盛 磊，張 露，杜玉玲，鄧文杰，閆世勇*

(1. 中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 自然資源部國(guó)土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 徐州 221116; 2. 中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院,江蘇 徐州 221116; 3. 中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院, 北京 100094)

0 引 言

地處中國(guó)西部山區(qū)的金沙江流域，地形復(fù)雜，巖體破碎，再加上金沙江斷裂帶等構(gòu)造活動(dòng)影響，極易導(dǎo)致滑坡和地裂縫等地質(zhì)災(zāi)害，嚴(yán)重威脅周邊地表建筑安全，對(duì)沿線基礎(chǔ)工程施工與運(yùn)營(yíng)安全形成了嚴(yán)重威脅。水準(zhǔn)測(cè)量、GPS測(cè)量和三維激光掃描技術(shù)等傳統(tǒng)的高精度地表形變監(jiān)測(cè)手段，難以在植被覆蓋茂密、人跡罕至的高山峽谷區(qū)展開對(duì)滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的大范圍監(jiān)測(cè)。光學(xué)遙感技術(shù)雖然憑借其范圍廣、低成本等優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害隱患排查，但是易受氣候條件影響，且對(duì)緩慢變形的地質(zhì)災(zāi)害隱患難以識(shí)別。

合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技術(shù)，作為一種廣域厘米級(jí)形變測(cè)量技術(shù)，為地震、火山、滑坡、地裂縫等地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)提供了一種有效手段。但由于其受到時(shí)間、空間失相干和大氣延遲等因素影響，難以提取毫米級(jí)地表變形，所以后期發(fā)展出了永久式散射體差分干涉測(cè)量(Persistent Scatterers Interferometry,PSI)技術(shù)和小基線集差分干涉測(cè)量(Small Baseline Subset Interferometry,SBAS)技術(shù)，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)InSAR技術(shù)的不足。但相比城市地區(qū)，金沙江流域?qū)儆诟呱綅{谷區(qū)，該區(qū)域由于缺少人工建筑物等永久式散射體點(diǎn)，所以PSI技術(shù)僅能獲取少量測(cè)量點(diǎn)；SBAS技術(shù)易受濃密植被與大氣延遲影響導(dǎo)致失相干現(xiàn)象，無(wú)法識(shí)別到足夠的高相干點(diǎn)目標(biāo)，導(dǎo)致難以全面準(zhǔn)確地反映區(qū)域內(nèi)滑坡與地裂縫形變信息。而且，金沙江流域高差巨大，地形復(fù)雜，會(huì)導(dǎo)致強(qiáng)烈的大氣垂直分層效應(yīng)，使得傳統(tǒng)的時(shí)空濾波方法在該區(qū)域難以有效去除大氣延遲誤差。而融合分布式散射體差分干涉測(cè)量(Distributed Scatterers InSAR,DS-InSAR)技術(shù)通過(guò)識(shí)別稀疏植被、裸土等分布式散射體，將分布式散射體與永久式散射體融合后采用傳統(tǒng)時(shí)序方法進(jìn)行解算并獲取形變信息。DS-InSAR技術(shù)在高山峽谷區(qū)地質(zhì)災(zāi)害形變監(jiān)測(cè)中，能夠有效提高低相干區(qū)域的相干性，減弱大氣延遲誤差，減小相位梯度對(duì)相位解纏的影響，有助于提升形變監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性。

本文基于歐洲航天局Sentinel-1升降軌數(shù)據(jù)，采用DS-InSAR技術(shù)，利用InSAR通用型大氣改正服務(wù)(Generic Atmospheric Correction Online Service for InSAR,GACOS)補(bǔ)償大氣延遲相位，獲取金沙江流域貢覺(jué)地區(qū)2019年2月至2021年7月高精度地表形變分布圖，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合地形和降雨等數(shù)據(jù)分析了重點(diǎn)區(qū)域滑坡與地裂縫形變特征，為該區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害防治以及沿線交通工程安全建設(shè)與運(yùn)營(yíng)提供參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

研究區(qū)位于西藏自治區(qū)昌都市貢覺(jué)縣沙東鄉(xiāng)(30.30°N，98.91°E)至雄松鄉(xiāng)(30.50°N，98.91°E)內(nèi)的金沙江流域(圖1)。該區(qū)域內(nèi)海拔最高為5 054 m，最低為2 587 m，最大高差為2 476 m，受金沙江水流侵蝕以及SN向金沙江斷裂帶的影響，地形復(fù)雜，孕育多處滑坡和地裂縫等地質(zhì)災(zāi)害。

