陸超然 蔡杰華 劉東烈 郭金城 董杰 廖明生

摘要地質(zhì)災(zāi)害的頻繁發(fā)生直接或間接地給自然環(huán)境和社會(huì)帶來(lái)了不可逆轉(zhuǎn)的巨大危害，近年來(lái)我國(guó)也在不斷加強(qiáng)地質(zhì)災(zāi)害早期識(shí)別和防治的力度.合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量（InSAR）技術(shù)以其全天時(shí)、全天候、高精度、大范圍監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)，成為一種重要的形變監(jiān)測(cè)手段.本文以貴州省黔東南州地質(zhì)災(zāi)害隱患排查為例，采用差分干涉測(cè)量（D-InSAR）和小基線集（SBAS）時(shí)序InSAR技術(shù)分別處理了ALOS-2/PALSAR-2和Sentinel-1雷達(dá)數(shù)據(jù).選取具有代表性的4個(gè)隱患點(diǎn)區(qū)域重點(diǎn)討論，結(jié)果展示了D-InSAR在大范圍地表形變探測(cè)以及SBAS在高精度形變監(jiān)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)表明兩種方法在地質(zhì)災(zāi)害隱患普查中可以互相補(bǔ)充，提升地災(zāi)隱患的識(shí)別能力.此外，獲取的隱患點(diǎn)雷達(dá)視線方向累積形變序列和平均形變速率，可為貴州省地質(zhì)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)提供有價(jià)值的參考.關(guān)鍵詞貴州黔東南州;地質(zhì)災(zāi)害;差分干涉測(cè)量;小基線集;時(shí)序形變分析

中圖分類號(hào)P237

文獻(xiàn)標(biāo)志碼A

0引言

我國(guó)是世界上受地質(zhì)災(zāi)害影響最嚴(yán)重的國(guó)家之一[1]，貴州省是我國(guó)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生最為頻繁的省份之一.復(fù)雜的地理環(huán)境、強(qiáng)烈的地質(zhì)構(gòu)造以及濕潤(rùn)的氣候條件是貴州地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的主要原因，近年來(lái)頻繁的人類經(jīng)濟(jì)建設(shè)活動(dòng)同時(shí)加劇了地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生[2].據(jù)貴州省政府辦公廳印發(fā)的《2019年度貴州省地質(zhì)災(zāi)害防治工作方案》，截至2018年底，貴州省地質(zhì)災(zāi)害高中易發(fā)區(qū)面積達(dá)13.6萬(wàn)km2，占全省國(guó)土面積的77%，受地質(zhì)災(zāi)害威脅人數(shù)145萬(wàn)人，潛在經(jīng)濟(jì)損失約410億元.近年來(lái)，提升地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警能力得到了國(guó)家的高度重視與支持.

地質(zhì)災(zāi)害的孕育和發(fā)生往往表現(xiàn)為地表的形變，如何準(zhǔn)確、迅速地探測(cè)地表形變成為地災(zāi)早期識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù).目前，地表形變監(jiān)測(cè)已發(fā)展出多種技術(shù)手段：傳統(tǒng)的水準(zhǔn)測(cè)量、GPS、伸縮計(jì)等僅能針對(duì)已知的形變體進(jìn)行稀疏的點(diǎn)觀測(cè)，不能整體地反映形變情況，在山區(qū)，儀器的布設(shè)也存在諸多困難;光學(xué)遙感無(wú)法有效地探測(cè)緩慢形變，且易受到云霧等不良天氣狀況的影響;激光雷達(dá)測(cè)量可以高精度、詳細(xì)地展現(xiàn)地表的三維形變，適用于范圍較小的監(jiān)測(cè)目標(biāo);合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）克服了上述技術(shù)存在的局限性，實(shí)現(xiàn)了全天時(shí)、全天候、高精度、大范圍的地表形變測(cè)量，為地質(zhì)災(zāi)害早期識(shí)別提供了有效的技術(shù)手段[3].

