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基于SBAS-InSAR技术的滑坡形变监测

已有 4649 次阅读 2021-11-9 16:40 |个人分类:insar|系统分类:科研笔记

  区域:桃坪乡

  影像:哨兵1A的48景升轨

  时间段:2020.2-2021.9

  在做完干涉之后,对干涉后的影像进行相位堆叠,可通过stacking的结果识别滑坡.


1.JPG

图1 光学影像

ph_rate_8.JPG

图2 ph_rate_8

    图1为山体发生滑动区域的光学影像,图2为缠绕到8的stacking结果叠加到google earth中的图片,可见出现了明显的形变信号。


ph_rate.png

图3 缠绕到不同值的stacking结果对比

    图3为缠绕到不同值的stacking的结果对比,一个整周2pi的相位变化对应于一半的波长量级的地表形变,哨兵1A是c波段,其波长为5.6cm,若缠绕到pi,则一个整周的相位变化为28mm.


tpx.JPG

图4 桃坪乡光学影像

tpx.png

图5 桃坪乡缠绕到不同值的stacking结果对比

    利用SBAS-InSAR技术,得到桃坪乡滑坡的LOS向年均形变速率及监测点的LOS向的时序形变曲线。


TS.png

图6 桃坪乡升轨InSAR年均形变速率(2020.2-2021.9)

TS_TPX.png

图7  监测点的LOS向时序散点图

    图6桃坪乡升轨InSAR年均形变速率图,不同的颜色代表不同的形变速率。图7为监测点的时序变化曲线。


SUDU.png

图8 桃坪乡滑坡的形变漏斗边界

    根据年均形变速率图,以形变速率为边界,大致画出边界范围。


    以下是笔者实地考察的照片,在滑坡的前缘与后缘都发现了裂缝以及形变的痕迹。

桃坪乡前缘.jpg

桃坪乡后缘.jpg




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