圖1 金沙江流域貢覺(jué)地區(qū)遙感影像Fig.1 Remote Sensing Images of Gongjue Area in Jinsha River Basin

考慮到研究區(qū)內(nèi)地形起伏，陰影、疊掩等幾何畸變情況嚴(yán)重[圖1(c)、(d)]，本文聯(lián)合Sentinel-1A升軌與降軌數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序InSAR處理。筆者選用覆蓋研究區(qū)的64景升軌和69景降軌IW模式VV極化數(shù)據(jù)(表1)，分別以2020年3月14日和2020年3月21日影像為參考影像，采取多主影像策略構(gòu)建差分干涉圖，相應(yīng)時(shí)空基線如圖2所示；采用分辨率為90 m的航天飛機(jī)雷達(dá)地形測(cè)繪使命(Shuttle Radar Topography Mission,SRTM)DEM作為參考DEM，用于在差分干涉時(shí)去除地形相位。InSAR通用型大氣改正服務(wù)用于補(bǔ)償大氣延遲相位。

表1 SAR數(shù)據(jù)集參數(shù)和時(shí)空基線組合情況

圖2 升軌和降軌時(shí)空基線圖Fig.2 Spatio-temporal Baselines of Ascending and Descending Orbits

2 分析方法

2.1 DS-InSAR形變提取

DS-InSAR技術(shù)核心思想是通過(guò)識(shí)別研究區(qū)各分辨單元的統(tǒng)計(jì)同質(zhì)像元，并采取一定方法進(jìn)行相位優(yōu)化，將優(yōu)化質(zhì)量高的像元作為分布式散射體融入傳統(tǒng)時(shí)序InSAR技術(shù)，實(shí)現(xiàn)低相干區(qū)的高精度地表形變監(jiān)測(cè)。

本文采取多主影像策略構(gòu)建差分干涉圖，將振幅離差指數(shù)(DA)低于閾值(0.6)的像元確定為高相干點(diǎn)候選點(diǎn)，用于與后續(xù)得到的分布式散射體候選點(diǎn)融合?；谂錅?zhǔn)后SAR影像振幅信息，采取FaSHPS方法識(shí)別各像元周圍一定大小矩形窗口(15×15)內(nèi)的同質(zhì)像元(SHPs)數(shù)量，將數(shù)量高于20的像素作為分布式目標(biāo)初步候選點(diǎn)；之后在各初步候選點(diǎn)上建立相干矩陣，采用特征值分解方法選取最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量作為優(yōu)化相位，并計(jì)算分布式散射體候選點(diǎn)時(shí)間相干性，將時(shí)間相干性高于閾值(本文Sentinel-1升軌和降軌閾值分別為0.65和0.75)的像元確定為最終的分布式散射體候選點(diǎn)。

分布式散射體候選點(diǎn)時(shí)間相干性計(jì)算公式為

(1)

將分布式散射體候選點(diǎn)與高相干候選點(diǎn)融合處理，并進(jìn)行相位穩(wěn)定性分析，將時(shí)間相干系數(shù)高于閾值(Sentinel-1升軌和降軌閾值分別為0.7和0.8)的像元作為最終的高相干點(diǎn)。

時(shí)間相干系數(shù)計(jì)算公式為

(2)

對(duì)纏繞相位去除殘余DEM誤差后，進(jìn)行3D相位解纏得到高相干點(diǎn)解纏相位值，此時(shí)相位中往往包含較為嚴(yán)重的大氣延遲誤差?？苫贗nSAR通用型大氣改正服務(wù)計(jì)算出各干涉對(duì)大氣延遲相位并從解纏相位中去除，補(bǔ)償大氣延遲誤差。接著，在高相干點(diǎn)建立關(guān)于相位變化速率與解纏相位的觀測(cè)方程。由于采用多主影像策略導(dǎo)致方程秩虧，所以通過(guò)奇異值分解(SVD)求解方程廣義最小二乘解，經(jīng)過(guò)相位與形變轉(zhuǎn)換后得到監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)研究區(qū)形變速率和時(shí)序形變量。圖3為本文DS-InSAR技術(shù)數(shù)據(jù)處理流程。