雷達(dá)差分干涉測(cè)量（Differential InSAR，D-InSAR）是在InSAR基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的常規(guī)處理手段，已成熟應(yīng)用于地震[4]、礦區(qū)沉降[5]等由于自然或人為作用引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害.但時(shí)空去相干和大氣相位延遲差異引起的相位噪聲，制約了D-InSAR技術(shù)的應(yīng)用，此外，DEM誤差也會(huì)干擾地表緩慢位移信號(hào)的提取，這些因素的共同作用影響了D-InSAR技術(shù)提取形變信息的準(zhǔn)確性[6].時(shí)間序列InSAR在此背景下應(yīng)運(yùn)而生.選取時(shí)序SAR影像上受時(shí)空去相干及大氣延遲影響較小的永久散射體（Permanent Scatter，PS），構(gòu)建“天然GPS網(wǎng)”，通過(guò)對(duì)離散的PS點(diǎn)進(jìn)行相位分析，可以分離出各信號(hào)的相位分量，估算出視線向形變速率、DEM誤差以及大氣相位，實(shí)現(xiàn)高精度的地表形變連續(xù)監(jiān)測(cè)[7].常見的時(shí)序InSAR可分為永久散射體干涉測(cè)量（Permanent Scatter Interferometry，PSI）[8]和小基線集方法（Small Baseline Subsets，SBAS）[9].PSI技術(shù)以單一的公共主影像進(jìn)行干涉處理，對(duì)地面目標(biāo)的穩(wěn)定性要求高，廣泛應(yīng)用于人工建筑較密集的城市區(qū)域[10].但在高植被覆蓋度的山區(qū)，干涉對(duì)的相干性隨著時(shí)間基線的增加迅速降低，相干點(diǎn)數(shù)量往往無(wú)法滿足監(jiān)測(cè)要求.SBAS技術(shù)通過(guò)限制時(shí)間基線和空間基線的閾值，構(gòu)建多主影像的干涉對(duì)序列，從而降低時(shí)空失相干的影響，該方法在地表沉降[11]、滑坡監(jiān)測(cè)[12]等方面具有較大的優(yōu)勢(shì).

本文結(jié)合D-InSAR和時(shí)序InSAR技術(shù)對(duì)貴州黔東南州進(jìn)行了大范圍地災(zāi)隱患點(diǎn)探測(cè)：D-InSAR用于大范圍的定性普查，大大降低時(shí)序處理運(yùn)算量，SBAS時(shí)序InSAR針對(duì)D-InSAR的普查結(jié)果進(jìn)行核查和詳查.通過(guò)兩種技術(shù)監(jiān)測(cè)結(jié)果的對(duì)比，分析二者在山區(qū)形變探測(cè)中的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，論證結(jié)合兩種方法在地災(zāi)隱患普查中的可行性，并利用SBAS技術(shù)獲取形變體的累積形變量及年平均形變速率，為后期隱患點(diǎn)的現(xiàn)場(chǎng)核查提供技術(shù)支持.

1技術(shù)路線

基于衛(wèi)星InSAR技術(shù)的地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)探測(cè)與形變分析可概括為“三查”——大規(guī)模普查、重點(diǎn)詳查以及隱患點(diǎn)核查，充分利用了差分干涉測(cè)量和時(shí)序InSAR的優(yōu)勢(shì)，為后續(xù)地面核查提供可靠的雷達(dá)遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果，其技術(shù)流程如圖1所示.

1.1D-InSAR：普查

差分干涉測(cè)量通過(guò)兩次或多次干涉測(cè)量獲取地表相位信息，去除干涉相位中的地形相位等，大規(guī)模獲取地表在觀測(cè)時(shí)間間隔內(nèi)的形變信息.在D-InSAR的實(shí)際應(yīng)用中，通常會(huì)引入外部DEM，采用二軌法[13]去除地形相位.

由于研究區(qū)域的植被覆蓋度高，C波段數(shù)據(jù)集干涉結(jié)果無(wú)法保持很好的相干性，干涉條紋受噪聲影響大，增加了正確相位解纏和形變探測(cè)的難度[14].波長(zhǎng)更長(zhǎng)的L波段雷達(dá)數(shù)據(jù)集在高植被覆蓋度的山區(qū)表現(xiàn)得更加穩(wěn)健，在相同時(shí)間間隔內(nèi)，能保持更好的干涉質(zhì)量.

1.2時(shí)序InSAR：詳查

SBAS技術(shù)在山區(qū)時(shí)序InSAR監(jiān)測(cè)中應(yīng)用廣泛，它根據(jù)各相位分量的特征，對(duì)每個(gè)相干點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間域和空間域的相位分析，估計(jì)出大氣延遲相位、DEM誤差導(dǎo)致的地形殘余相位以及去相關(guān)噪聲相位[15]，獲取高精度的、可靠的時(shí)序形變結(jié)果.

