本文发表在国际期刊 Remote Sensing of Environment 上，详细内容见：Y. Zhang, X.M. Meng⁎, T.A. Dijkstra, C.J. Jordan, G. Chen, R.Q. Zeng, A. Novellino. Forecasting the magnitude of potential landslides based on InSAR techniques. Remote Sensing of Environment 241 (2020) 111738
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111738
【研究背景】
持续的人口增长、快速扩张的社会，再加上逐渐加剧的环境(气候)变化，增强了对自然环境的压力，潜在风险增加。滑坡是一种在全球范围内造成严重影响的地质灾害，了解最有可能发生滑坡的地点和适用的触发阈值，评估风险并确定适当的缓解干预措施来提高滑坡风险管理的有效性十分重要。本文以中国中部甘肃省黑台阶地为研究对象，利用经验模型、InSAR技术和实地调查结合来评估潜在滑坡的规模。具体评估工作流程如图1所示。
图1 中国甘肃黑台阶地潜在滑坡规模评估工作流程
【数据和方法】
1.研究区
黑台阶地位于中国中部甘肃省兰州市以西42公里处(图2)，其特点是平坦的地形和深切的沟壑，是黄河第四阶地的边缘。该阶地面积约为12km2，最大长度为5km(东西向)，宽度为3km(南北向)，海拔约为1730m。为寒温带和干旱气候，年平均气温8.4℃，年平均降水量310 mm，几乎70%的年降水发生在7月至9月期间。
2.滑坡制图
彭等人整理了黑台阶地滑坡几何特征数据库。它记录了不同类型滑坡的基本几何形状(如长度、宽度、受影响区域、体积)。利用文献中个别滑坡的详细信息对该数据库进行了扩展。此外，上述文献中所有可用的地图和表格的信息都被数字化并纳入了黑台滑坡清单。对谷歌地球卫星图像的进一步三维解释，加上广泛的实地调查，改进了50个滑坡体积近似值。
3. 面积和体积的关系
最近的研究提出了经验模型，将不同滑坡类型和一系列地理和气候环境下的滑坡面积(AL)与滑坡体积(VL)联系起来。这些模型适用于较大范围的滑坡面积(2 × 100 m2 < AL < 3.9 × 1010 m2)，并以幂律的形式描述AL与VL之间的关系:
其中AL (m2)为滑坡源断面面积，VL (m3)为滑坡体积，ε和α为曲线拟合参数。
图2 黑台研究区(上)和滑坡清单图(下)
4. 利用时间序列InSAR绘制潜在滑坡地图
时间序列InSAR算法可以大面积、高精度(毫米)检测地表变形，并生成用于调查滑坡和潜在滑坡的地面位移率图。在这项工作中使用了小基线子集(SBAS)技术，SBAS算法通过对干涉图所用SAR数据的空间基线和时间基线施加约束来识别分布式散射体，以减少轨道误差和去相关噪声。利用SBAS技术对42幅Sentinel 1A升轨影像进行处理，得到地面位移图。
图像采集时间为2014年10月14日至2017年5月7日，中心入射角为垂直方向44.4°。利用来自美国地质调查局(USGS)的1弧秒(~30 m)航天雷达地形任务(SRTM)数据去除地形相位并对InSAR产品进行地理编码。垂直基线阈值为160 m，时间基线为80 d，共生成114幅干涉图(图3)。
图3 干涉图形成的时空分布。绿点和黑线分别表示图像和干涉测量对。红圈中的黄点是用于共配准的主图像
【研究结果】
(1) 绘制得到50个历史滑坡的面积( AL )和体积( VL )的双对数图(图4)，表明AL和VL之间存在多个数量级上的明显的线性关系。
(2)由升轨Sentinel数据集得到了平均位移速率图，如图5所示。
(3)根据上述准则，建立了代表潜在滑坡位置和面积的54个多边形(图6)。位于每个多边形内部的CT位移率(VS)的绝对值用于表示这些潜在滑坡的活动。潜在滑坡的平均速度图如图7显示
(4)对于已绘制的潜在滑坡，滑坡体积总计VLT = 2.0 × 107 m3，总面积ALT = 9.8 × 105 m2，对应黑台阶地潜在滑坡体物质的平均厚度为20 m。单个滑坡的厚度为7 ~ 30 m，平均为15 m。
(5)根据前兆特征划分的黑台阶地边缘潜在滑坡(图8)。大多数潜在滑坡(1.6 × 107 m3，占总体积的83%)在观测期内表现出稳定的应变行为和恒定的位移速率。14个潜在滑坡(2.9 × 106 m3，占总体积的14%)的位移率呈现出加速应变的迹象。其余三个潜在滑坡(0.7 × 106立方米，占总量的3%)似乎正在减速。
图4 通过文献综述和实地调查得出的滑坡经验模型。点表示50个滑坡的面积AL (x轴，m2)和体积VL (y轴，m3)。红色实线表示采用最小二乘线性拟合得到的最佳拟合。红色虚线表示95%的置信区间。颜色表示通过二元核密度估计获得的点的密度
图5 通过SBAS估计的平均位移速率，并通过裂缝和陡坎调查的实地调查进行了论证。上方和下方的照片为沿阶地边缘的裂缝和陡坎
图7 黑台阶地潜在滑坡的位移率。轮廓多边形的颜色表示多边形内CT的平均LOS速度
图8 黑台潜在滑坡破坏前应变图。轮廓多边形的颜色表示潜在滑坡的应变类型
【研究结论】
利用SBAS技术对2014年10月14日至2017年5月7日拍摄的42张Sentinel 1图像进行处理，生成地面位移率，以支持潜在滑坡的识别和测绘。在黑台阶地周围共探测到157,43个CTs (2399 CTs km−2)，位移速率在24 mm/y ~−64 mm/y之间。利用±10 mm/y的稳定阈值确定了54个潜在滑坡，并通过地貌解译进一步细化。
最后，利用InSAR时间序列绘制了54个潜在滑坡的区域，并利用经验关系计算了它们的体积(VP)。2017年5月7日之前，共确定了潜在滑坡区(1.29×104 m3≤VP≤10×104 m3) 16个，潜在滑坡区(1×105 m3 < VP≤10×105 m3) 32个，潜在滑坡区(1×106 m3 < VP≤4.27×106 m3) 6个。
将此方法推广到黄土高原地区，调整经验关系，将提高滑坡清查的质量。黑台地区的滑坡一般完全发生在黄土堆积体中，最深的滑移面位于黄土-基岩界面。此经验法则在该地区效果良好，这将有利于滑坡风险评估、灾害管理和景观演变研究。
来源：复合链生自然灾害
转自：“测绘学术资讯”微信公众号
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