一种基于空天地一体化的滑坡早期识别方法

1.本发明涉及一种基于空天地一体化的滑坡早期识别方法，属于地质灾害防治技术领域。


背景技术：

2.滑坡是频繁发生、破坏最严重的全球自然灾害之一，滑坡灾害隐蔽性强、破坏性大，特别是我国西南地区，复杂的地质条件、频繁的构造活动、多见的暴雨和持续降雨天气以及日益频繁的人类活动等导致该区域滑坡地质灾害频发，对人民生命财产和基础设施安全造成巨大威胁，因此，开展有效的滑坡早期识别对于防灾减灾尤为重要。
3.滑坡早期识别是将未来具有发生破坏变形可能的斜坡探测出来，通过形态和形变监测可以很好的做到这一点。从形态角度出发，光学遥感对于已发生历史滑坡以及形变迹象明显的滑坡隐患具有较高的准确度，但是常常会忽略暂无较大形变的不稳定斜坡，并且在技术层面上，光学遥感还受到天气条件的影响。合成孔径雷达干涉测量(insar)是近年来新兴的区域地表变形监测技术，与常规地表形变监测方法相比具有监测范围广、空间分辨率高、精度高等优点，与光学遥感相比它不受天气等条件影响，为滑坡早期识别提供了一种新的有效技术手段。小基线集技术(small baseline subset，sbas)是由意大利学者berardina等于2002年提出，该方法在获取地表变形时间序列的同时，可以减少insar处理中的去相关效应以及高程和大气误差。然而，由于雷达系统侧视成像以及insar技术本身的原理所限，insar技术生成的有效干涉点是有限的，尤其是在植被覆盖茂密地区，往往不能覆盖完整的地质灾害范围，如果地质灾害形变速率过快，则将导致失相干。仅仅使用insar技术可能会造成部分滑坡不能识别，并且很多突发性滑坡滑前并没有很强的变形迹象，从变形到破坏所经历的时间较短，而此类滑坡往往发生在降雨期间，利用insar手段难以提前发现。
4.因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是本领域的技术人员目前需要解决的问题。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术中的问题，本发明提供一种基于空天地一体化的滑坡早期识别方法，该方法使用了“空”“天”“地”多种技术手段，弥补了单一数据造成的不确定性和模糊性，增加数据的精度和可靠度。本发明在实现大范围区域滑坡早期滑坡的基础上，还对局部区域进行聚焦，综合降雨的影响对滑坡进行了动态识别。
6.本发明解决上述技术问题所提供的技术方案是：一种基于空天地一体化的滑坡早期识别方法，步骤s1、通过sbas-insar技术反演研究区时序形变速率；
7.步骤s2、利用高精度光学影像，实现滑坡隐患的初步判识；
8.步骤s3、基于无人机摄影测量或机载lidar技术进一步明确滑坡体范围，并获取特征滑坡相应的岩石力学参数；
9.步骤s4、利用3dec软件对特征滑坡进行数值模拟，分析其天然工况以及极端降雨工况下的应力应变和稳定性变化过程，对滑坡风险进行评价。
10.进一步的技术方案是，所述步骤s1的具体过程为：
11.步骤s11、单视复数影像的配准；
12.步骤s12、单视复数影像预滤波；
13.步骤s13、干涉图生成；
14.步骤s14、相位解缠；
15.步骤s15、轨道精炼与重去平地效应；
16.步骤s16、滤波去除大气相位；
17.步骤s17、地理编码。
18.进一步的技术方案是，所述步骤s15中将ps中的参考点应用于sabs中作为轨道精炼的gcp点。
19.进一步的技术方案是，所述步骤s2的具体过程为：将sbas-insar技术大范围区域内的处理结果叠加到google earth光学遥感影像上，再对sbas形变进行分析，筛选出地表形变速率较快的区域，采用目视解译法对地质灾害潜在区域进行核查，圈定出灾害区域的大致范围。
20.进一步的技术方案是，所述步骤s3中对特征滑坡进行钻探获得该岩石样本；对岩石样本进行室内岩石实验，获取岩石力学参数。
21.进一步的技术方案是，所述室内岩石实验包括单轴抗压强度试验、三轴抗压强度试验、巴西劈裂试验、剪切试验和渗透试验。