由于SBAS技術(shù)需要大量時(shí)間序列的SAR歷史數(shù)據(jù)，多數(shù)商業(yè)SAR衛(wèi)星在研究區(qū)域的累積數(shù)據(jù)不足以滿足時(shí)序形變信息的反演.Sentinel-1衛(wèi)星的長(zhǎng)期觀測(cè)計(jì)劃及其完全開放且免費(fèi)的數(shù)據(jù)政策[16]，為我們提供了充足的連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù).較短的觀測(cè)時(shí)間間隔確保了相干點(diǎn)的相對(duì)穩(wěn)定性，進(jìn)一步降低了對(duì)波長(zhǎng)的要求，C波段的Sentinel-1數(shù)據(jù)集可以滿足該地區(qū)的時(shí)序監(jiān)測(cè)要求.

1.3地面調(diào)查：核查

在D-InSAR和SBAS技術(shù)獲取的地災(zāi)隱患點(diǎn)探測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步開展實(shí)地調(diào)查，對(duì)隱患點(diǎn)進(jìn)行核查和綜合分析，判定隱患點(diǎn)的危險(xiǎn)性，繼而進(jìn)行高精度的定點(diǎn)監(jiān)測(cè).同時(shí)對(duì)雷達(dá)差分干涉測(cè)量技術(shù)探測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和補(bǔ)充，逐步提升地質(zhì)災(zāi)害早期識(shí)別精度.

2研究區(qū)及數(shù)據(jù)源

2.1研究區(qū)概況

黔東南苗族侗族自治州地處云貴高原向湘西丘陵及廣西盆地過(guò)渡的斜坡地帶，地勢(shì)西高東低，地形起伏較大，海拔在100～2 200 m之間，坡度主要分布在5°～25°，以喀斯特地貌為主，水系發(fā)達(dá)，降水豐富.受脆弱的自然地理?xiàng)l件和強(qiáng)降雨的影響，黔東南州大部為地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)易發(fā)區(qū).地災(zāi)的發(fā)生具有明顯的季節(jié)性，多發(fā)生于汛期（5—9月），同時(shí)與人為工程活動(dòng)聯(lián)動(dòng)，給人民生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)巨大威脅.據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2017年末，全州共查明地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)1 672處，主要類型為滑坡、泥石流、崩塌、不穩(wěn)定斜坡等.

基于黔東南州地災(zāi)InSAR識(shí)別結(jié)果，結(jié)合地表覆蓋情況，本文選取了4個(gè)具有代表性的地災(zāi)隱患區(qū)域進(jìn)行D-InSAR普查和SBAS時(shí)序分析，分別位于臺(tái)江縣革一鄉(xiāng)、凱里市城區(qū)和劍河縣革東鎮(zhèn)，研究區(qū)域如圖2所示，其中P3與P4區(qū)域距離較近.

2.2數(shù)據(jù)源

選取了6景ALOS-2/PALSAR-2的Stripmap模式數(shù)據(jù)，33景Sentinel-1干涉寬幅模式數(shù)據(jù).實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)覆蓋范圍如圖2所示，其中藍(lán)色框?yàn)锳LOS-2數(shù)據(jù)覆蓋范圍，紅色框?yàn)镾entinel-1數(shù)據(jù)覆蓋范圍.兩組SAR數(shù)據(jù)集的相關(guān)參數(shù)如表1所示.數(shù)字高程模型采用的是美國(guó)國(guó)家航空航天局發(fā)布的SRTM 90 m分辨率數(shù)據(jù)[17].

3結(jié)果與分析

對(duì)6景ALOS-2/PALSAR-2數(shù)據(jù)進(jìn)行差分干涉處理，用于前期的大范圍普查，確定疑似形變點(diǎn)的位置及范圍.隨后，針對(duì)D-InSAR探測(cè)的疑似形變點(diǎn)，采用StaMPS-SBAS[15]方法對(duì)小范圍區(qū)域進(jìn)行時(shí)序分析處理，結(jié)合時(shí)間基線、空間基線以及相干程度3個(gè)指標(biāo)組合生成了74～90幅干涉圖，經(jīng)時(shí)序分析獲取疑似形變點(diǎn)的累積形變序列和平均形變速率.通過(guò)對(duì)比4個(gè)研究區(qū)域的探測(cè)結(jié)果，分析2種方法優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)及應(yīng)用場(chǎng)景，論證InSAR技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害隱患普查中的可行性.

