基于时序InSAR的滑坡早期识别——以贵州省水城县为例

水城县位于贵州省西部，在自然环境和人类活动的综合作用下，该县滑坡频繁发生，具有隐蔽性强、突发性高、破坏性强的特点，威胁着当地人民的生命财产安全，急需采用有效手段对县内潜在滑坡进行识别，从而为防灾减灾提供有力的信息支持。针对水城县多为高山峡谷区域，传统人工排查方法难以实施这一现状，本文提出一种基于InSAR(Interferometry Synthetic Aperture Radar)技术的滑坡早期识别方法。该方法通过改进的小基线集干涉测量（Small Baseline Subset,SBAS-InSAR）技术获取了水城县坡度方向的有效形变点，并对这些形变点采用Anselin Local Moran′s I指数进行空间异常值分析和聚类处理，获得低值聚集区域，最后结合谷歌影像上的地表特征，从而对潜在滑坡进行识别。研究表明：水城县地表形变速率不均，且存在多个形变中心，坡度方向最大形变速率达到142.3 mm/a。通过文中的方法对水城县进行潜在滑坡识别，并结合野外调查数据进行验证，最终成功识别出14处潜在滑坡，有8处滑坡位于雷达不可视区内，故未能成功识别。