基于SBAS-InSAR技术的山早滑坡形变分析

杨犇; 缪海波; 马闯; 朱隆奇

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221733

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基于SBAS-InSAR技术的山早滑坡形变分析

水利水电工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于SBAS-InSAR技术的山早滑坡形变分析
- 基于SBAS-InSAR技术的山早滑坡形变分析
- 水电能源科学 2023年第8期页码：175-179
- 作者机构：
  
  安徽理工大学土木建筑学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  安徽省自然科学基金项目(2208085MD97)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221733
  中图分类号： P642.22;P237
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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杨犇, 缪海波, 马闯, 等. 基于SBAS-InSAR技术的山早滑坡形变分析[J]. 水电能源科学, 2023,(8):175-179.

杨犇, 缪海波, 马闯, et al. 基于SBAS-InSAR技术的山早滑坡形变分析[J]. 2023, (8): 175-179.
杨犇, 缪海波, 马闯, 等. 基于SBAS-InSAR技术的山早滑坡形变分析[J]. 水电能源科学, 2023,(8):175-179. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221733.

杨犇, 缪海波, 马闯, et al. 基于SBAS-InSAR技术的山早滑坡形变分析[J]. 2023, (8): 175-179. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221733.

摘要

台风暴雨诱发滑坡具有突发性，调查难度较大。以台风“利奇马”期间发生的山早滑坡为例，基于滑坡发生前的升轨哨兵一号2017年9月12日至2019年8月9日的24景数据，采用SBAS-InSAR技术分析了该时段滑坡的时序累积变形，并结合气象资料进一步分析了滑坡体地表形变的规律。结果表明，山早滑坡发生前的形变主要划分为滑坡体蠕变阶段、滑坡体前缘变形显著增加并向坡体中部逐渐扩大阶段、滑坡体后缘加速变形阶段3个阶段；滑坡体上InSAR监测点垂直方向的形变速率及累积变形数据显示坡体前缘及中部形变速率和累计变形较小，变形主要集中在滑坡体的后缘，其形变速率和累计沉降最大分别可达40 mm/a和320 mm

该滑坡为推移式滑坡。研究结果为滑坡的早期识别及监测预警提供了新的思路和方法，对滑坡灾害的防治有一定的参考价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

Failure mechanisms and dynamics of the Shanzao rockslide in Yongjia County, China on 10 August 2019[J]. Youyin Wu;Ming Zhang;Long Yang;Tao Liu;Taili Zhang;Qiang Sun;Bo Wang;Xinpeng Xie.Landslides,2021

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基于SBAS-InSAR技术的深切割高山峡谷区滑坡灾害早期识别[J]. 周定义;左小清;喜文飞;肖波;毕瑞;范馨.中国地质灾害与防治学报,2022(02)

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基于SBAS-InSAR技术的金沙江流域沃达村巨型老滑坡形变分析[J]. 冯文凯;顿佳伟;易小宇;张国强.工程地质学报,2020(02)

基于InSAR技术的岷江上游滑坡早期识别[D]. 邓云涛.西南科技大学,2021(08)

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