黄河流域宁夏(西吉县)段滑坡灾害的InSAR识别及成因分析

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0180.

测绘通报 ›› 2022, Vol. 0 ›› Issue (6): 104-107.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0180.

黄河流域宁夏(西吉县)段滑坡灾害的InSAR识别及成因分析

许广河, 何小锋, 王国瑞, 扈志勇, 程霞, 李小琼

宁夏回族自治区国土资源调查监测院, 宁夏银川 750001

收稿日期:2021-07-16 修回日期:2022-04-28 发布日期:2022-06-30
通讯作者: 何小锋。E-mail:307414180@qq.com
作者简介:许广河(1973-),男,高级工程师,研究方向为灾害监测。E-mail:3203553237@qq.com
基金资助:
宁夏回族自治区自然科学基金(2021AAC03426;2021AAC03429)

InSAR identification and cause analysis of landslide disaster in Ningxia (Xiji county) section of the Yellow River basin

XU Guanghe, HE Xiaofeng, WANG Guorui, HU Zhiyong, CHENG Xia, LI Xiaoqiong

NingXia Survey and Monitor Institute of Land and Resources, Yinchuan 750001, China

Received:2021-07-16 Revised:2022-04-28 Published:2022-06-30

摘要/Abstract

摘要： 针对大范围滑坡危险,本文以黄河流域宁夏(西吉县)段为研究区,采用永久散射体InSAR (PS-InSAR)技术对覆盖该区域的18景Sentinel-1A卫星影像数据进行处理,获取了研究区2019年10月—2021年3月雷达视线向形变场,分析了研究区内形变特征。将InSAR监测结果与实地勘察结果进行比较,验证了PS-InSAR方法的有效性。结合历史资料、实地考察对研究结果进行了验证分析,结果表明PS-InSAR识别的滑坡变形区与近几年降水多、诱发老滑坡复活有关。

关键词: 黄河流域, 滑坡灾害, 合成孔径雷达, Sentinel-1, 全球定位系统

Abstract: In view of the large-scale landslide risk, taking Ningxia (Xiji county) section of the Yellow River basin as the study area, this paper uses the permanent scatterer InSAR(PS-InSAR) technology to process the 18 Sentinel-1A satellite image data covering the area, obtains the radar line of sight deformation field in the study area from October 2019 to March 2021, and analyzes the deformation characteristics in the study area. The InSAR monitoring results are compared with the field survey results to verify the effectiveness of PS-InSAR method. The results show that the landslide deformation area identified by PS-InSAR may be related to the revival of old landslides induced by more precipitation in recent years.

Key words: Yellow River basin, landslide disaster, SAR, Sentinel-1, GPS

中图分类号:

P237

许广河, 何小锋, 王国瑞, 扈志勇, 程霞, 李小琼. 黄河流域宁夏(西吉县)段滑坡灾害的InSAR识别及成因分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 104-107.

XU Guanghe, HE Xiaofeng, WANG Guorui, HU Zhiyong, CHENG Xia, LI Xiaoqiong. InSAR identification and cause analysis of landslide disaster in Ningxia (Xiji county) section of the Yellow River basin[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2022, 0(6): 104-107.