22.进一步的技术方案是，所述岩石力学参数包括黏聚力、内摩擦角、密度、体积模量、剪切模量、含水量、切向刚度、法向刚度。
23.进一步的技术方案是，所述步骤s4中的具体步骤为：
24.步骤s41、通过无人机摄影测量机载lidar获取斜坡地表三维地形以及滑动面相关数据，并建立数值模拟模型；
25.步骤s42、通过总结降雨强度、降雨持时与岩土含水率的关系，对各含水状态研究组所对应的模型岩石及结构面参数进行赋值，从而模拟天然工况以及降雨工况下的应力应变和稳定性变化过程；
26.步骤s43、根据摩尔库伦理论计算出各降雨工况下的稳定性系数；
27.步骤s44、根据稳定性系数对滑坡灾害的风险进行评价。
28.进一步的技术方案是，所述数值模拟模型的具体建立过程为：基于通过无人机摄影测量机载lidar获取斜坡地表三维地形以及滑动面相关数据，将获取斜坡地表三维地形导入到rhino软件中，对等高线进行分段提取控制点后生成三维地形网格，通过地形网格建立地形面并建立模型边界，最后导入到3dec软件中建立数值模拟模型。
29.进一步的技术方案是，所述步骤s44中当稳定性系数高于1.35为稳定状态，低于1.36则判为失稳状态。
30.本发明具有以下有益效果：与现有的基于insar的滑坡早期识别相比，本发明结合多源数据，结合insar识别和遥感解译两种方法探测研究区域滑坡隐患，对两种方法进行取长补短，提高了区域滑坡早期识别的准确性；本发明在识别到已发生或者潜在的滑坡基础
上，结合研究区滑坡主要诱发因素(降雨)，对滑坡不同工况的稳定状态进行综合判识，变被动为主动；本发明利用空天地一体化技术，不仅实现了大范围的滑坡早期识别，并可对危害性大的滑坡区域进行聚焦，可为精细化、动态、实时的滑坡监测及预警提供科学支撑。
附图说明
31.图1为本发明的流程图。
具体实施方式
32.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
33.如图1所示，本发明的一种基于空天地一体化的滑坡早期识别方法，包括以下步骤：
34.s1、通过sbas-insar技术反演研究区时序形变速率；
35.s11、单视复数影像的配准；
36.s12、单视复数影像预滤波；
37.s13、干涉图生成；
38.s14、相位解缠；
39.s15、轨道精炼与重去平地效应；
40.其中需要选择一些gcp(地面控制点)进行轨道精炼，gcp的选择要求在没有残余地形条纹上、远离形变区等，这个步骤的主观性较大。在ps-insar(永久散射体)技术处理中的“ps第一次反演”步骤中，会自动选择一些参考点，这些参考点大多选择在形变小、相干性高的区域，基本符合sbas中gcp的选择要求，因此将ps中的参考点应用于sabs中作为轨道精炼的gcp点，在保证了高相干性和较好稳定性的基础上，避免了选点的盲目性；
41.s16、滤波去除大气相位；
42.s17、地理编码；
43.s2、利用高精度光学影像，实现滑坡隐患的初步判识；
44.首先将sbas-insar技术大范围区域内的处理结果叠加到google earth光学遥感影像上，然后对sbas形变进行分析，筛选出地表形变速率较快的区域，采用目视解译法对地质灾害潜在区域进行核查，圈定出灾害区域的大致范围。
45.通过目视解译方法可以发现已经发生变形破坏的历史滑坡和正在孕育的潜在滑坡两类滑坡，前者解译标志为整体呈现圈椅状地貌特征，后缘可见滑坡壁，中部可见滑坡台坎、封闭洼地、湿地等，前缘可见滑坡舌挤压河道导致河流改道，坡体上植被与周边显著差异等。后者可通过斜坡后缘裂缝和前缘小规模崩塌滑坡进行解译。
46.s3、采用无人机摄影测量(无或低植被覆盖区)和机载lidar(植被茂密区采用)进一步确认潜在滑坡体范围，获取斜坡地表三维地形以及滑动面相关数据；再结合野外实地勘测，确定目标滑坡，对目标滑坡位置进行钻探，获得该位置的岩石样本；对样本进行室内岩石实验(单轴、三轴抗压强度试验、巴西劈裂试验、剪切试验和渗透试验)，获取岩石力学参数(黏聚力、内摩擦角、密度、体积模量、剪切模量、含水量、切向刚度、法向刚度)；
