程海琴,陳 強,劉國祥,楊瑩輝,劉麗瑤

1.西南交通大學(xué)遙感信息工程系,四川成都 610031;2.華東交通大學(xué)土木建筑學(xué)院,江西南昌 330013

短基線InSAR探測龍門山主斷裂帶兩側(cè)震后雨期的滑坡空間分布特征

程海琴1,2,陳 強1,劉國祥1,楊瑩輝1,劉麗瑤1

1.西南交通大學(xué)遙感信息工程系,四川成都 610031;2.華東交通大學(xué)土木建筑學(xué)院,江西南昌 330013

為探測汶川震后龍門山主斷裂帶兩側(cè)滑坡災(zāi)害的空間分布特征,使用雨期前后的兩幅超短基線PALSAR影像開展雷達(dá)干涉測量。提出三維空間因子SAR大氣長波相位建模方法,利用雷達(dá)視線方向形變閾值扣除大氣短波相位,聯(lián)合地形坡度因子綜合提取主斷裂帶兩側(cè)強降雨期的滑坡空間分布。計算結(jié)果表明,震后滑坡災(zāi)害基本沿映秀—北川主斷裂帶兩側(cè)呈條帶狀密集分布,其中90%滑坡分布于高程為1000～3000 m區(qū)間,地形坡度因子則集中于15°～35°范圍,多數(shù)滑坡距離發(fā)震斷層約為3～15 km,70%滑坡分布于斷層上盤區(qū),上下盤滑坡數(shù)量和面積存在明顯差異,表明震后滑坡受發(fā)震斷層上盤逆沖運動特性的滯后效應(yīng)較為顯著。

震后滑坡;主斷裂帶;短基線InSAR;空間特征;上盤逆沖效應(yīng)

1 引 言

汶川地震在龍門山地區(qū)引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害在短期內(nèi)難以消除,尤其是震后的5～10年,滑坡和泥石流將成為主要的高風(fēng)險性災(zāi)害源[1-2]。及時準(zhǔn)確調(diào)查主斷裂帶地區(qū)的滑坡分布特征,可為震后滑坡災(zāi)害監(jiān)測、斜坡穩(wěn)定性評估以及災(zāi)后規(guī)劃重建提供重要的基礎(chǔ)觀測數(shù)據(jù)。雷達(dá)干涉測量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)在滑坡探測及地表形變監(jiān)測中已初步展現(xiàn)出極大的應(yīng)用潛力[3-4]。然而,由于InSAR受雷達(dá)回波信號失相關(guān)和大氣相位延遲等負(fù)面干擾,多種改進的干涉測量方法,如永久散射體、短基線集、角反射器等InSAR技術(shù)應(yīng)運而生[5-11],為區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害的時空演變分析提供豐富的形變觀測資料。

在地質(zhì)構(gòu)造特征復(fù)雜的龍門山地區(qū)開展震后滑坡探測,除了受到SAR回波信號失相關(guān)影響外,還受到龍門山特殊地形地貌引起的干涉相位負(fù)面影響。一方面,由于龍門山具有劇烈起伏的地形特征,突變的高程變化容易導(dǎo)致干涉相位信號的整周跳變,使得從干涉相位中提取有用的形變信息更加困難;另一方面,過大的地形高差使得山區(qū)近地表的大氣濕度存在顯著差異,不同成像時間的大氣變化導(dǎo)致SAR信號差異性的相位延遲[12-17],山區(qū)大氣在時空尺度上20%的相對濕度變化,可導(dǎo)致10～14 cm的形變監(jiān)測誤差。

針對InSAR在龍門山高山險峻地區(qū)監(jiān)測滑坡災(zāi)害所面臨的技術(shù)難題,本文從以下3方面開展了InSAR監(jiān)測滑坡形變?yōu)暮Φ睦碚撆c方法探索。首先,為克服龍門山劇烈地形起伏對干涉相位信號數(shù)值的周跳影響,選取具有超短基線特征的兩幅雷達(dá)影像構(gòu)建干涉像對;其次,為克服山區(qū)近地表大氣濕度時空分布不均勻引起的SAR相位信延遲問題,提出采用區(qū)域三維空間因子的大氣相位建模方法,建立區(qū)域自適應(yīng)大氣修正模型以分離長波量級的大氣相位干擾;第三,采用雷達(dá)視線方向形變閾值扣除大氣短波擾動和噪聲相位影響,聯(lián)合DEM地形坡度因子和形變閾值解譯滑坡災(zāi)害的空間分布特征。

