基于时序InSAR技术与地形特征的黄土高原潜在滑坡识别研究——以绥德县城为例

摘要

黄土高原具有特殊的地理地质环境，受降雨、人类活动等因素影响，易发生地质灾害，造成重大生命财产损失。绥德为黄土高原重要城镇，境内滑坡灾害频发。以其为案例进行地表形变监测和潜在滑坡识别，不仅对黄土高原城镇地质灾害监测和早期识别具有示范意义，也对绥德地质灾害防治有一定实践意义。 本文研究范围为绥德县城及周边，面积为60km2，利用时序InSAR技术(如：PSInSAR、SBAS)获取2015.12.24-2017.9.20间地表形变时序数据；利用DInSAR技术获取研究区2017年726洪水事件前后地表形变；利用影像变化检测技术获取2016.12.05-2017.12.10间地表水平位移。通过时间序列分析将PS点形变过程划分为线性和非线性类型，将非线性形变曲线与滑坡位移-时间曲线对比分析，选择符合滑坡形变过程的类型(突变型)作为特征，用于定位待识别的坡体单元。将坡度、地形多样性指数、影像变化检测技术获取的水平位移、SBAS技术获取的形变速度作为输入数据，将野外勘测所获滑坡作为训练样本，构建神经网络模型，进行研究区潜在滑坡识别。本文得到的主要结论有： （1）在优化滤波参数和图像连接拓扑的基础上，采用PSInSAR、SBAS、DInSAR技术获取视线方向地表形变，3种方法获取视线方向形变结果具有可比性；PSInSAR获取视线方向形变与影像变化检测获取水平位移存在相关性。结果表明本文获取的形变结果可靠，能够反映该区域地表形变过程。 （2）研究区总体呈现沉降趋势，城区沉降速率较大，周围山区较大形变区域呈现分散分布，局部区域相同形变性质的PS点明显聚集。PSInSAR获取的形变结果与降雨量变化具有较好的对应关系，在证明地表形变结果可靠的同时，也反映出该区域引起地表形变的主要因子为降水。 （3）通过对PS点形变过程进行时间序列分析，发现突变型符合滑坡形变过程，突变型中断点日期多发生于6-7月份，与降雨时间一致，洪水事件前后该类型PS点下沉趋势明显，说明突变型PS点对于潜在滑坡识别具有示踪意义。 （4）将形变特征与地形特征结合，运用神经网络模型进行潜在滑坡识别，所得结果与野外调查结果较一致。识别的滑坡在空间上离散分布，与该区域构造稳定、降雨是滑坡发生主因的特性相符合。以上表明，本文使用的滑坡识别方法有效，相比于基于单一特征的潜在滑坡识别，效果更理想。

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第一章绪论

1.1 研究背景和意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于InSAR技术的滑坡识别

1.2.2 基于变化检测技术的滑坡识别

1.2.3 基于地形特征的滑坡识别

1.2.4 基于神经网络模型的滑坡识别

1.3 研究内容和技术路线

1.3.1 研究内容

1.3.2 技术路线

1.4 论文特色及创新点

1.4.1 论文特色

1.4.2 论文创新点

第二章研究区概况

2.1 地理位置

2.2 地理与地质环境

2.2.1 气象

2.2.2 水文及水文地质

2.2.3地质构造及地震

2.2.4 植被覆盖

2.2.5 人类活动

2.3 滑坡分布特征及成因

2.3.1 滑坡灾害分布特征

2.3.2 滑坡灾害成因分析

第三章研究方法

3.1 形变数据获取方法

3.1.1 DInSAR技术

3.1.2 PSInSAR技术

3.1.3 SBAS技术

3.1.4 影像变化检测技术

3.2 地形特征值获取方法

3.2.1 地形位置指数

3.2.2 基于TPI的地貌类型划分

3.2.3 基于TPI的坡位划分

3.2.4 地形多样性指数

3.2.5 坡度分级

3.3 时间序列分析方法

3.4 神经网络模型

3.5 本章小结

第四章数据处理

4.1 数据说明

4.1.1 SAR数据

4.1.2 光学遥感数据

4.1.3 DEM数据

4.2 形变数据计算

4.2.1 DInSAR处理

4.2.2 PSInSAR处理

4.2.3 SBAS处理

4.2.4 影像变化检测技术

4.3 地形特征计算

4.3.1 地貌类型划分

4.3.2 坡位划分

4.3.3 地形多样性指数

4.3.4 坡度等级

4.4 形变时序列分析

4.4.1 基于地貌单元的PS点选择

4.4.2 PS点形变时间序列分析

4.5神经网络模型构建

4.5.1 基于特征的坡体单元定位

4.5.2 潜在滑坡识别模型的构建

4.6 本章小结

第五章地表形变时空特征与潜在滑坡识别

5.1 地表形变时空特征分析

5.1.1 DInSAR地表形变结果分析

5.1.2 PSInSAR地表形变结果分析

5.1.3 SBAS地表形变结果分析

5.1.4 不同方法所获形变结果对比

5.2 潜在滑坡识别与验证

5.2.1 潜在滑坡识别

5.2.2 潜在滑坡的野外验证

5.3 本章小结

第六章结论与展望

6.1 主要结论

6.2 不足与展望

参考文献

在学期间的研究成果

致谢