基于Spearman滤波与HNSW-DBSCAN聚类的滑坡隐患InSAR形变区自动识别

何国庆; 李为乐; 陆会燕; 李雨森; 秦佳松; 范禄震

doi:10.13203/j.whugis20240484

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基于Spearman滤波与HNSW-DBSCAN聚类的滑坡隐患InSAR形变区自动识别

雷达干涉测量 | 更新时间：2026-11-05

- 基于Spearman滤波与HNSW-DBSCAN聚类的滑坡隐患InSAR形变区自动识别
- Automated Identification of InSAR Deformation Concentration Zones for Landslide Hazards Using Spearman Coefficient Filtering and HNSW-DBSCAN Clustering
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第8期页码：1682-1693
- 作者机构：
  
  1.成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室，四川成都，610059
  2.滑坡灾害风险预警与防控应急管理部重点实验室，四川成都，610059
- 作者简介：
  
  何国庆，硕士生，研究方向为地质灾害预测评价。hgq@stu.cdut.edu.cn
  李为乐，博士，教授。liweile08@mail.cdut.edu.cn
- 基金信息：
  
  四川省重点研发项目(2023YFS0435);自然资源部-四川省合作项目(SCDZRS-2023);地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室自主研究课题(SKLGP2022Z007)
- DOI：10.13203/j.whugis20240484
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-12-24，
  
  纸质出版：2025-08-05
- 稿件说明：
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何国庆,李为乐,陆会燕，等.基于Spearman滤波与HNSW-DBSCAN聚类的滑坡隐患InSAR形变区自动识别[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(8):1682-1693.

HE Guoqing,LI Weile,LU Huiyan,et al.Automated Identification of InSAR Deformation Concentration Zones for Landslide Hazards Using Spearman Coefficient Filtering and HNSW-DBSCAN Clustering[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(8):1682-1693.
何国庆,李为乐,陆会燕，等.基于Spearman滤波与HNSW-DBSCAN聚类的滑坡隐患InSAR形变区自动识别[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(8):1682-1693. DOI：10.13203/j.whugis20240484

HE Guoqing,LI Weile,LU Huiyan,et al.Automated Identification of InSAR Deformation Concentration Zones for Landslide Hazards Using Spearman Coefficient Filtering and HNSW-DBSCAN Clustering[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(8):1682-1693. DOI：10.13203/j.whugis20240484

摘要

小基线集合成孔径雷达干涉测量（small baseline subset interferometry synthetic aperture radar，SBAS-InSAR)是一种常用的滑坡隐患识别方法，然而，SBAS-InSAR结果中包含大量非单调变形像素点，这些像素点可视为噪声，影响滑坡真实形变区的精准提取。提出一种高效的滑坡形变区识别方法，首先，计算Spearman秩相关系数，并设定阈值剔除非单调变化的像素点；然后，结合分层导航小世界图与基于密度的空间聚类算法对形变区进行聚类分析，有效抑制空间噪音。结果表明，所提方法可去除96%以上的噪声，实现大范围滑坡快速识别，在形变较慢或信号较弱的区域表现出显著优势，显著提升了滑坡隐患识别的精度。

Abstract

Objectives

Landslides are common natural disasters that cause significant casualties and economic losses worldwide. The small baseline subset (SBAS) interferometric synthetic aperture radar (InSAR) technique is widely used for the early identification of landslides. However

conventional SBAS-InSAR processing is often compromised by the presence of non-monotonic deformation pixels

which introduce substantial noise and obscure the precise delineation of landslide-prone regions. These non-monotonic deformation signals may arise from atmospheric disturbances

unmodeled topographic errors

or other environmental factors

making it challenging to differentiate actual landslide displacement from noise. Consequently

accurately extracting landslide deformation areas remains a significant challenge in InSAR-based geohazard monitoring.

Methods

To overcome this limitation

an advanced landslide deformation identification framework is proposed

integrating statistical filtering and clustering techniques. First

the Spearman rank correlation coefficient is calculated to evaluate the monotonicity of displacement time series at each pixel. A statistical threshold is then applied to remove pixels exhibiting non-monotonic deformation trends

ensuring the retention of only those showing a consistent increase or decrease in displacement over time. This process substantially reduces noise interference while preserving meaningful deformation signals. Subsequently

a hybrid clustering framework is employed

combining the hierarchical navigable small-world (HNSW) network with the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. The HNSW network enhances the efficiency of high-dimensional nearest neighbor searches

while DBSCAN effectively clusters pixels with similar deformation characteristics

further mitigating spatial noise. This combined approach facilitates the precise identification of landslide deformation areas while maintaining computational efficiency.

Results

Experimental validation confirms that the proposed method eliminates over 96% of background noise

significantly improving the accuracy of landslide detection. The filtering process enhances the signal-to-noise ratio of SBAS-InSAR results

allowing for the reliable identification of deformation zones across diverse topographic and climatic conditions.

Conclusions

Additionally

the method demonstrates superior performance in detecting landslides characterized by slow displacement rates or weak signal responses

which are often overlooked by traditional approaches. By improving the precision and reliability of landslide hazard assessment

the proposed methodology offers an effective and scalable solution for large-scale landslide monitoring.

关键词

Keywords

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