2 短基線InSAR探測滑坡的計算模型與方法

2.1 干涉相位信號分量解析

對重復(fù)軌道星載SAR影像進行干涉測量,各像元的干涉相位?由以下5個相位分量組成[6-9]

式中,?flat為參考橢球面相位;?top表示地形起伏相位;?def為地表形變相位;?atm表示大氣延遲相位;?noi代表隨機噪聲相位。

借助衛(wèi)星軌道姿態(tài)數(shù)據(jù)和干涉幾何關(guān)系,可從干涉相位中計算并去除參考相位分量?flat,利用已有的DEM可以部分去除地形相位?top分量(由于所用的DEM可能存在高程誤差),采用濾波方法減弱隨機噪聲?noi,則各像素單元的差分干涉相位?dint可表示為如下3個主要貢獻(xiàn)分量[9-11]

式中,δφres_top表示由于DEM高程誤差δh引入的地形殘留相位;λ為雷達(dá)波波長;B⊥為垂直空間基線長度;R為雷達(dá)天線至地面目標(biāo)的斜距;θ為雷達(dá)波入射角;Δr為雷達(dá)視線方向的位移量。

地形殘留相位δφres_top與干涉對的有效空間基線長度B⊥(即垂直基線分量)成正比關(guān)系[9]。在龍門山震后滑坡形變監(jiān)測中,為盡量減弱劇烈地形起伏和DEM高程誤差可能引入的殘留相位分量,選取具有超短基線特征的干涉像對開展滑坡形變監(jiān)測,例如65 m基線長度的干涉像對中20 m高程誤差引入的相位誤差約為0.13 rad,相對于滑坡形變相位數(shù)值來說,殘留地形相位貢獻(xiàn)微小,因此超短基線InSAR有利于對形變信號的準(zhǔn)確提取。

2.2 基于三維空間因子的山區(qū)大氣相位建模

SAR電磁波信號在大氣層傳播過程中,主要受到對流層濕分量延遲影響[12-14]。對于不同成像時刻t1和t2,設(shè)δt1qp和δt2qp為地面上不同高度p、q兩點之間電磁波傳播路徑延遲,則對應(yīng)的大氣相位延遲差異為

式中,λ為雷達(dá)波長;θ為雷達(dá)波入射角;?p、?q分別表示p、q兩點的大氣延遲相位。

對流層大氣折射指標(biāo)N可以表示為三維空間因子(x,y,z)的函數(shù),是水平方向大氣紊流δN(x,y,z)以及溫度、濕度和氣壓等因素垂直分層ˉN(z)兩種物理過程的共同作用[12,15-17]。將對流層垂直分成若干薄層,則雷達(dá)信號傳播路徑延遲可由不同時序大氣折射指標(biāo)Nti計算

龍門山地區(qū)缺乏與SAR成像時間同步的高分辨率地面氣象數(shù)據(jù),對上式折射指標(biāo)的量化估算相當(dāng)困難。值得注意的是,在地形起伏較大的復(fù)雜山區(qū),大氣垂直分層效應(yīng)尤其明顯,大氣附加相位與地形起伏具有較強的相關(guān)性[12,15]。為削弱大氣相位延遲誤差,國內(nèi)外學(xué)者建立了以地形高程因子h為自變量的大氣相位修正模型,其線性模型和非線性模型分別為

式中,?atm為大氣相位值;a1、a2和b1、b2、…、b5分別為線性和非線性模型系數(shù)。

顧及山區(qū)不同平面區(qū)域大氣的不均勻特性,本文在上述地形高程因子h的基礎(chǔ)上,提出增加顧及平面位置因子(x,y)的大氣建模方法,建立以三維空間因子(x,y,h)為自變量的大氣相位函數(shù)模型

式中,(x,y)為像素點的雷達(dá)方位向和距離向坐標(biāo),表示三維空間因子中的平面位置;h為像素點的地形高程;c1、c2、…、c7為模型參數(shù)。將解纏干涉圖中以大氣延遲為主分量的相位值視為觀測量,在解纏干涉圖中提取均勻分布的相位值,聯(lián)合像元坐標(biāo)因子(x,y,h)代入式(8),采用最小二乘方法解算出模型系數(shù)ci,獲得大氣相位修正模型。

