基于Stacking-InSAR方法的滑坡隐患快速早期识别
ID:2534 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2021-06-21 10:54:17 Hits:3899 Oral Presentation

Start Time:2021-07-11 10:00(Asia/Shanghai)

Duration:10min

Session:S3 3、地质灾害与工程地质 » S3-23、地质灾害与工程地质-2

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Abstract
我国西南山区滑坡灾害频发,严重威胁着人民财产安全。快速、精确识别广阔山区早期滑坡隐患点,对于防灾减灾、减少财产生命隐患具有重要意义。合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)以其全天时,全天候和高精度等优点,越来越多的应用于大范围滑坡隐患早期识别。本文以中国西南地区理县-汶川县-茂县-黑水县河谷5km范围内为研究区,基于Stacking-InSAR和SBAS-InSAR(Small Baselines Subset,SBAS)时序分析技术,获取了2017年11月至2019年3月共计40景哨兵数据升轨影像,对研究区内的滑坡隐患点进行识别。
研究结果表明,两种技术所识别滑坡隐患点重合度高,占各自识别总量的93.05%(SBAS占87.01%)。Stacking-InSAR对空间量级小和形变量级小的滑坡,识别能力较差,但对于相干性较差的区域能够更好的识别。Stacking-InSAR方法处理过程更简单、快速,可以有效用于大范围滑坡隐患的定性高效识别。
Keywords
Stacking-InSAR;哨兵1;滑坡识别
Speaker
张乐乐
成都理工大学地球科学学院

Submission Author
张乐乐 成都理工大学地球科学学院
戴可人 成都理工大学地球科学学院
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Important Date
  • Conference Date

    Jul 09

    2021

    to

    Jul 11

    2021

  • May 30 2021

    Abstract Submission Deadline

  • May 30 2021

    Draft paper submission deadline

  • May 30 2021

    Early Bird Registration

  • Jul 10 2021

    Registration deadline

  • Jul 11 2021

    Contribution Submission Deadline

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