圖3 DS-InSAR數(shù)據(jù)處理流程Fig.3 Processing Flow of DS-InSAR Data

2.2 坡度向形變轉(zhuǎn)換

由于視線向形變速率難以直觀反映滑坡真實(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，所以將研究區(qū)視線向形變投影至各點(diǎn)最大坡度方向，獲取滑坡坡度向形變速率。圖4為Sentinel-1升軌雷達(dá)視線向(LOS)和坡度向幾何關(guān)系圖，其中P點(diǎn)為滑坡上一點(diǎn)，為衛(wèi)星飛行方向角(方位向與北方向夾角)，為衛(wèi)星雷達(dá)入射角，為滑坡方位角，為P點(diǎn)最大坡度角，為視坡夾角(視線向與坡度向夾角)。假設(shè)滑坡運(yùn)動(dòng)沿坡度向向下為正，根據(jù)式(3)將雷達(dá)視線向形變速率投影得到坡度向形變速率，其中和分別代表雷達(dá)視線向和坡度向形變速率。雷達(dá)視線向形變速率為正值，表示目標(biāo)沿著靠近衛(wèi)星方向運(yùn)動(dòng)；雷達(dá)視線向形變速率為負(fù)值，表示目標(biāo)沿著遠(yuǎn)離衛(wèi)星方向運(yùn)動(dòng)。

圖4 Sentinel-1雷達(dá)視線向和坡度向幾何關(guān)系Fig.4 Geometric Relationship Between LOS Direction of Sentinel-1 and Slope Direction

3 結(jié)果分析與討論

3.1 整體形變特征

基于DS-InSAR技術(shù)和相應(yīng)的Sentinel-1升降軌數(shù)據(jù)，分別獲取了金沙江流域貢覺(jué)地區(qū)地表年平均形變速率監(jiān)測(cè)結(jié)果(圖5)。由圖5可見(jiàn)，升軌和降軌數(shù)據(jù)共監(jiān)測(cè)到22處明顯地質(zhì)災(zāi)害隱患，D2、D5、D6、D8、D9、D16區(qū)域?yàn)榉侵丿B區(qū)域。其中，升軌數(shù)據(jù)共監(jiān)測(cè)到17處明顯變形區(qū)域，雷達(dá)視線向最大形變速率為-254 mm·年；降軌數(shù)據(jù)共監(jiān)測(cè)到19處明顯變形區(qū)域，雷達(dá)視線向最大形變速率為-215 mm·年。監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，沉降最嚴(yán)重的區(qū)域位于沙東鄉(xiāng)(D1區(qū)域)，其沉降速率和沉降區(qū)域范圍最大，發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性較大。對(duì)比圖5(a)和(b)可以看出，升軌和降軌監(jiān)測(cè)結(jié)果均能獲取到足夠數(shù)量和密度的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，較好地刻畫了滑坡沉降中心和沉降范圍。從圖5(a)可以看出，金沙江東岸的升軌數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果受到陰影、疊掩等幾何畸變影響，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)點(diǎn)稀少，丟失有效形變信息，如D2、D8、D9、D16等區(qū)域，而這些區(qū)域在圖5(b)中形變明顯。由于升軌與降軌數(shù)據(jù)對(duì)不同坡度和坡向滑坡的形變敏感度不同，所以D1、D5和D11等區(qū)域在升降軌結(jié)果中也表現(xiàn)為不同的形變特征。上述分析表明，結(jié)合升軌與降軌數(shù)據(jù)不僅可以有效避免單一軌道因幾何畸變影響導(dǎo)致監(jiān)測(cè)盲區(qū)，而且可以彌補(bǔ)單一軌道方向?qū)Σ糠只滦巫儾幻舾械牟蛔?，從而降低地質(zhì)災(zāi)害隱患監(jiān)測(cè)漏檢率，提高監(jiān)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性。為進(jìn)一步驗(yàn)證形變結(jié)果的可靠性和分析地質(zhì)災(zāi)害特點(diǎn)，有必要針對(duì)典型滑坡與地裂縫形變信息開展詳細(xì)分析。

(3)

