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基于SBAS-InSAR技术的中巴公路KKH沿线潜在滑坡区识别研究

文献类型:期刊论文

作者余文秀1,2,3; 李秀珍3; 郑玲静2,3; 龚俊豪2,3; 李泉林2,3
刊名工程地质学报
出版日期2024-10-25
卷号32期号:05页码:1597-1606
关键词潜在滑坡区 SBAS-InSAR 中巴公路 核密度
ISSN号1004-9665
DOI10.13544/j.cnki.jeg.2022-0526
英文摘要潜在滑坡区的识别是目前地质灾害防灾工作的核心及难点,形变监测则是实现潜在滑坡区识别最直接有效的途径。与传统的GPS观测站及无人机遥感等监测手段相比,SBAS-InSAR技术在地形复杂的山区实施大区域形变监测工作具有明显优势。中巴经济走廊喀喇昆仑公路(Karakoram highway, KKH)Khunjerab至Jaglot段地势险峻、地质条件复杂、滑坡灾害频发,严重威胁着中巴公路的安全运行及当地居民的民生安全,准确识别出潜在滑坡区域有助于当地防灾减灾工作的顺利开展。首先利用Sentinel-1A升轨数据及SBAS-InSAR技术获取了地表在LOS方向的形变,再根据雷达视线与斜坡面的空间几何关系将LOS方向的形变转换成沿坡度方向的形变。在验证SBAS-InSAR技术形变结果可靠性基础上,以坡度方向的形变速率为权重对形变点进行核密度分析得到潜在滑坡区分布。结果显示潜在滑坡区主要分布在中巴公路沿线的干流河谷地带,尤其以Khunjerab至Sost段及Jaglot至Gilgit段分布范围最广,支流河谷地带分布较少。统计分析潜在滑坡区面积占比及灾害分布特征,结果显示潜在滑坡区面积占比仅为31.2%,但其中分布有灾害点147处,占灾害点总数的66.4%,表明潜在滑坡区识别结果具有较高的可靠性。
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语种中文
源URL[http://ir.imde.ac.cn/handle/131551/58559]  
专题成都山地灾害与环境研究所_山地灾害与地表过程重点实验室
作者单位1.武汉市汉阳市政建设集团有限公司
2.中国科学院大学;
3.中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所;
推荐引用方式
GB/T 7714
余文秀,李秀珍,郑玲静,等. 基于SBAS-InSAR技术的中巴公路KKH沿线潜在滑坡区识别研究[J]. 工程地质学报,2024,32(05):1597-1606.
APA 余文秀,李秀珍,郑玲静,龚俊豪,&李泉林.(2024).基于SBAS-InSAR技术的中巴公路KKH沿线潜在滑坡区识别研究.工程地质学报,32(05),1597-1606.
MLA 余文秀,et al."基于SBAS-InSAR技术的中巴公路KKH沿线潜在滑坡区识别研究".工程地质学报 32.05(2024):1597-1606.

入库方式: OAI收割

来源:成都山地灾害与环境研究所

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