钟储汉 王 强 樊茜佑 司锦钊

(1.中石化石油工程设计有限公司,山东 东营 257026; 2.长安大学地质与测绘工程学院,陕西 西安 710054)

我国是世界上地质灾害最为严重的国家之一，地质灾害种类多、分布广、危害大，严重制约着灾害多发地区的国民经济发展，威胁着人民生命财产安全。如何从源头上识别、判断和评估这些潜在的、隐蔽性强的地质灾害，避免山区滑坡的危害是当前地质灾害防治工作的重点任务和难点问题。合成孔径雷达干涉测量(InSAR)能全天工作,具有高穿透性、高覆盖率、高分辨率等特点，能高分辨率地测量大范围地形高度的细微变化[1,2],通过对地质灾害危险性大的山区地表形变监测来进行早期地质灾害隐患识别，可为地质灾害的提前预防和治理提供技术支持。本研究选取2015年12月20日～2017年1月7日共17景Sentinel-1数据，采用小基线集(SBAS-InSAR)方法提取黑方台地区的形变速率，获取黑方台的地表形变情况，并综合分析地表形变的原因。

1 研究区与实验数据

1)研究区。黑方台(东经103°16′40″～103°20′50″，北纬36°04′10″～36°07′20″)(如图1所示)隶属于甘肃省永靖县，区域地貌属于黄土高原西部丘陵沟壑区，为黄河Ⅳ级基座阶地，其南部前缘与黄河Ⅱ级阶地相接，Ⅲ级阶地缺失，坡体上陡下缓，平均坡度约35°。黄土台塬边缘多滑坡、坍塌堆积物，斜坡地形破碎。

2)实验数据。此次试验采用C波段的Sentinel-1数据，使用2015年12月20日～2017年1月7日共17景Sentinel-1数据进行处理，影像数据的极化方式为VV，250 km的幅宽使得影像的覆盖范围远远大于被研究区域(如图2所示)。

2 滑坡隐患早期识别SBAS-InSAR技术

黑方台滑坡隐患早期识别主要用到SBAS-InSAR技术，以期获得潜在滑坡的年速率和时间序列。……