47.s4、利用3dec软件对特征滑坡进行数值模拟，分析其天然工况以及极端降雨工况下的应力应变和稳定性变化过程，对滑坡风险进行评价；
48.s41、基于通过无人机摄影测量机载lidar获取斜坡地表三维地形以及滑动面相关数据，将获取斜坡地表三维地形导入到rhino软件中，对等高线进行分段提取控制点后生成三维地形网格，通过地形网格建立地形面并建立模型边界，最后导入到3dec软件中建立数值模拟模型；
49.s42、通过总结降雨强度、降雨持时与岩土含水率的关系，对各含水状态研究组所对应的模型岩石及结构面参数进行赋值，从而模拟天然工况以及降雨工况下的应力应变和稳定性变化过程；
50.s43、根据摩尔库伦理论计算出各降雨工况下的稳定性系数；
51.s44、根据稳定性系数对滑坡灾害的风险进行评价，当稳定性系数高于1.35为稳定状态，低于1.36则判为失稳状态。
52.实施例
53.s1、通过sbas-insar技术反演研究区时序形变速率；
54.依据上述的sbas处理步骤，选取了重庆市奉节县的36景升轨sentinel-1a影像数据进行处理，影像共37景，以24天为间隔进行数据采集，时间跨度为2019年1月6日到2021年5月19日，具体时间分布信息如表1所示。
55.表1sentinel-1a时间分布
[0056][0057]
根据升轨雷达影像成像规律，形变速率为正代表抬升，形变速率为负则代表下沉，由图可知，形变点主要分布在梅溪河两岸的河谷地区，而在远离河谷的山区由于植被覆盖度高、地形条件特殊，导致insar失相干严重，能获取的高相干点较少。从形变速率来看，研究区上升轨道los向形变速率在-53mm/yr-33mm/yr之间，集中呈现于
±
20mm/y之间，因此以此作为阈值，大于此阈值形变区域作为危险区，为后续进一步调查提供依据。
[0058]
s2、利用高精度光学影像，实现滑坡隐患的初步判识；
[0059]
依据实施例中sbas处理获得的区域形变结果叠加到google earth光学遥感影像上，然后对sbas形变进行分析，筛选出地表形变速率较快的区域，采用目视解译法对地质灾害潜在区域进行核查，通过目视解译方法可以发现已经发生变形破坏的历史滑坡和正在孕育的潜在滑坡两类滑坡，前者解译标志为整体呈现圈椅状地貌特征，后缘可见滑坡壁，中部可见滑坡台坎、封闭洼地、湿地等，前缘可见滑坡舌挤压河道导致河流改道，坡体上植被与周边显著差异等。后者可通过斜坡后缘裂缝和前缘小规模崩塌滑坡进行解译。通过光学影像进一步地质灾害可能发生的范围，圈定出灾害区域的大致范围。
[0060]
s3、基于无人机摄影测量或机载lidar技术进一步明确滑坡体范围，获取斜坡地表三维地形，结合野外实地勘测，确定目标滑坡，对目标滑坡位置进行钻探，获得该位置的岩石样本；对样本进行室内岩石实验，获取岩石强度参数以及岩石物理力学参数(黏聚力、内摩擦角、密度、体积模量、剪切模量、含水量)和结构面力学参数(黏聚力、内摩擦角、切向刚
度、法向刚度)。
[0061]
s4、获取斜坡地表三维地形导入到rhino软件中，对等高线进行分段提取控制点后生成三维地形网格，通过地形网格建立地形面并建立模型边界，最后导入到3dec软件中建立实施例特征滑坡的数值模拟模型；通过总结降雨强度、降雨持时与岩土含水率的关系，对各含水状态研究组所对应的模型岩石及结构面参数进行赋值，从而模拟在不同降雨工况下坡体应力应变及安全系数，再根据摩尔库伦理论得出目标滑坡在天然工况下的稳定性系数为1.97，坡体处于稳定状态；目标滑坡在极端降雨工况下的稳定性系数为0.60，坡体已经处于欠稳定状态。
[0062]
以上所述，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已通过上述实施例揭示，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，可利用上述揭示的技术内容作出些变动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。