基于InSAR技术在滑坡灾害中应用的研究进展

基于InSAR技术在滑坡灾害中应用的研究进展

张庭瑜1,2，申江龙1,2

陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司，陕西西安710075

2.陕西省土地工程建设集团有限责任公司，陕西西安710075

摘要：InSAR技术作为重要的对地观测技术之一，已在城市、矿山、地质灾害等地表形变监测领域得到广泛应用与探索，特别是在滑坡灾害形变监测中具有很强的实用性。为全面、准确及深入认识和梳理InSAR技术在滑坡灾害应用中的前沿科学问题、局限性、面临挑战及未来发展趋势，以期更好地服务于滑坡灾害的防治与监测。以InSAR技术滑坡灾害应用研究为主要脉络，系统阐述其研究进展：以滑坡监测中应用的主要InSAR方法概述为切入点，系统梳理了各类主要方法的适用范围、优缺点及内在联系；基于早期识别探测、不同量级形变监测、活动模式与三维信息获取、形变与诱因耦合4个视角，深入探析InSAR技术在滑坡应用中的最新进展、趋势及目前应用中存在的关键问题与挑战；从数据处理、与其他新型技术融合对未来InSAR在滑坡应用研究进行总结和展望。

关键词：InSAR技术，山体滑坡，地质灾害，研究进展

0 引言

滑坡是经地质构造、降雨等内外因素共同作用而触发的复杂地质演化过程。频发、广泛分布的滑坡及其链式灾害，严重影响区域水能资源开发、新型城镇化建设、铁路公路交通干线等国家重大工程建造与运营，是人类生产生活永续发展的重大威胁。受全球气候变化、快速工业化与城镇化的扰动，冰川融化、强降雨等因素诱发的滑坡灾害不断增加，2017年—2019年许强、张勤团队在贵州兴义、甘肃黑方台数次成功的滑坡预警案例表明，有关滑坡灾害的研究正从灾后观测分析向实时监测、灾前风险预警逐步转型，进而将防灾关口前移。其中，形变监测是滑坡灾害识别预警、决策管理中最直接、有效的途径，通过监测坡体变形可评估其稳定性和反映运动状态[1]。传统的滑坡监测方法有水准仪、GPS观测站、裂缝计等，然而传统手段只能满足局域范围内已探明滑坡点监测，并存在效率低、易受外界条件制约、无法准确反映区域尺度滑坡形态整体变化特征及趋势，尤其对人迹罕至区域高位远程、高隐蔽性滑坡更显得无能为力。因此，在一定区域空间尺度上采用高效、便捷的对地观测技术是滑坡地质灾害防治中的重要内容之一[2]。

2 滑坡灾害监测中的InSAR方法

2.1DInSAR

DInSAR是在传统InSAR基础上发展起来，利用同一地区不同时刻获取SAR数据进行差分干涉处理，通过差分处理去除两次观测相位中的共有量（平地效应、地形相位和大气延迟等）得到形变相位，进而获得地表形变信息[3]。DInSAR在滑坡监测中可以估计沉降边界范围，还可以解析沉降演化过程，获取滑坡整体活动范围和强度。Fruneau等首次成功将DInSAR技术应用于法国南部滑坡监测中，处理结果与常规离散观测高度吻合，验证了其监测的可靠性。

2.2MTInSAR

DInSAR虽能有效探测地表微小形变，但因其监测精度易受干涉失相干、大气延迟影响，且地表移动速率不能超过一定阈值，因此MTInSAR应运而生。MTInSAR序列中以永久散射点干涉测量PSInSAR和小基线集干涉测量SBASInSAR为代表。两种方法比较适合于监测长期缓慢累积形变滑坡，并且能获得坡体活动模式信息。其中，PSInSAR是以高相干性像元组成的离散点集PS（PersistentScatter）点处理为主，对PS点进行相位建模和形变解算。Ferretti等（2000）运用PSInSAR提取了滑坡位移速率，验证其具有探测毫米精度位移能力[4]。

3 InSAR技术在滑坡中的关键应用

InSAR技术方法的不断创新、计算机运算能力的持续提升以及不断积累的SAR卫星数据，为滑坡应用研究提供了软、硬件的强有力支撑。实践表明，植被稀疏、无积雪覆盖区InSAR非常适合滑坡早期识别、指示活动状态（速率、模式）、获取坡体形变三维信息、描述特定时间段形变趋势和诱因耦合分析。本节归纳梳理了InSAR应用于滑坡地质灾害专题方面的进展并进行细致探讨。