2.3 聯(lián)合InSAR形變和DEM坡度因子探測滑坡

通過上述的三維地理空間因子大氣建模,可以計算出雷達(dá)干涉圖中的大氣相位,從短基線解纏干涉圖中減去大氣相位貢獻(xiàn)分量,獲得地表沿雷達(dá)視線方向的位移量r。為提高滑坡探測結(jié)果的可靠性,從干涉圖中提取高信噪比像元的地表位移量r進行統(tǒng)計分析,計算形變標(biāo)準(zhǔn)偏差mr?；滦巫冿@著大于該地區(qū)平均地表形變,以形變偏差大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差的單元為滑坡探測位置,以此剔除大氣局部短波相位擾動。設(shè)形變閾值Td＝＋3mr,提取InSAR形變觀測量大于該閾值Td的區(qū)域為滑坡初選位置。

已有實測滑坡資料表明[2],龍門山地區(qū)滑坡多發(fā)生于斜坡超過10°的區(qū)域,為消除上述單一形變閾值可能引入的滑坡位置誤判,進一步引入地形坡度因子進行滑坡區(qū)域的綜合識別[18-19]。地面坡度因子S是地形曲面z＝f(x,y)在東西向和南北向高程變化率的函數(shù),坡度因子可根據(jù)DEM數(shù)據(jù)計算得到,即

式中,fx是南北方向高程變化率;fy是東西方向高程變化率。坡度因子可采用局部范圍數(shù)值微分方法進行計算[18-19],如圖1所示的3×3移動窗口,本文采用如下3階不帶權(quán)差分計算模型

式中,zi(i＝1,2,…,8)為中心點周圍格網(wǎng)點的高程;d為DEM格網(wǎng)分辨率。

設(shè)定某一坡度閾值Ts,對InSAR初選滑坡區(qū)域進一步識別,在初選滑坡中判定坡度因子大于給定閾值Ts的地面目標(biāo)為滑坡位置,以此消除在平坦地區(qū)可能引入的滑坡誤判信息。

圖1 DEM3×3移動計算窗口Fig.1 Gradient calculation window

3 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)分析

根據(jù)上述InSAR探測滑坡的計算模型與方法,開展汶川震后龍門山主斷裂兩側(cè)降雨期滑坡分布的調(diào)查研究。選取垂直基線長度為65 m的ALOS/PALSAR影像建立超短基線干涉對,兩幅影像成像時間分別為2010-07-27和2010-09-11,時間間隔為46 d,地震高烈度地區(qū)的映秀、綿竹和北川于2010年7月至9月遭受了多次強降雨過程,期間的8月12日至14日為強降雨期,誘發(fā)了嚴(yán)重的滑坡和泥石流地質(zhì)災(zāi)害。

PALSAR影像的斜距向和方位向分辨率分別為4.68 m和3.15 m,兩幅影像重疊區(qū)域的中心經(jīng)緯度為(104.04°E,31.44°N),影像的地面覆蓋范圍約為70 km×70 km(見圖2)。影像覆蓋了龍門山西北方向的汶川和茂縣部分地區(qū),以及東南方向的德陽和什邡等區(qū)域,該區(qū)域呈現(xiàn)西北高而東南低的地形特征。

3.1 短基線InSAR數(shù)據(jù)處理

對上述兩幅PALSAR影像進行干涉處理,圖3為去除參考相位后的干涉相位圖,主要為地形起伏、地表形變和大氣效應(yīng)的綜合體現(xiàn)。在65 m超短基線長度條件下,干涉圖條紋的模糊度高為980 m,條紋對地形高程變化的敏感度非常低,有利于大氣信息和形變信息的準(zhǔn)確提取。采用美國NASA Terra衛(wèi)星ASTER傳感器獲得的DEM去除地形相位[20],圖4為研究區(qū)域的ASTER DEM。該區(qū)域西北地區(qū)為龍門山推覆構(gòu)造帶,群山起伏,海拔高程為1000～5000 m,東南地區(qū)為成都平原,海拔高程為480～1000 m。圖5為解纏后的差分干涉相位圖,主要為地表形變和大氣相位的綜合體現(xiàn)[21-22]。