3.2 典型區(qū)域形變特征

3.2.1 沙東鄉(xiāng)沙東滑坡

圖5 DS-InSAR年平均形變速率圖Fig.5 Images of DS-InSAR Annual Average Deformation Rate

沙東滑坡位于沙東鄉(xiāng)格果村，地處金沙江西岸，滑坡體總面積約為10.3 km，整體坡度為20°～40°，坡向?yàn)槟舷蚺c北向(圖5中D1區(qū)域)。沙東滑坡光學(xué)影像如圖6(a)所示，滑坡后緣高約3 790 m，存在明顯陡坎；滑坡中部為地勢(shì)平緩的平臺(tái)區(qū)，為格果村行政駐地，局部區(qū)域存在裂縫；滑坡前緣高約2 680 m，受金沙江水流沖刷侵蝕影響，變形跡象明顯。由圖6(b)可知，滑坡變形體整體雷達(dá)視線向平均形變速率超過(guò)20 mm·年，最大形變速率為-254 mm·年。結(jié)合光學(xué)影像目視解譯和形變分布特征，可將沙東滑坡分為北部S1和南部S2兩個(gè)子變形體[圖6(b)]。變形體S1最大形變速率為-254 mm·年，強(qiáng)變形區(qū)位于變形體中部至前緣部分，后緣存在兩個(gè)較強(qiáng)變形區(qū)；變形體S2強(qiáng)變形區(qū)域位于坡體中部，最大形變速率為-226 mm·年，坡體后緣形變速率整體上略大于前緣。圖6(c)為該滑坡沿坡度向平均形變速率圖，坡度向形變速率最大為279.6 mm·年。

H為高程；圖(c)坡度向形變速率為正值，表示滑坡沿最大坡度方向向下滑動(dòng)；黑色箭頭表示目標(biāo)坡度向，其長(zhǎng)短與形變速率成正比圖6 沙東滑坡光學(xué)影像與形變速率圖Fig.6 Optical and Deformation Rate Images of Shadong Landslide

沿變形體S1和S2主要滑動(dòng)方向分別繪制沙東滑坡后緣至前緣的剖面線a—a′和b—b′[圖6(a)]，得到剖面線平均形變速率[圖7(a)和(b)]。從圖7(a)可以看出：變形體S1在坡體后緣存在一處較強(qiáng)變形區(qū)域，位于剖面線0.38 km處，形變速率最大為-75.2 mm·年；平臺(tái)區(qū)形變速率較小，整體速率處于-50～-30 mm·年之間；坡體前緣存在兩處強(qiáng)變形區(qū)域，分別位于剖面線2.0 km和2.4 km處，相應(yīng)最大形變速率分別為-217和-151 mm·年。從圖7(b)可以看出：變形體S2形變速率沿剖面線向坡腳方向先逐漸增大，在坡體中部形變速率達(dá)到最大值，約為-162 mm·年，隨后形變速率減少，在坡體前緣形變速率出現(xiàn)兩處局部最大值，分別是-144 mm·年(剖面線1.61 km處)和-92.1 mm·年(剖面線1.86 km處)，在剖面線2.24 km處形變速率由負(fù)變正，之后呈現(xiàn)抬升趨勢(shì)，原因可能是坡體內(nèi)部蠕滑導(dǎo)致坡腳部分發(fā)生反翹，有待實(shí)地進(jìn)一步驗(yàn)證。

圖7 沙東滑坡形變特征Fig.7 Deformation Characteristics of Shadong Landslide

圖7(c)給出了變形體S1和S2強(qiáng)變形區(qū)域中心A點(diǎn)和B點(diǎn)累積形變量曲線及相應(yīng)時(shí)段的月降雨量數(shù)據(jù)。由圖7(c)可知，A點(diǎn)和B點(diǎn)雷達(dá)視線向累積形變量分別為-217.9 mm和-405.5 mm，形變速率與降雨量有一定相關(guān)性。月降雨量較小時(shí)，如2019年11月至2020年4月以及2020年11月至2021年4月，A點(diǎn)和B點(diǎn)形變速率較??；月降雨量較大時(shí)，如2019年5月至10月、2020年5月至10月以及2021年2月至6月，A點(diǎn)和B點(diǎn)形變速率較大。隨著2021年5月降雨量相比往年同期降雨量顯著增加，A點(diǎn)和B點(diǎn)形變速率也呈現(xiàn)出加速趨勢(shì)。因此，沙東滑坡變形受降雨因素影響較為顯著，滑坡整體處于強(qiáng)變形狀態(tài)，存在失穩(wěn)可能，應(yīng)對(duì)該滑坡加以重點(diǎn)關(guān)注。

3.2.2 敏都鄉(xiāng)果巴滑坡

果巴滑坡位于敏都鄉(xiāng)果巴村，地處金沙江西岸，滑坡體總面積約1.54 km，整體坡度處于10°至40°之間，坡向?yàn)闁|(圖5中D7區(qū)域)。果巴滑坡光學(xué)影像如圖8(a)所示，滑坡后緣高約3 470 m，主要為村間道路，坡體中部為果巴村居民地和耕地；坡體前緣高約2 650 m，發(fā)育一條長(zhǎng)約340 m的地裂縫，坡腳受金沙江水流沖刷侵蝕，碎屑垮落，變形跡象明顯。

