基于升降轨InSAR数据的高山峡谷区滑坡易发性评价

张伟; 陈宏; 纪成亮; 杨庆义; 席文勇; 孙旭; 张勇; 于天文; 倪冰冰; 徐智慧; 李德营

doi:10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230560

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基于升降轨InSAR数据的高山峡谷区滑坡易发性评价

更新时间：2026-11-05

- 基于升降轨InSAR数据的高山峡谷区滑坡易发性评价
- Bulletin of Geological Science and Technology Vol. 44, Issue 2, Pages: 94-103(2025)
- 作者机构：
  
  1. 山东电力工程咨询院有限公司
  2. 国家电力投资集团有限公司
  3. 中国地质大学(武汉)工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230560
  CLC： P642.22;P237
- Online First：17 December 2023，
  
  Published：2025
- 稿件说明：
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张伟, 陈宏, 纪成亮, et al. 基于升降轨InSAR数据的高山峡谷区滑坡易发性评价[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(2): 94-103.
DOI：

张伟, 陈宏, 纪成亮, et al. 基于升降轨InSAR数据的高山峡谷区滑坡易发性评价[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(2): 94-103. DOI： 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230560.

摘要

近年来，反映地表变形因子的合成孔径雷达干涉测量InSAR(interferometric synthetic aperture radar)数据被逐渐引入到滑坡易发性评价中。然而这些研究未考虑SAR影像差异，特别是在高山峡谷区InSAR升、降轨成像效果差别大，对地表变形的反映存在较大误差。为了在滑坡易发性评价中更加准确地使用InSAR数据，选择象鼻岭水电站库区作为研究区，经过指标因子相关性分析后，选择了和高山峡谷区滑坡发生相关的11个孕灾因子与升、降轨InSAR变形数据组合进行滑坡易发性评价。比较是否使用变形数据和使用不同变形数据之间的结果发现，在易发性评价中补充采样点较稀疏的升轨数据反而会降低易发性评价精度，补充采样点较多的降轨数据能一定程度上提高2.7%的易发性精度（AUC=0.9248）。研究表明，InSAR变形数据作为因子引入滑坡易发性评价中会影响评价结果，在高山峡谷区选用合适的InSAR变形数据可提高易发性评价精度。

Abstract

ObjectiveIn recent years

Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) data

which reflect surface deformation

have increasingly been integrated into landslide susceptibility assessments. However

previous studies have not adequately addressed the variability in SAR images

particularly in alpine and canyon regions where the imaging characteristics of InSAR ascending and descending passes differ significantly

leading to substantial errors in surface deformation measurements. MethodsThis study selected the reservoir area of Xiangbiling Hydropower Station as the research site. After conducting a correlation analysis of influencing factors

11 influencing factors and InSAR deformation data pertinent to landslides in alpine and canyon areas were chosen for landslide susceptibility evaluation. ResultsComparisons between using different deformation datasets revealed that incorporating sparse ascending-pass data from sampling points decreases the accuracy of landslide susceptibility assessment. Conversely

utilizing descending-pass SAR data

which includes a higher density of sampling points

improved the accuracy by 2.7% (AUC = 0.9248). ConclusionThe inclusion of InSAR deformation data as a influencing factor in landslide susceptibility assessment significantly influences the evaluation outcomes. Therefore

it is crucial to select appropriate InSAR deformation data to enhance the accuracy of susceptibility assessments.

关键词

Keywords

references

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