從圖4和圖5可以看出,解纏干涉相位與DEM呈現(xiàn)出較強的空間相關(guān)性,表明解纏相位中的主分量為受地形高程和平面位置影響顯著的大氣延遲相位。進一步選取圖5中的AB剖面作為定量分析單元,提取高信噪比像元(相干系數(shù)大于0.3)的解纏相位和對應(yīng)像素的DEM高程進行分析。如圖6所示,左側(cè)坐標(biāo)縱軸為解纏相位數(shù)據(jù),右側(cè)坐標(biāo)縱軸為DEM高程信息,兩條曲線變化規(guī)律呈現(xiàn)出較高的一致性,表明解纏相位與地形高程表現(xiàn)出較強的空間相關(guān)性。

3.2 大氣相位建模

對上述獲得的解纏干涉相位數(shù)值進行區(qū)域大氣相位建模。以單一地形高程因子h為自變量的線性和非線性大氣建模結(jié)果,分別如圖7中的(a)和(b)所示,其中紅色離散點為InSAR解纏相位,圖7(a)藍(lán)色直線為線性建模擬合結(jié)果,建模精度(即建模后的相位均方根誤差RMSE)為0.67 rad;圖7(b)為非線性建模結(jié)果(藍(lán)色曲線),建模精度為0.66 rad,線性與非線性建模結(jié)果無顯著差異。由于沒有考慮山區(qū)大氣水平狀態(tài)分布不均勻的特性,這兩種建模結(jié)果與InSAR實際觀測相位(解纏相位)差異性較大。

根據(jù)前述提出的顧及大氣相位在水平方向的擾動影響,在顧及高程因子的基礎(chǔ)上,增加平面區(qū)域二維位置因子(x,y)對該地區(qū)大氣相位進行建模,計算結(jié)果如圖7(c)所示,圖中藍(lán)色離散點為建模計算相位。與圖7(a)和圖7(b)進行比較,圖7(c)中的建模相位為高程因子的多值函數(shù),具有相同高程但位于不同平面區(qū)域的大氣可能具有不同的相位延遲。從圖7(c)中可以看出,基于三維空間因子的建模相位與InSAR實測大氣相位吻合性較好。統(tǒng)計表明,顧及三維空間因子大氣相位建模的精度(RMSE)達(dá)到0.45 rad,相比于單一高程因子的建模方法,相位建模精度提高了約32%。圖7(d)為基于三維空間因子(x,y,h)模型所得到的區(qū)域大氣相位圖。

3.3 滑坡空間分布特征

從差分干涉圖中分離和去除大氣相位數(shù)值后,進一步提取地表形變,設(shè)相關(guān)系數(shù)閾值為0.3,提取SAR影像中相干系數(shù)高于該閾值的像元進行統(tǒng)計計算,提取形變量超過形變閾值的像元區(qū)域為滑坡初選區(qū)域,再依據(jù)各像素的ASTER DEM坡度因子,進一步判別坡度因子大于閾值Ts＝10°的地表區(qū)域為滑坡位置,由此提取出該區(qū)域滑坡群的空間展布特征,如圖8所示。

在圖8的中間圖幅中,背景圖為PALSAR的振幅影像,圖中的黃色離散區(qū)域為探測得到的滑坡群。從圖中滑坡的空間分布來看,這些滑坡群密集分布于主斷裂帶即映秀—北川斷裂帶(黑色虛線)的兩側(cè),沿NE—SW方向呈條帶狀展布,距離發(fā)震斷層約3～15 km,其中85%的滑坡位于主斷裂帶兩側(cè)10 km范圍內(nèi)。圖中所示滑坡的數(shù)量和面積在斷裂帶兩側(cè)呈現(xiàn)出明顯的不對稱性,其中70%的滑坡位于逆沖斷層的上盤,而下盤滑坡僅占約30%,主要原因可能在于汶川地震的發(fā)震斷層破裂方式為單側(cè)破裂[1,6,25],上盤逆沖的近場同震地表位移達(dá)到約9.0 m,導(dǎo)致震后滑坡受發(fā)震斷層上盤逆沖特性的滯后效應(yīng)較為顯著。

圖8中間圖幅內(nèi)的紅色三角形標(biāo)識為面積較大的滑坡群,編號分別為(A－L),圖8中的四周圖幅則分別表示這些滑坡群的詳細(xì)位置及其沿雷達(dá)LOS方向的形變量,其背景圖為DEM坡度因子,其中的多邊形區(qū)域為滑坡災(zāi)害位置,這些大型滑坡中約有2/3的滑坡分布于斷層上盤,仍然呈現(xiàn)出顯著的上盤逆沖后效應(yīng)現(xiàn)象。