3.1D-InSAR與時(shí)序InSAR結(jié)果對(duì)比分析

1）P1區(qū)域

根據(jù)2018年12月27日與2019年3月21日的ALOS-2差分干涉結(jié)果，臺(tái)江縣革一鄉(xiāng)境內(nèi)鎮(zhèn)遠(yuǎn)—臺(tái)盤公路行進(jìn)方向左側(cè)的邊坡（P1）表現(xiàn)為遠(yuǎn)離衛(wèi)星方向的相位（圖3）.雖然該邊坡已進(jìn)行了加固防護(hù)，但仍可能發(fā)生緩慢滑移.

P1區(qū)域的SBAS時(shí)序處理結(jié)果如圖4所示，從圖4a中可以看出加固邊坡P1區(qū)域相對(duì)于周邊區(qū)域存在遠(yuǎn)離衛(wèi)星的趨勢(shì)，印證了D-InSAR的探測(cè)結(jié)果.在該邊坡上選取4個(gè)相干點(diǎn)，計(jì)算其周圍20 m范圍內(nèi)所有點(diǎn)的平均累積形變序列.圖4b中各組累積形變序列差異不大，且存在明顯的線性滑動(dòng)趨勢(shì)，滑動(dòng)速率為5 cm/a.經(jīng)地面核查，該邊坡確定發(fā)生了緩慢滑移.

2）P2區(qū)域

2018年12月27日與2019年2月7日的ALOS-2差分干涉結(jié)果如圖5所示，凱里市城區(qū)中央公園（P2）出現(xiàn)了與地形相關(guān)的大范圍異常相位，但在后續(xù)的差分干涉結(jié)果中并未出現(xiàn)類似情況.該疑似隱患點(diǎn)周圍有多棟居民樓，一旦發(fā)生形變，可能造成建筑物的破壞甚至坍塌.

P2區(qū)域的時(shí)序處理結(jié)果如圖6所示：該區(qū)域較穩(wěn)定，年平均形變速率不足1 cm，累計(jì)形變序列也并未表現(xiàn)出明顯的趨勢(shì)，D-InSAR干涉結(jié)果不足以探測(cè)到這樣微小的形變.對(duì)比分析兩個(gè)方法的結(jié)果，推測(cè)差分干涉圖中的異常是由于大氣湍流導(dǎo)致的大氣延遲相位，因?yàn)榇髿庀辔辉诳臻g上相關(guān)而在時(shí)間上不相關(guān)，恰恰符合D-InSAR歷史監(jiān)測(cè)結(jié)果的特征.初步判定該區(qū)域并未發(fā)生形變，現(xiàn)場(chǎng)核查結(jié)果也證實(shí)了我們的結(jié)論.

3）P3區(qū)域

劍河縣革東鎮(zhèn)沅江西岸（P3）在2018年12月27日與2019年2月7日的干涉圖中出現(xiàn)了一處與P2區(qū)域差分干涉結(jié)果類似的區(qū)域，如圖7，該區(qū)域位于山谷，覆蓋范圍較大，且形態(tài)與地形相關(guān).

經(jīng)SBAS時(shí)序分析驗(yàn)證，P3區(qū)域的異常相位并非誤差影響，圖8顯示山谷區(qū)域向著遠(yuǎn)離衛(wèi)星的方向發(fā)生了形變，且山谷上部形變速率大于下部形變速率的特點(diǎn)滿足其上陡下緩的地形，最大形變速率為7 cm/a.

4）P4區(qū)域

在2018年12月至2019年9月的多對(duì)ALOS-2差分干涉結(jié)果中，P3區(qū)域西北方向約1 km處的一處山谷（P4）并未顯示出明顯的形變信號(hào)，圖9展示了該區(qū)域2019年2月7日與2019年3月21日的差分干涉結(jié)果.

在對(duì)P3區(qū)域進(jìn)行SBAS時(shí)序處理的過(guò)程，我們發(fā)現(xiàn)P4區(qū)域發(fā)生了微小形變，其平均形變速率如圖10所示，最大形變速率為5 cm/a.