3.1滑坡早期识别与探测

不同于实地安装传感器记录的详细高频数据，InSAR能够在大区域范围内监测毫米级的地表形变，追溯地表长期微小变形，提供基于面状的滑坡形变特征及时间演化过程。特别是对高位、集中分布滑坡灾害的排查中，凭借其对活动性滑坡识别的突出优势，使得滑坡调查工作更全面、高效。基于不同情境，学者们开展了系统的识别方法与分析研究。结果表明，所用方法可识别森林边缘未知的活动性滑坡，并能跟踪其季节性运动。国内，学者Xia等最早在三峡库区开始将InSAR技术应用于滑坡调查、监测、识别研究中，自此开始长达数十年的技术探索、方法试验、活动特征识别、大形变测量及与地面监测手段联合等应用研究，为国内将InSAR技术应用于滑坡灾害识别、探测提供了很多前瞻性、基础性研究成果。近些年，滑坡灾害不断频发，使得基于InSAR的滑坡灾害应用研究在流域、库区和高原地带更加广泛。

3.2 不同形变量级滑坡监测

InSAR的本质是相位测量，良好的相位干涉是InSAR技术有效探测地表坡体形变的前提。当滑坡形变较大时，相位测量容易出现混叠或失相干进而导致测量结果不可靠。同时，缓慢蠕变滑坡相比于常规、大变形、快速滑动滑坡而言具有很大的潜在风险。另外，不同InSAR方法具有一定的应用条件、特点及限制因素。因此，针对不同量级的滑坡形变需采用合适及改进的InSAR方法才能有效提取滑坡形变信息。针对缓慢移动滑坡，通过相干像素技术—时间子相干性、SBASInSAR以及与岩土工程分析相结合的方法研究了一次缓慢滑坡过程，论证了岩土工程与InSAR技术相结合的应用，并在工程实践中取得良好效果。

3.3 滑坡活动模式与三维信息获取

获取滑坡时空演化模式及三维形变信息对于滑坡工程治理、滑坡诱发机理机制掌握等有重要科学实践意义，亦是滑坡预测成功与否的关键内容。对此，一种基于DInSAR与传统地质岩土信息有效结合的创新性建模方法，并采用SBASInSAR方法从多源时序SAR数据中，对滑坡长期形变与运动演化进行了表征与深入了解，并将实例扩展到不同地质和岩土工程条件，在理解由活动滑坡引起的地面形变方面提供了积极进展。三峡地区滑坡形变活动模式研究中，在黄土滑坡失稳模式研究中，针对单一雷达视线向形变的局限性，采用多维小基线集MSBAS时序InSAR分析方法，利用多源、多轨道、多时相SAR数据，综合多源InSAR二维形变特征、光学遥感影像、地形等数据，发现受地下水上升及自身重力作用，黄土滑坡失稳模式为渐进后退式失稳。

4结 语

InSAR与深度学习结合滑坡研究。深度学习技术的出现为遥感影像变化检测技术提供了新的理论支撑，但是目前基于深度学习、变化检测技术与InSAR监测相结合的研究处于初步探索与实验阶段。综上所述，从滑坡监测类型、精度等方面而言，InSAR滑坡监测已有较大进步，但是其中也存在着不足与挑战。未来随着各种波段、轨道、入射角、重访周期SAR数据变得更加便捷，高质量SAR数据的开放与应用，将进一步为滑坡早期识别预警、形变信息获取、机理机制挖掘提供更大便利。研究也将为“一带一路”、“中巴经济走廊”、“川藏铁路”等国家重大战略工程沿线和灾害易发区滑坡灾害的综合防治提供强有力支撑。

参考文献：

[1]程海琴,陈强,刘国祥,杨莹辉,刘丽瑶.2014.短基线InSAR探测龙门山主断裂带两侧震后雨期的滑坡空间分布特征.测绘学报,43(9):931-938).

[2]葛大庆,戴可人,郭兆成,李振洪.2019b.重大地质灾害隐患早期识别中综合遥感应用的思考与建议.武汉大学学报·信息科学版,44(7):949-956).

[3]蒋亚楠.2018.地质灾害监测中的SAR变形观测、解译与数据同化研究.测绘学报,47(10):1425).

[4]刘星洪,姚鑫,周振凯,李凌婧,姚佳明.2018.滑坡灾害InSAR应急排查技术方法研究.地质力学学报,24(2):229-237).

项目：陕西省自然科学基础研究计划（2022JQ-457）

陕西省土地工程建设集团内部科研项目（DJNY2021-10）（DJNY2022-16）

陕西省企业人才托举计划2021-1-2-1