圖2 ALOS/PALSAR影像覆蓋區(qū)域Fig.2 Ground coverage of ALOS/PALSAR images

圖3 纏繞的干涉相位圖Fig.3 Wrapped phase

圖4 影像覆蓋區(qū)的ASTER DEMFig.4 ASTER DEM over the study area

圖5 解纏相位圖Fig.5 Unwrapped phase

圖6 解纏干涉相位和DEM高程數(shù)值序列Fig.6 Relationship between unwrapped phase and topographic elevation

圖7 大氣相位空間建模Fig.7 Modeling of atmospheric phase effect

圖8 探測出的滑坡區(qū)域及其空間分布特征Fig.8 Spatial distribution pattern of the detected landslides

龍門山主斷裂帶兩側(cè)產(chǎn)生密集的滑坡分布,一方面受汶川地震導(dǎo)致的龍門山部分斜坡巖體破碎,多數(shù)山體產(chǎn)生了大量松散固體物質(zhì),山體整體性遭到反復(fù)破壞,大量斜坡體處于高位、高危和高發(fā)的不穩(wěn)定狀態(tài);另一方面,由于震后地質(zhì)環(huán)境更加脆弱,降雨誘發(fā)滑坡的敏感性極高。在2010年8月12日至14日,主斷裂帶地區(qū)遭遇強降雨天氣[23],災(zāi)區(qū)3天總降水量達(dá)229.6 mm,最大小時雨強為32.2 mm,為震后兩年來的極強降雨,由此誘發(fā)大量的山體滑坡。

龍門山震后降雨期滑坡災(zāi)害的空間分布特征呈現(xiàn)出上述顯著的上盤效應(yīng)、主斷裂帶距離效應(yīng),此外,進一步的統(tǒng)計分析還表明,震后滑坡還與局部地形高程、坡度因子等因素密切相關(guān)。對上述活動滑坡的地形高程和坡度因子進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計,約有90%的滑坡群分布于1000～3000 m的中低海拔山區(qū),坡度因子則多集中于15°～35°的中小坡度范圍,而高海拔地區(qū)和陡峭區(qū)域的滑坡分布相對較少,表明龍門山震后滑坡與區(qū)域地形的高程和坡度因子也存在較強的空間聯(lián)系。

4 結(jié) 論

為探測龍門山地區(qū)汶川震后強降雨誘發(fā)大面積滑坡的空間分布特征,本文引入超短基線InSAR技術(shù)開展主斷裂帶兩側(cè)的震后滑坡探測,提出基于三維空間因子的InSAR大氣相位修正模型去除大氣長波量級的信號干擾,采用地表形變閾值扣除大氣短波相位擾動,結(jié)合地形坡度因子,綜合提取震后強降雨期滑坡分布的空間特征。

超短基線InSAR計算結(jié)果表明,龍門山主斷裂帶兩側(cè)的震后滑坡災(zāi)害基本沿發(fā)震斷層北川—映秀斷裂帶呈條帶狀密集分布,距離發(fā)震斷層約為3～15 km,滑坡密度與數(shù)量呈現(xiàn)出顯著的上盤效應(yīng),其中70%滑坡分布于逆沖斷層的上盤區(qū),而下盤滑坡僅占約30%,此外90%滑坡分布于高程1000～3000 m的中低海拔山區(qū)和坡度因子為15°～35°的中小坡度范圍。上述特征表明,震后滑坡一方面受局部地形高程、坡度因子和強降雨因素所激發(fā);另一方面,震后滑坡還與汶川地震發(fā)震斷層的逆沖特性相關(guān),使得主斷裂帶兩側(cè)的震后滑坡受上盤逆沖運動的滯后效應(yīng)較為顯著。

[1] ZHANG Peizhen,XU Xiwei,WEN Xueze,et al.Slip Rates and Recurrence Intervals of Longmen Shan Active Fault Zone,and Tectonic Implications for the Mechanism of the May 12 Wenchuan Earthquake,2008,Sichuan, China[J].Chinese Journal of Geophysics,2008,51(4): 1066-1073.(張培震,徐錫偉,聞學(xué)澤,等.2008年汶川8.0級地震發(fā)震斷裂的滑動速率、復(fù)發(fā)周期和構(gòu)造成因[J].地球物理學(xué)報,2008,51(4):1066-1073.)