3.2D-InSAR和時(shí)序InSAR的應(yīng)用能力

結(jié)合以上4個(gè)研究區(qū)域的InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果，對(duì)D-InSAR和SBAS時(shí)序InSAR技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害隱患探測(cè)中的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)、應(yīng)用場(chǎng)景以及效果進(jìn)行總結(jié)（表2），可以看出差分干涉測(cè)量與小基線集時(shí)序InSAR技術(shù)的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)兩種方法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、高精度、定量化的地質(zhì)災(zāi)害早期識(shí)別.

4總結(jié)

本文采用差分干涉測(cè)量和小基線集時(shí)序InSAR技術(shù)對(duì)貴州黔東南州進(jìn)行了地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)排查，對(duì)兩種方法的監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析，驗(yàn)證了兩種方法的結(jié)合在地質(zhì)災(zāi)害隱患普查中的可行性，并獲取了隱患點(diǎn)雷達(dá)視線方向的累計(jì)形變序列和平均形變速率.通過(guò)對(duì)4個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)域的形變探測(cè)結(jié)果的分析，可以得出以下結(jié)

1）D-InSAR技術(shù)可以快速進(jìn)行大范圍的地表形變監(jiān)測(cè)，但由于時(shí)空失相干、大氣相位延遲、DEM誤

差等因素的影響，其監(jiān)測(cè)結(jié)果不能準(zhǔn)確地提取地表形變信息;

2）SBAS時(shí)序InSAR技術(shù)由于其對(duì)時(shí)空基線的限制，一定程度上保證了干涉對(duì)的相干性，弱化了時(shí)

空失相干的影響，通過(guò)時(shí)間序列的分析可以削弱甚至去除大氣及DEM誤差的影響，但由于其處理要求較高，對(duì)于大范圍的時(shí)序分析，需要耗費(fèi)較多的時(shí)間計(jì)算;

3）D-InSAR和SBAS時(shí)序InSAR技術(shù)結(jié)合可以較好地將二者的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，D-InSAR大大縮小了

SBAS的處理范圍，SBAS進(jìn)一步去除誤差影響，準(zhǔn)確地提取形變信號(hào)，并獲取時(shí)間序列形變特征.

兩種技術(shù)的結(jié)合為地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)的大范圍、迅速、準(zhǔn)確的排查提供了一種技術(shù)手段，提高了地災(zāi)早期探測(cè)和識(shí)別的效率.隨著SAR傳感器及其他新型監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展，“空-天-地一體化”的監(jiān)測(cè)技術(shù)體系將會(huì)更好地服務(wù)于地質(zhì)災(zāi)害防治工作.

參考文獻(xiàn)

References

[1]Li M Z，Lv J，Chen X，et al.Provincial evaluation of vulnerability to geological disaster in China and its influencing factors：a three-stage DEA-based analysis[J].Natural Hazards，2015，79（3）：1649-1662

[2]郭振春.貴州地質(zhì)災(zāi)害的主要類型和誘因及其預(yù)防建議[J].貴州地質(zhì)，2003，20（2）：103-105，102

GUO Zhenchun.Major types of geological hazards and predisposition in Guizhou and its preventive suggestion[J].Guizhou Geology，2003，20（2）：103-105，102

[3]廖明生，張路，史緒國(guó)，等.滑坡變形雷達(dá)遙感監(jiān)測(cè)方法與實(shí)踐[M].北京：科學(xué)出版社，2017：40-42

LIAO Mingsheng，ZHANG Lu，SHI Xuguo，et al.Methods and practice of radar remote sensing monitoring of landslide deformation[M].Beijing：Science Press，2017：40-42

[4]Atzori S，Hunstad I，Chini M，et al.Finite fault inversion of DInSAR coseismic displacement of the 2009 L'Aquila earthquake （central Italy）[J].Geophysical Research Letters，2009，36（15）：L15305

[5]Chang H C，Ge L L，Rizos C.DInSAR for mine subsidence monitoring using multi-source satellite SAR images[C]∥Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium，2005：1742-1745

[6]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

[7]李德仁，廖明生，王艷.永久散射體雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2004，29（8）：664-668

LI Deren，LIAO Mingsheng，WANG Yan.Progress of permanent scatterer interferometry[J].Editorial Board of Geomatics and Information Science of Wuhan University，2004，29（8）：664-668

[8]Ferretti A，Prati C，Rocca F.Permanent scatterers in SAR interferometry[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2001，39（1）：8-20

