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题名云南昭通地区滑坡隐患InSAR广域识别与监测
被引量：1
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作者
张雪
魏云杰
杨成生
刘勇
杨佳艺
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机构
长安大学地质工程与测绘学院
中国地质环境监测院(自然资源部地质灾害技术指导中心)
长安大学公路学院
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出处
《地球科学与环境学报》
北大核心
2025年第1期128-142,共15页
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基金
云南省科技计划项目(202403AA080001)
陕西省教育厅服务地方专项计划项目(23JE001)
长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(300102262206)。
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文摘
云南昭通地区位于我国西南山区,受自然条件和人类活动影响,成为我国地质灾害多发地区之一。针对该地区开展滑坡隐患识别与监测对防灾减灾工作具有重要意义。采用R-index方法,分析了升降轨Sentinel-1A数据在该区域进行滑坡隐患识别的适宜性,为后续滑坡识别提供参考;基于干涉图堆叠技术在研究区内共圈定出80处潜在滑坡隐患点,同时选取吉那古滑坡为典型灾害体,在获取升降轨Sentinel-1A数据雷达视线(LOS)向形变速率和形变时间序列的基础上,采用MSBAS InSAR技术获取吉那古滑坡2020~2021年的二维形变结果,并分析其二维时空形变特征。结果表明:2020年1月至2021年12月吉那古滑坡东西向累积形变最高达106.2 mm,垂直向累积形变达-100.3 mm。
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关键词
INSAR技术
R-index方法
干涉图堆叠技术
多维短基线集技术
适宜性
滑坡
隐患识别
分布规律
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Keywords
InSAR technology
R-index method
stacking-InSAR technology
MSBAS technology
suitability
landslide
hidden danger identification
distribution pattern
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
P694
[天文地球—地质学]
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