圖8(b)為果巴滑坡降軌雷達(dá)視線向平均形變速率圖，最大形變速率為61.9 mm·年。監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，果巴滑坡雷達(dá)視線向形變速率由坡體后緣至坡體前緣逐漸增大，坡體后緣以及坡體中部南側(cè)居民區(qū)無(wú)明顯形變，坡體中部北側(cè)存在較強(qiáng)形變，整體強(qiáng)變形區(qū)位于坡體前緣南部。果巴滑坡坡度向平均形變速率如圖8(c)所示，最大形變速率為187.4 mm·年，強(qiáng)變形區(qū)域位于坡體前緣南部，同時(shí)坡體前緣北部(即地裂縫北側(cè))也存在較強(qiáng)形變跡象，對(duì)附近道路安全存在一定威脅。

圖8 果巴滑坡光學(xué)影像與形變速率圖Fig.8 Optical and Deformation Rate Images of Guoba Landslide

由圖9(a)主滑方向雷達(dá)視線向形變速率剖面線可知：果巴滑坡滑動(dòng)速率沿剖面線隨距離增加而逐漸增大；在剖面線0.6 km處，坡體形變速率減小；而后形變速率繼續(xù)增加，在剖面線1.8 km處達(dá)到最大值(56.4 mm·年)，隨后又有所減小。由果巴滑坡強(qiáng)變形區(qū)域中心點(diǎn)A處的雷達(dá)視線向時(shí)序累積形變量[圖9(b)]可以看出，2019年2月至2021年7月A點(diǎn)累積形變量整體呈逐漸增加趨勢(shì)，最大累積形變量為112.8 mm，而相應(yīng)時(shí)段降雨數(shù)據(jù)則與果巴滑坡形變不存在顯著的相關(guān)性。果巴滑坡形變可能主要受金沙江水流常年沖刷侵蝕影響，且滑坡中部旱季農(nóng)田灌溉滲水等人為活動(dòng)因素對(duì)滑坡形變也存在一定影響。

圖9 果巴滑坡形變特征Fig.9 Deformation Characteristics of Guoba Landslide

3.2.3 雄松鄉(xiāng)上缺所地裂縫群

雄松鄉(xiāng)上缺所地裂縫群位于雄松鄉(xiāng)上缺所村北側(cè)(圖5中D12區(qū)域)，受金沙江斷裂帶構(gòu)造活動(dòng)影響，發(fā)育超過(guò)10條長(zhǎng)短不一的地裂縫，對(duì)區(qū)域內(nèi)房屋、道路以及農(nóng)田造成了不同程度的破壞。雄松鄉(xiāng)上缺所地裂縫群光學(xué)影像如圖10(a)所示，走向近EW向，西起上缺所村西北側(cè)，東至金沙江，該區(qū)域內(nèi)主要發(fā)育有3條較大地裂縫G1、G2、G3，地裂縫最大長(zhǎng)度可達(dá)1.4 km，最大寬度可達(dá)10 m。

圖10 上缺所地裂縫群光學(xué)影像與形變速率圖Fig.10 Optical and Deformation Rate Images of Shangquesuo Ground Fissure Group

圖10(b)顯示了雄松鄉(xiāng)上缺所地裂縫群雷達(dá)視線向平均形變速率分布圖，最大值為-178.8 mm·年，形變速率沿地裂縫走向逐漸增加。由圖10(b)可知：上缺所地裂縫群西部區(qū)域較為穩(wěn)定，無(wú)明顯形變；中部和東部區(qū)域形變嚴(yán)重，強(qiáng)變形區(qū)域大致呈橢圓狀，長(zhǎng)軸與地裂縫群主走向平行。

圖11 上缺所地裂縫群剖面線累積形變量Fig.11 Cumulative Deformations of Profile Lines of Shangquesuo Ground Fissure Group

