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耦合植被异常和SBAS-InSAR技术的潜在滑坡识别
1
作者
桂富羽
喜文飞
+2 位作者
郭峻杞
白世晗
马奕捷
《遥感信息》
北大核心
2025年第4期102-109,共8页
针对现有滑坡识别方法难以有效识别植被覆盖下的潜在滑坡隐患,文章探索了一种耦合植被异常与SBAS-InSAR技术的潜在滑坡识别方法。以1·22镇雄山体滑坡为研究区,利用时间相近的Sentinel-2影像提取出滑坡植被异常区域,结合SBAS-InSAR...
针对现有滑坡识别方法难以有效识别植被覆盖下的潜在滑坡隐患,文章探索了一种耦合植被异常与SBAS-InSAR技术的潜在滑坡识别方法。以1·22镇雄山体滑坡为研究区,利用时间相近的Sentinel-2影像提取出滑坡植被异常区域,结合SBAS-InSAR技术对Sentinel-1数据处理获取的滑坡体地表形变信息,分析了植被异常与地表形变的关联,并对滑坡发生前的潜在危险进行了识别。结果表明,滑坡发生前植被异常区内植被变化和地表形变特征在空间和时间上具有关联性。植被异常位于沉降区或沉降区和抬升区之间,且植被异常区植被覆盖度随着沉降速率的增大而降低或随着沉降区和抬升区形变速率差异不断增大而降低。结合植被异常和地表形变信息分析,可以实现对1·22镇雄山体滑坡发生前隐患的识别。
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关键词
潜在滑坡识别
植被异常
SBAS-InSAR技术
1·22镇雄山体
滑坡
滑坡
形变
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职称材料
题名
耦合植被异常和SBAS-InSAR技术的潜在滑坡识别
1
作者
桂富羽
喜文飞
郭峻杞
白世晗
马奕捷
机构
云南师范大学地理学部
云南省高原地理过程与环境变化重点实验室
云南省水利水电勘测设计研究院
出处
《遥感信息》
北大核心
2025年第4期102-109,共8页
基金
国家高分重大科技专项(89-Y50-G31-9001-22/23-05)
云南省重大科技专项(202202AD080010)
+1 种基金
云南省教育厅科学研究基金项目(2024Y175)
云南师范大学研究生科研创新基金(YJSJJ25-B145)。
文摘
针对现有滑坡识别方法难以有效识别植被覆盖下的潜在滑坡隐患,文章探索了一种耦合植被异常与SBAS-InSAR技术的潜在滑坡识别方法。以1·22镇雄山体滑坡为研究区,利用时间相近的Sentinel-2影像提取出滑坡植被异常区域,结合SBAS-InSAR技术对Sentinel-1数据处理获取的滑坡体地表形变信息,分析了植被异常与地表形变的关联,并对滑坡发生前的潜在危险进行了识别。结果表明,滑坡发生前植被异常区内植被变化和地表形变特征在空间和时间上具有关联性。植被异常位于沉降区或沉降区和抬升区之间,且植被异常区植被覆盖度随着沉降速率的增大而降低或随着沉降区和抬升区形变速率差异不断增大而降低。结合植被异常和地表形变信息分析,可以实现对1·22镇雄山体滑坡发生前隐患的识别。
关键词
潜在滑坡识别
植被异常
SBAS-InSAR技术
1·22镇雄山体
滑坡
滑坡
形变
Keywords
potential landslide identification
vegetation anomaly
SBAS-InSAR technology
1·22 Zhenxiong landslide
landslide deformation
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
耦合植被异常和SBAS-InSAR技术的潜在滑坡识别
桂富羽
喜文飞
郭峻杞
白世晗
马奕捷
《遥感信息》
北大核心
2025
0
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