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持续发布 | 金沙江山体滑坡前一年内已下滑超20米

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10月14日,地质灾害InSAR技术研究中心与王腾博士一同,利用像素偏移追踪技术(Pixel-offset Tracking)对金沙江山体滑坡进行了最新分析,得到本期报告——基于SAR数据的金沙江滑坡事件分析 。

 

地质灾害InSAR技术研究中心

2018年9月9日,地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学)、四川省第二测绘地理信息工程院、北京东方至远科技股份有限公司等3家单位联合成立地质灾害InSAR技术研究中心。中心旨在集中多方力量,整合优势资源,多学科交叉融合,共同推进“InSAR技术”工程化应用,为地质灾害防治从“人防”到“技防”提供新方法、新手段。

王腾博士

新加坡南洋理工大学王腾博士长期从事SAR影像分析工作,近期利用SAR干涉测量和像素偏移追踪技术获取了多个地学热点事件形变,成果发表在Science,Nature Geosciece, Nature Communications 等杂志。王腾博士即将正式入职北京大学地球与空间科学学院。




基于SAR数据的金沙江滑坡事件分析

本期研究采用的数据为ALOS-2卫星分别在2017年7月27日,2017年11月27日,2018年5月28日和2018年7月23日拍摄的图像。

 

数据分析结果

 

通过2017年7月27日至2018年7月23日获取的四景ALOS-2数据进行像素偏移量计算,我们得到金沙江滑坡体在雷达距离向和方位向的形变。我们假设形变主要方向为沿坡向角和坡度最大方向向下,可以将雷达获取的形变投影至坡向,得到沿坡向形变。

图1滑坡区域的形变监测结果图 1  滑坡区域的形变监测结果

图1a显示了20171127相对于20170727的累积形变量,图1b和图1c分别显示了20180528和20180723相对于20171127的累积形变量。结果显示,金沙江滑坡的高位部分在2017年7月已经开始整体下滑,且下滑一直在持续。从形变空间分布看,滑坡体变形边界清晰,地表有形变不连续现象,说明应该有裂缝存在。

 

同时,将20170727-20180723的累积形变结果叠加在三维地形上得到图 2,其最大累积形变量约为25m。

图220170727-20180723的累积形变量

图 2  20170727-20180723的累积形变量

从形变时间分布看,2017年7月27日至2018年7月23日的约一年时间内,滑坡体沿坡向滑动超过20米,而且,近期存在明显的加速迹象。具体的形变演化曲线和最大形变量的统计结果分别如图 3和表 1。

图3最大形变和平均形变的演化曲线图3  最大形变和平均形变的演化曲线

分析结论

该斜坡体在滑坡灾害发生前一年,雷达卫星已监测到明显的形变加速现象。


下一步研究计划

由于ALOS-2的历史数据时间采样频率较稀疏,无法获取更加密集的形变测量数据,同时,考虑到受灾后关注的目标不再仅仅是滑坡体本身,堰塞湖周边的区域也需要特别关注,因此,我们下一步研究的计划是:

借助其它数据源的存档数据对滑坡区域的历史形变做进一步分析研究。

排查分析沿江数据,特别是堰塞湖周边区域,寻找是否有其它滑坡体在近一年内存在类似快速下滑现象。

处理Sentinel-1数据序列,得到时间采样更高的2014-2018年形变序列,对这一滑坡体的下滑历史进行更深入的了解。

关注救灾期间高分Cosmo-SkyMed数据,准实时监测堰塞体形变异常,为救灾工作提供数据支持。

 

感谢王腾博士为本期研究提供的帮助和支持!


InSAR技术

全称Interferometric Synthetic Aperture Radar,中文名称为干涉雷达,指采用干涉测量技术的合成孔径雷达,是新近发展起来的空间对地观测技术,是传统的SAR遥感技术与射电天文干涉技术相结合的产物。它利用雷达向目标区域发射微波,然后接收目标反射的回波,得到同一目标区域成像的SAR复图像对,若复图像对之间存在相干条件,SAR复图像对共轭相乘可以得到干涉图,根据干涉图的相位值,得出两次成像中微波的路程差,从而计算出目标地区的地形、地貌以及表面的微小变化,可用于数字高程模型建立、地壳形变探测等。InSAR技术是利用目标点的相位数据精确量测地表在雷达视线向的形变信息,它的精度能达到mm量级(X波段)。但是,当形变速率过大时,相位会出现周期模糊现象,进而形变反演会出现错误。当形变速率进一步增大时,甚至会出现失相干现象,导致无法提取形变。

 

像素偏移追踪技术

英文全称Pixel-offset Tracking,该技术是基于目标点的距离向及方位向位置数据,利用影像互相关技术,追踪雷达幅度影像中特征目标的位置变化来监测地表形变。该技术精度较InSAR低一个数量级,约为SAR影像分辨率单元大小的十分之一至二十分之一,当图像分辨率为3m时,测量精度约为375px。但是,它不存在周期模糊现象,即使在干涉失相干的条件下,也能在方位向和距离向上获取几米至数十米的二维剧烈形变信息。

 

“三查”体系

近年来,成理地灾国重实验室依托于科技部973项目和国家自然科学基金创新研究群体项目,与武汉大学、同济大学等国内知名高校和科研院所合作,提出和构建了重大地质灾害隐患早期识别的空-天-地一体化的“三查”体系,即:

普(排)查:利用高精度遥感和星载 InSAR 技术,实现区域尺度、大范围内的重大地质灾害隐患的早期识别。近年来世界各国先后发射了不少光学遥感卫星,其分辨率越来越到(可达到 0.2m 左右),重复覆盖某个区域的时间越来越短(几年后便可达到任何地点每天覆盖一次),地面的变形迹象可从遥感影像上清楚地发现,高精度遥感可作为地质灾害隐患早期识别的重要技术手段。InSAR(干涉雷达)对地面大范围变形区域也具有很好的探测识别能力,其监测变形的精度已接近毫米级。将高精度遥感与InSAR有机结合,便可对某些地质灾害高发、多发区域的地质灾害隐患进行扫面性的排查,圈定出地质灾害隐患集中分布 区和重大隐患点。相当于通过全面体检,筛查和排查出具有潜在重大疾病的人群。

详(筛)查:利用机载 LiDAR 和无人机航拍技术,对通过普查发现的地质灾害隐患集中分布区或重大隐患点,进行更精细的、高精度的详细调查。 LiDAR (在航测飞机或无人机上放置三维激光扫描仪)和无人机航拍对震裂松动山体、历史上曾经滑移变形区域等“损伤”具有很好的探测识别能力。相当于医院对怀疑有重大疾病的病人进一步通过 CT、核磁共振、B 超等现代监测手段,对病人进行精细检测,便于临床医生确诊。

核查:普查和详查的测绘结果需要地质人员的进一步解译和现场复核确认,相当于医生的临床诊断确认。


2018年10月15日 21:20
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