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基于SBAS-InSAR技术的中巴公路KKH沿线潜在滑坡区识别研究
被引量：
3
1
作者
余文秀
李秀珍
+2 位作者
郑玲静
龚俊豪
李泉林
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期1597-1606,共10页
潜在滑坡区的识别是目前地质灾害防灾工作的核心及难点,形变监测则是实现潜在滑坡区识别最直接有效的途径。与传统的GPS观测站及无人机遥感等监测手段相比,SBAS-InSAR技术在地形复杂的山区实施大区域形变监测工作具有明显优势。中巴经...
潜在滑坡区的识别是目前地质灾害防灾工作的核心及难点,形变监测则是实现潜在滑坡区识别最直接有效的途径。与传统的GPS观测站及无人机遥感等监测手段相比,SBAS-InSAR技术在地形复杂的山区实施大区域形变监测工作具有明显优势。中巴经济走廊喀喇昆仑公路(Karakoram highway,KKH)Khunjerab至Jaglot段地势险峻、地质条件复杂、滑坡灾害频发,严重威胁着中巴公路的安全运行及当地居民的民生安全,准确识别出潜在滑坡区域有助于当地防灾减灾工作的顺利开展。首先利用Sentinel-1A升轨数据及SBAS-InSAR技术获取了地表在LOS方向的形变,再根据雷达视线与斜坡面的空间几何关系将LOS方向的形变转换成沿坡度方向的形变。在验证SBAS-InSAR技术形变结果可靠性基础上,以坡度方向的形变速率为权重对形变点进行核密度分析得到潜在滑坡区分布。结果显示潜在滑坡区主要分布在中巴公路沿线的干流河谷地带,尤其以Khunjerab至Sost段及Jaglot至Gilgit段分布范围最广,支流河谷地带分布较少。统计分析潜在滑坡区面积占比及灾害分布特征,结果显示潜在滑坡区面积占比仅为31.2%,但其中分布有灾害点147处,占灾害点总数的66.4%,表明潜在滑坡区识别结果具有较高的可靠性。
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关键词
潜在滑坡区
SBAS-InSAR
中巴公路
核密度
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职称材料
题名
基于SBAS-InSAR技术的中巴公路KKH沿线潜在滑坡区识别研究
被引量：
3
1
作者
余文秀
李秀珍
郑玲静
龚俊豪
李泉林
机构
中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
中国科学院大学
武汉市汉阳市政建设集团有限公司
出处
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期1597-1606,共10页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类)(资助号:XDA20030301)
国家自然科学基金面上项目(资助号:41772386)。
文摘
潜在滑坡区的识别是目前地质灾害防灾工作的核心及难点,形变监测则是实现潜在滑坡区识别最直接有效的途径。与传统的GPS观测站及无人机遥感等监测手段相比,SBAS-InSAR技术在地形复杂的山区实施大区域形变监测工作具有明显优势。中巴经济走廊喀喇昆仑公路(Karakoram highway,KKH)Khunjerab至Jaglot段地势险峻、地质条件复杂、滑坡灾害频发,严重威胁着中巴公路的安全运行及当地居民的民生安全,准确识别出潜在滑坡区域有助于当地防灾减灾工作的顺利开展。首先利用Sentinel-1A升轨数据及SBAS-InSAR技术获取了地表在LOS方向的形变,再根据雷达视线与斜坡面的空间几何关系将LOS方向的形变转换成沿坡度方向的形变。在验证SBAS-InSAR技术形变结果可靠性基础上,以坡度方向的形变速率为权重对形变点进行核密度分析得到潜在滑坡区分布。结果显示潜在滑坡区主要分布在中巴公路沿线的干流河谷地带,尤其以Khunjerab至Sost段及Jaglot至Gilgit段分布范围最广,支流河谷地带分布较少。统计分析潜在滑坡区面积占比及灾害分布特征,结果显示潜在滑坡区面积占比仅为31.2%,但其中分布有灾害点147处,占灾害点总数的66.4%,表明潜在滑坡区识别结果具有较高的可靠性。
关键词
潜在滑坡区
SBAS-InSAR
中巴公路
核密度
Keywords
Potential landslide area
SBAS InSAR
China-Pakistan Highway
Nuclear density
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SBAS-InSAR技术的中巴公路KKH沿线潜在滑坡区识别研究
余文秀
李秀珍
郑玲静
龚俊豪
李泉林
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2024
3
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