沿平行于地裂縫走向繪制剖面線a—a′，沿垂直于地裂縫走向等間隔繪制剖面線b—b′、c—c′和d—d′，得到上缺所地裂縫群沿各剖面線累積形變量(圖11)。從圖11可以看出，雄松鄉(xiāng)上缺所地裂縫群形變量變化方向與地裂縫走向較為一致。上缺所地裂縫群累積形變量沿剖面線a—a′先增加后減少，形變量最大位置位于剖面線0.72 km處，累積形變量達(dá)-307.64 mm；剖面線b—b′累積形變量最大值為-248.31 mm，位于地裂縫G1處，說(shuō)明上缺所地裂縫群在該剖面線方向的形變主要受地裂縫G1影響，地裂縫G2、G3影響較弱；剖面線c—c′累積形變量最大值位于地裂縫G1與G2之間，為-314.74 mm，兩地裂縫之間累積沉降量均超過(guò)-300 mm，且兩側(cè)形變曲線呈現(xiàn)較好的對(duì)稱性，說(shuō)明該剖面線方向形變主要受地裂縫G1、G2共同影響，且二者影響程度大致相當(dāng)；剖面線d—d′累積形變量最大值為-292.94 mm，位于地裂縫G3處，同時(shí)在地裂縫G1處存在累積形變量較大值(-241.45 mm)，說(shuō)明該剖面線方向形變受地裂縫G3和G1影響，并且前者影響最大。綜上所述，雄松鄉(xiāng)上缺所地裂縫群形變變化方向與地裂縫走向一致，不同地裂縫的不同部分對(duì)兩側(cè)形變影響程度有所不同，但形變量最大位置均位于地裂縫兩側(cè)。

上缺所地裂縫群形變中心A點(diǎn)時(shí)序累計(jì)形變量與該區(qū)域月降雨量如圖12所示。當(dāng)月降雨量較大時(shí)，A點(diǎn)形變速率較小，如2019年5月至9月以及2020年7月至2020年10月；月降雨量較小時(shí)，A點(diǎn)形變速率較大，如2019年10月至2020年6月以及2020年11月至2021年5月。由此可見(jiàn)，雄松鄉(xiāng)上缺所地裂縫群形變對(duì)降雨量的變化響應(yīng)復(fù)雜，且在時(shí)間上存在一定的滯后性。

圖12 上缺所地裂縫群沉降中心時(shí)間序列累積形變量Fig.12 Time Series Cumulative Deformation of Subsidence Center of Shangquesuo Ground Fissure Group

4 結(jié) 語(yǔ)

本文采用融合分布式目標(biāo)的DS-InSAR技術(shù)，利用Sentinel-1升降軌數(shù)據(jù)提取了金沙江流域貢覺(jué)地區(qū)滑坡與地裂縫形變速率和時(shí)間序列累積形變量信息，共探測(cè)到22處明顯地質(zhì)災(zāi)害隱患，其中沙東鄉(xiāng)附近滑坡雷達(dá)視線向最大形變速率可達(dá)到-254 mm·年；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步結(jié)合降雨數(shù)據(jù)分析了重點(diǎn)滑坡與地裂縫形變特征。

(1)融合分布式目標(biāo)的DS-InSAR技術(shù)應(yīng)用于同期升降軌數(shù)據(jù)，不僅能夠克服研究區(qū)高相干點(diǎn)稀少導(dǎo)致的低相干影響，而且減弱了高山峽谷區(qū)疊掩和陰影等幾何畸變影響，能夠全面準(zhǔn)確地獲取研究區(qū)滑坡和地裂縫等地質(zhì)災(zāi)害隱患的形變信息，為進(jìn)一步開展滑坡和地裂縫等災(zāi)害分析提供了良好的技術(shù)方法和數(shù)據(jù)支撐。

(2)金沙江流域內(nèi)滑坡形變受降雨影響程度不同，強(qiáng)降雨會(huì)加速部分滑坡形變，易導(dǎo)致滑坡失穩(wěn)造成堵江，如沙東滑坡等，因此，十分有必要對(duì)該區(qū)域內(nèi)滑坡開展持續(xù)監(jiān)測(cè)。雄松鄉(xiāng)上缺所地裂縫群形變速率主要沿地裂縫走向變化，地表不同位置的形變受地裂縫影響程度有所不同，但最大形變位置均靠近地裂縫兩側(cè)，且地裂縫群形變速率變化相對(duì)于月降雨量變化存在滯后性。

(3)本文僅獲取和分析了一維雷達(dá)視線向以及坡度向形變信息，后續(xù)將考慮聯(lián)合多個(gè)軌道和區(qū)域地形特征獲取多維形變信息，并將綜合利用高分辨率光學(xué)影像解譯與現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查進(jìn)一步分析，為該地區(qū)滑坡和地裂縫等地質(zhì)災(zāi)害普查與監(jiān)測(cè)提供依據(jù)。