参考文献

[1] 郭华东.雷达对地观测理论与应用[M].北京:科学出版社,2000.
[2] PENG Jianbing,HUO Aidi,CHENG Yuxiang,et al.Submersion simulation in a typical debris flow watershed of Jianzhuangchuan catchment,Loess Plateau[J].Environmental Earth Sciences,2017,76(13):1-10.
[3] 李晓恩,周亮,苏奋振,等.InSAR技术在滑坡灾害中的应用研究进展[J].遥感学报,2021,25(2):614-629.
[4] 朱建军,李志伟,胡俊.InSAR变形监测方法与研究进展[J].测绘学报,2017,46(10):1717-1733.
[5] 葛大庆,戴可人,郭兆成,等.重大地质灾害隐患早期识别中综合遥感应用的思考与建议[J].武汉大学学报(信息科学版),2019,44(7):949-956.
[6] 张路,廖明生,董杰,等.基于时间序列InSAR分析的西部山区滑坡灾害隐患早期识别——以四川丹巴为例[J].武汉大学学报(信息科学版),2018,43(12):2039-2049.
[7] 陆会燕,李为乐,许强,等.光学遥感与InSAR结合的金沙江白格滑坡上下游滑坡隐患早期识别[J].武汉大学学报(信息科学版),2019,44(9):1342-1354.
[8] 赵超英,刘晓杰,张勤,等.甘肃黑方台黄土滑坡InSAR识别、监测与失稳模式研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2019,44(7):996-1007.
[9] ZHANG Y,MENG X M,DIJKSTRA T A,et al.Forecasting the magnitude of potential landslides based on InSAR techniques[J].Remote Sensing of Environment,2020,241:111738.
[10] 李振洪,宋闯,余琛,等.卫星雷达遥感在滑坡灾害探测和监测中的应用:挑战与对策[J].武汉大学学报(信息科学版),2019,44(7):967-979.
[11] 戴可人,铁永波,许强,等.高山峡谷区滑坡灾害隐患InSAR早期识别——以雅砻江中段为例[J].雷达学报,2020,9(3):554-568.
[12] YAGVE-MARTÍNEZ N,PRATS-IRAOLA P,RODRÍGUEZ GONZÁLEZ F,et al.Interferometric processing of sentinel-1 TOPS data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2016,54(4):2220-2234.
[13] 吴文豪,李陶,陈志国,等.Sentinel-1A卫星TOPS模式数据干涉处理[J].测绘通报,2016(2):42-45.
[14] 李德仁,廖明生,王艳.永久散射体雷达干涉测量技术[J].武汉大学学报(信息科学版),2004,29(8):664-668.
[15] 何平.时序InSAR的误差分析及应用研究[D].武汉:武汉大学,2014.
[16] HOOPER A,BEKAERT D,SPAANS K,et al.Recent advances in SAR interferometry time series analysis for measuring crustal deformation[J].Tectonophysics,2012,514/515/516/517:1-13.
[17] 陶秋香.PS InSAR关键技术及其在矿区地面沉降监测中的应用研究[D].青岛:山东科技大学,2010.
[18] 中国国土资源航空物探遥感中心.地面沉降干涉雷达数据处理技术规程[M].北京:中国地质调查局,2014.
[19] 姜程,霍艾迪,朱兴华,等.黄土水力侵蚀-滑坡-泥流灾害链的研究现状[J].自然灾害学报,2019,28(1):38-43.
[20] HUO Aidi,YANG Lei,PENG Jianbing,et al.Spatial characteristics of the rainfall induced landslides in the Chinese Loess Plateau[J].Human and Ecological Risk Assessment:an International Journal,2020,26(9):2462-2477.
[21] CHENG Yuxiang,HUO Aidi,ZHAO Zhixin,et al.Analysis of loess fracture on slope stability based on centrifugal modeltests[J].Bulletin of Engineering Geology and the Environment,2021,80(5):3647-3657.

黄河流域宁夏(西吉县)段滑坡灾害的InSAR识别及成因分析

InSAR identification and cause analysis of landslide disaster in Ningxia (Xiji county) section of the Yellow River basin

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[1]	兰进京, 曲逸穹, 都伟冰, 高鑫, 马丹丹, 郑岩超. 典型矿业城市地表形变遥感监测及沉降特征分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 98-103.
[2]	朱邦彦, 唐超, 任志忠, 马状, 张琪, 李云. 基于PS-InSAR技术的珠海市地表形变监测与驱动力分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 108-113.
[3]	李佳豪, 周吕, 马俊, 杨飞, 咸凌霄. 利用PS-InSAR技术进行城市地铁沿线形变监测与机理分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 20-25.
[4]	闫明涛, 乔家君, 瞿萌, 朱乾坤, 韩冬. 黄河流域乡村社会经济与生态环境耦合协调测度及影响因素分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 101-105,116.
[5]	严夏青, 金双根, 黄敏敏. 基于Sentinel-1的长江干流水域面积动态变化遥感监测[J]. 测绘通报, 2022, 0(1): 33-38.
[6]	黄佳宾, 郭云开, 罗伟茂. 利用Sentinel-1监测武汉市地面沉降[J]. 测绘通报, 2021, 0(9): 53-58.
[7]	翁昌凯, 肖添. SBAS技术支持下的临沧市地表时序形变分析[J]. 测绘通报, 2021, 0(7): 81-85.
[8]	杨映新, 洪武胜, 吴曼乔. 利用Sentinel-1影像监测土地回填导致的地表形变[J]. 测绘通报, 2021, 0(6): 67-70.
[9]	何正枫, 张继贤, 黄国满, 盛辉军. 尼泊尔Mw7.8地震对珠峰区域内冰川形变及流速的影响[J]. 测绘通报, 2021, 0(5): 43-48,101.
[10]	孙玉铮, 谢先明, 梁小星. 一种容积信息滤波局部迭代相位解缠方法[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 40-43.
[11]	朱邦彦, 任志忠, 张琪, 李云, 王晓. 利用SBAS-InSAR技术反演雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变[J]. 测绘通报, 2021, 0(11): 31-35.
[12]	王家耀, 秦奋, 郭建忠. 建设黄河“智能大脑”服务流域生态保护和高质量发展[J]. 测绘通报, 2021, 0(10): 1-8.
[13]	赵金龙, 赵慧. 基于DMSP-OLS和MODIS数据的宁夏城市化与生态环境耦合协调分析[J]. 测绘通报, 2021, 0(10): 9-14,27.
[14]	张远生, 曹智伟, 韦蔚, 胡洁. 黄河流域夜间灯光数据与社会经济发展指标的时空耦合关系研究[J]. 测绘通报, 2021, 0(10): 20-27.
[15]	李贺颖, 张建辰, 郭建忠. 黄河流域湿地景观时空演变格局分析[J]. 测绘通报, 2021, 0(10): 28-33.