融合GNSS与InSAR的库区滑坡智能监测预警方法

李贞蓉

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融合GNSS与InSAR的库区滑坡智能监测预警方法

更新时间：2026-07-19

- 融合GNSS与InSAR的库区滑坡智能监测预警方法
- Vol. 45, Issue 3, Pages: 108-113(2026)
- 作者机构：
  
  广西安全工程职业技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TV697.23;P228.4;P237
- Published：2026
- 稿件说明：
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李贞蓉. 融合GNSS与InSAR的库区滑坡智能监测预警方法[J]. 2026, 45(3): 108-113.
DOI：

李贞蓉. 融合GNSS与InSAR的库区滑坡智能监测预警方法[J]. 2026, 45(3): 108-113. DOI：

摘要

针对库区滑坡威胁电力设施安全的难题，提出一种融合GNSS与InSAR的智能监测预警方法。首先，采用ICA-ICEEMDAN组合算法提取并改正GNSS多路径误差，建立分层融合模型校正InSAR大气延迟，并通过粗差探测、数据平滑与时空重构实现多源数据质量控制。其次，基于滑坡“阶跃型”变形特征，构建自适应变异粒子群优化支持向量回归(AMPSO-SVR)的多因子预测模型。在三峡库区典型滑坡的实验验证表明：邻近水体监测点上GNSS坐标序列均方根误差最高降低达65.7%;InSAR形变与GNSS参考值的均方根误差降至5.38 mm; AMPSO-SVR模型预测均方根误差为5.23 mm

决定系数达0.981。该方法显著提升了库区滑坡形变监测精度与变形预测可靠性，可为电力设施安全运维提供技术支撑。

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关键词

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郭延辉,杨溢,杨志全,高才坤,田卫明,何玉童.国产GB-InSAR在特大型水库滑坡变形监测中的应用[J].中国地质灾害与防治学报,2021(02).

周家文,陈明亮,瞿靖昆,胡宇翔,夏茂圃,蒋楠,李海波,范刚.水库滑坡灾害致灾机理及防控技术研究与展望[J].工程科学与技术,2023(01).

危洪波,龚珺,夏元平,王霞迎,陈帅强,杨雨媚,折育霖,储小东.融合多源遥感的滑坡隐患识别及形变监测——以井冈山下茅坪水库滑坡为例[J].东华理工大学学报(自然科学版),2024(03).

熊平.地下水分布对水库滑坡安全监测的影响研究[J].水利科技与经济,2024(08).

刘家乐,何勇,蒋丰源.新型水利水电工程智能安全监测系统研究[J].陕西水利,2025(01).

张少森,尤优,禤升朝,吕欣哲,农帮兴.滑坡监测预警技术应用研究——以河池市平桃屯为例[J].凿岩机械气动工具,2025(02).

李展,刘媛,赵康,聂西坤.地质灾害预测技术的研究与发展[J].科技资讯,2025(12).

王振华,龚博,姜龙,何洋.涔天河库区雾江滑坡体变形稳定及预测预警研究[J].湖南水利水电,2025(04).

张威,刘海君.监测预警系统在潘家口水库滑坡体中的应用[J].水利技术监督,2025(10).

蒋玉田,邱福清,史兆琼,梁汉飞.云台山水库滑坡体(含大坝)变形监测系统研究[J].武汉水利电力学院学报,1991(03).

唐勇.GNSS在水库滑坡体变形监测中的应用[J].云南水力发电,2025(07).

戴豪.水库滑坡隐患识别及形变监测研究[J].云南水力发电,2025(03).

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