面沉降等灾害引起的地表微小形变监测研究。本文以滑坡灾害高发的白龙江流域舟曲-武都-文县段作为重点研究区,利用PS-InSAR和SBAS-InSAR两种方法,从地表形变入手,开展流域尺度的大范围形变特征分析和潜在滑坡早期识别研究。通过InSAR技术得到研究区2014-2018年大区域的地表变形数据基础上,分析白龙江流域地表变形分布格局和时序变化规律,探究地表变形与断裂构造和区域降水的的响应关系。利用野外布设的地面监测站点的地表位移、土压、水压等实测数据,对InSAR技术得到的地表形变数据进行对比验证。运用GIS空间分析手段、时序统计工具,分离出不同形变区间、不同形变趋势的PS（Permanent Scatters）点,并建立基于地表形变量、形变趋势、地貌特征目视解译相结合的潜在滑坡早期识别规则。按照识别规则筛选出用于潜在滑坡识别的PS点,圈定潜在滑坡范围。通过野外实地考察验证部分识别结果的可靠性和有效性,成功识别出部分潜在滑坡区域。结论如下:（1）白龙江流域地表变形呈现出河谷下沉、山区抬升的总体特征。河谷地带形变以远离雷达视线方向的负变形为主,南山明显多于北山,远离河谷的高山区以靠近雷达视线方向的正变形为主。经地面实际监测点的表面位移、土压、水压等数据对比验证,证明InSAR技术获取的地表变形结果有效可靠,能够反映大范围的地表变形情况。（2）InSAR计算结果表明变形与构造和降雨确实存在一定的响应关系。剖面线分析显示,最大正变形在海拔2500以上的高山区,最大负变形在海拔300米的河谷区。距离断层距离越近,负变形越大,距离断层越远,正变形越大。距离断层最远19 km的区域,出现正变形峰值,距离断层300 m的最近区域则出现负变形峰值。说明断裂带对地表变形有较强的控制作用。雨量监测站点的降雨和地表形变关系曲线显示,当强降雨或持续降雨出现后,雨量站周围地表形变量有加速下降或者抬升的现象。监测站降雨峰值过后,地表形变相应出现约8-20 mm的位移变化,证明降雨是地表变形的诱发因素之一。（3）按照文中建立的潜在滑坡早期识别规则,成功识别出潜在滑坡105个,其中87处滑坡位置与已探测滑坡吻合,18处为新发现的潜在滑坡,与国土部门已实地探测出的潜在滑坡603个相比,识别数量有一定差距,但识别准确率较高。白龙江流域高山峡谷区植被覆盖率高、大气环境复杂的客观条件,制约了InSAR技术获取更高密度的PS点。但同时要看到,相比于滑坡实地探测,InSAR技术监测成本低、范围大、周期短的明显优势。（4）整个研究区内PS-InSAR和SBAS-InSAR两种方法形变结果和分布特征比较一致,都发现了河谷下沉、高山抬升的空间格局,变形趋势既有线性变化,也有非线性变化,总体以线性变化居多。两者获取的PS点密度不同,相对形变区间也不同。前者获取的点密度较低,后者的点密度较高。PS-InSAR正变形平均速率集中在4-9 mm/a,负变形平均速率集中在-4--11 mm/a。SBAS-InSAR正变形平均速率集中在13-28 mm/a,负变形平均速率集中在-15--33 mm/a。说明,在白龙江流域高植被覆盖的高山峡谷区的变形监测中,SBAS-InSAR比PS-InSAR的适用性更高。

论文目录

中文摘要

Abstract

第一章绪论

1.1 选题背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 InSAR技术应用于滑坡研究的现状

1.3 白龙江流域滑坡研究现状

1.4 研究现状小结

1.5 主要研究内容和技术路线

1.5.1 研究内容

1.5.2 技术路线

1.6 论文的组织结构

第二章研究区滑坡现状及孕灾背景

2.1 研究区位置

2.2 滑坡灾害现状

2.3 孕灾背景分析

2.3.1 地形地貌

2.3.2 地层岩性

2.3.3 气象水文

2.3.4 植被覆盖

2.3.5 人类活动

2.4 本章小结

第三章 InSAR技术基本原理与方法

3.1 InSAR技术的基本原理

3.1.1 D-InSAR技术

3.1.2 PS-InSAR技术

3.1.3 SBAS-InSAR技术

3.2 时间序列分析技术

3.3 本章小结

第四章基于InSAR技术的地表变形数据获取

4.1 Sentinel数据可用性

4.2 数据说明

4.2.1 Sentinel-1A数据

4.2.2 DEM数据

4.3 基于PS-InSAR技术获取地表变形数据

4.3.1 干涉处理

4.3.2 大气效应剔除

4.3.3 PS点形变估算及结果评价

4.4 SBAS-InSAR获取地表变形数据

4.4.1 数据准备

4.4.2 干涉处理

4.4.3 GCP选取

4.4.4 形变速率反演及结果评价

4.5 实测数据验证

4.5.1 地表位移

4.5.2 降雨

4.6 本章小结

第五章地表变形时空格局分析

5.1 白龙江流域地表变形空间特征

5.1.1 全区域地表变形总体特征

5.1.2 舟曲-两河口地表变形特征

5.1.3 武都区域地表变形特征

5.1.4 文县区域地表变形特征

5.2 断裂构造对地表变形的控制作用

5.3 地表变形时间特征及其与降雨的响应关系

5.4 本章小结

第六章基于地表变形的潜在滑坡早期识别

6.1 潜在滑坡早期识别规则

6.1.1 不稳定坡体形变量阈值

6.1.2 形变时序变化特征

6.1.3 基于地貌特征识别

6.2 潜在滑坡识别过程

6.2.1 基于形变量提取PS点

6.2.2 PS点时序统计分类

6.2.3 基于目视解译的潜在滑坡识别

6.3 野外实地考察

6.4 潜在滑坡早期识别结果

6.5 本章小结

第七章总结与展望

7.1 结论

7.2 论文特色

7.3 不足与展望

参考文献

在学期间研究成果

一、发表论文

二、参与课题

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 赵宝强

导师: 马金辉

关键词: 地表变形,潜在滑坡,白龙江流域

来源: 兰州大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 自然地理学和测绘学,地质学,地质学,工业通用技术及设备

单位: 兰州大学

分类号: P237;P642.22

总页数: 109

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