[9]Berardino P，F(xiàn)ornaro G，Lanari R，et al.A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2002，40（11）：2375-2383

[10]秦曉瓊，楊夢(mèng)詩(shī)，王寒梅，等.高分辨率PS-InSAR在軌道交通形變特征探測(cè)中的應(yīng)用[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2016，45（6）：713-721

QIN Xiaoqiong，YANG Mengshi，WANG Hanmei，et al.Application of high-resolution PS-InSAR in deformation characteristics probe of urban rail transit[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica，2016，45（6）：713-721

[11]Hu B，Wang H S，Sun Y L，et al.Long-term land subsidence monitoring of Beijing （China） using the small baseline subset （SBAS） technique[J].Remote Sensing，2014，6（5）：3648-3661

[12]Ardizzone F，Angeli M G，Calò F，et al.Temporal and spatial analysis of landslides through the SBAS-DInSAR approach：the Ivancich，Assisi，test case[C]∥Egu General Assembly Conference.Vienna，Austria，2012：4319

[13]Massonnet D，Rossi M，Carmona C，et al.The displacement field of the Landers earthquake mapped by radar interferometry[J].Nature，1993，364（6433）：138-142

[14]蔣彌，丁曉利，李志偉，等.用L波段和C波段SAR數(shù)據(jù)研究汶川地震的同震形變[J].大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)，2009，29（1）：21-26

JIANG Mi，DING Xiaoli，LI Zhiwei，et al.Study on coseismic deformation of Wenchuan earthquake by use of L and C wavebands of SAR data[J].Journal of Geodesy and Geodynamics，2009，29（1）：21-26

[15]Hooper A，Zebker H，Segall P，et al.A new method for measuring deformation on volcanoes and other natural terrains using InSAR persistent scatterers[J].Geophysical Research Letters，2004，31（23）：1-5

[16]Torres R，Snoeij P，Geudtner D，et al.GMES Sentinel-1 mission[J].Remote Sensing of Environment，2012，120：9-24

[17]Farr T G，Kobrick M.Shuttle radar topography mission produces a wealth of data[J].Eos Transactions American Geophysical Union，2000，81（48）：583-585

Detection of geological hazards danger points and deformation time

series analysis based on satellite InSAR technique

LU Chaoran1CAI Jiehua1LIU Donglie2GUO Jincheng2DONG Jie3LIAO Mingsheng1

1State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying，Mapping and Remote Sensing，Wuhan University，Wuhan430079

2Guizhou Provincial First Institute of Surveying and Mapping，Guiyang550025

3School of Remote Sensing and Information Engineering，Wuhan University，Wuhan430079

AbstractThe frequent occurrence of geological disasters has brought irreversible great harm to natural environment and human society directly or indirectly.In recent years，China has been strengthening the efforts of early identification and effective prevention of geological disasters.Interferometric Synthetic Aperture Radar （InSAR） has been recognized as an important deformation detecting method with the advantages of all-time，all-weather，high accuracy，and large scale monitoring.In this paper，potential geological hazard points in Qiandongnan prefecture of Guizhou were detected by processing ALOS-2/PALSAR-2 and Sentinel-1 SAR data with D-InSAR and SBAS time series InSAR.The detection results of four representative research areas revealed that：D-InSAR has advantage in large-scale detecting while SBAS has superiority in high-precision monitoring.Hence，the two methods can complement each other and improve the reliability of identification for geological hazards.The cumulative deformation time series and average deformation velocity can be obtained by SBAS simultaneously，which provides valuable reference for geological disaster prevention in Guizhou.

Key wordsQiandongnan prefecture of Guizhou;geological hazards;differential InSAR （D-InSAR）;small baseline subsets （SBAS）;deformation time series analysis

收稿日期2019-10-20

資助項(xiàng)目國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金（41904001）;中國(guó)博士后科學(xué)基金第64批面上資助（2018M640733）;武漢大學(xué)自主科研項(xiàng)目（2042019kf0048）;測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金（18R03）

作者簡(jiǎn)介

陸超然，女，碩士生，研究方向?yàn)槔走_(dá)干涉測(cè)量.chaoranlu@whu.edu.cn

廖明生（通信作者），男，博士，教授，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)遙感.liao@whu.edu.cn

1武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢，430079

2貴州省第一測(cè)繪院，貴陽(yáng)，550025

3武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院，武漢，430079