The Applicability of Stacking-InSAR and SBAS-InSAR for Surface Deformation Detection with Multiplatform SAR Imagery in Densely Vegetated Areas: A Case Study in Guangxi Province, Southern China
编号:4182
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更新:2024-04-17 14:02:55
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快闪报告
摘要
中国广西壮族自治区幅员辽阔,地表植被覆盖度高,小型地质灾害频发。2022年广西壮族自治区地质灾害风险普查工作最新成果反映,目前全域发育崩塌、滑坡、泥石流地质灾害隐患20062处,其中崩塌和滑坡分别占到广西地质灾害隐患点总数的69%和30%。对20062处地质灾害隐患规模进行统计分析,发现广西小型地质灾害隐患占比极大,约98%,且多为人工切坡在后期降雨条件下发生小规模破坏。中型和大型地质灾害隐患分别仅占1.9%和0.1%。极高的植被覆盖率和极小的地质灾害规模给InSAR技术在此区域的大规模地表异常形变探测带来了负面影响,且以往广西省InSAR技术研究对象基本为矿区、城市等高相干性、大规模形变,未考虑高植被覆盖山区小型形变,而本研究针对这一缺陷,综合考虑研究可行性和成果普适性,在广西壮族自治区选取龙胜各族自治县、阳朔县和北流市三处研究区开展基于不同SAR卫星数据的Stacking-InSAR和SBAS-InSAR探测适宜性研究。
本研究对Sentinel-1、LT-1、ALOS-1数据分别开展Stacking-InSAR和SBAS-InSAR形变解算和解译,阐明LT-1与Sentinel-1数据解译结果存在量级差异、Stacking-InSAR和SBAS-InSAR解译结果不一致的原因。利用在册地质灾害数据库对形变解译结果进行验证,分析多数解译结果不在已知数据库的原因。研究结合3种数据的形变解译特征、可视性和相干性分析结果,分析广西境内研究区InSAR形变探测适宜性,结果表明长波段、高时空分辨率的SAR数据极大地提高了密集植被覆盖区小规模变形的探测可能性,多技术结合的方式可有效的降低形变漏检几率。
关键词
InSAR,高植被覆盖率,Sentinel-1,LT-1,ALOS-1,可视性,相干性,适宜性
稿件作者
郁文龙
成都理工大学
LiWeile
Chengdu University of Technology
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