[2] HUANG Runqiu.After Effect of Geohazards Induced by the Wenchuan Earthquake[J].Journal of Engineering Geology,2011,19(2):145-150.(黃潤秋.汶川地震地質(zhì)災(zāi)害后效應(yīng)分析[J].工程地質(zhì)學(xué)報,2011,19(2): 145-150.)

[3] XU Caujun,JIANG Guoyan,WANG Jianjun,et al.A Seismic Hazard Evaluating System for Active Faults Based on GNSS/InSAR/GIS[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2012,41(5):661-669.(許才軍,江國焰,汪建軍,等.基于GNSS/InSAR/GIS的活動斷層地震危險性評估系統(tǒng)[J].測繪學(xué)報,2012,41(5): 661-669.)

[4] LONG Sichun,ZHANG Shiyu,FENG Tao,et al.A New Approach of Weighted Stacking Based on Common Master Image and Its Application in Ground Subsidence Monitoring[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2012,41(6):844-850.(龍四春,張詩玉,馮濤,等.公用主影像干涉圖加權(quán)疊加方法及其在地面沉降監(jiān)測中的應(yīng)用[J].測繪學(xué)報,2012,41(6):844-850.)

[5] WANG Yan,LIAO Mingsheng,LI Deren,et al.Subsidence Velocity Retrieval from Long-term Coherent Targets in Radar Interferometric Stacks[J].Chinese Journal of Geophysics,2007,50(2):598-604.(王艷,廖明生,李德仁,等.利用長時間序列相干目標(biāo)獲取地面沉降場[J].地球物理學(xué)報,2007,50(2):598-604.)

[6] CHEN Qiang,LIU Guoxiang,LI Yongshu,et al.Automated Detection of Permanent Scatter in Radar Interferometry: Algorithm and Testing Results[J].Acta Geodeatica et Cartographica Sinica,2006,35(2):112-117.(陳強,劉國祥,李永樹,等.干涉雷達(dá)永久散射體自動探測:算法與實驗結(jié)果[J].測繪學(xué)報,2006,35(2):112-117.)

[7] ZHANG Qin,ZHAO Chaoying,DING Xiaoli,et al.Research on Recent Characteristics of Spatio-temporal Evolution and Mechanism of Xi’an Land Subsidence and Ground Fissure by Using GPSand InSAR Techniques[J].Chinese Journal of Geophysics,2009,52(5):1214-1222.(張勤,趙超英,丁曉利,等.利用GPS與InSAR研究西安現(xiàn)今地面沉降與地裂縫時空演化特征[J].地球物理學(xué)報, 2009,52(5):1214-1222.)

[8] CHEN Qiang,DING Xiaoli,LIU Guoxiang,et al.Baseline Recognition and Parameter Estimation of Persistent-scatterer Network in Radar Interferometry[J].Chinese Journal of Geophysics,2009,52(9):2229-2236.(陳強,丁曉利,劉國祥,等.雷達(dá)干涉PS網(wǎng)絡(luò)的基線識別與解算方法[J].地球物理學(xué)報,2009,52(9):2229-2236.)

[9] TANG Yixian,ZHANG Hong,WANG Chao.Subsidence Retrieval in Suzhou City Using Permanent Scatterers(PS) InSAR[J].Progress in Natural Science,2006,16(8): 97-102.(湯益先,張紅,王超.基于永久散射體雷達(dá)干涉測量的蘇州地區(qū)沉降研究[J].自然科學(xué)進展,2006,16 (8):97-102.)

[10] BERARDINO P,FORNARO G,LANARI R,et al.A New Algorithm for Surface Deformation Monitoring Based on Small Baseline Differential SAR Interferograms[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2002,40:2375-2383.

[11] FERRETTI A,PRATI C,ROCCA F.Permanent Scatterers in SAR Interferometry[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2001,39:8-20.

[12] LI Z W,DING X L,HUANG C,et al.Modeling of Atmospheric Effects on InSAR Measurements by Incorporating Terrain Elevation Information[J].Journal of Atmospheric Solar-Terrestrial Physics,2006,68(11):1189-1194.

[13] LI Z W,DING X L,LIU G X.Modeling Atmospheric Effects on InSAR with Meteorological and Continuous GPS Observations:Algorithm and Some Test Results[J].Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 2004,66(11):907-917.

[14] ONN F,ZEBKER H A.Correction for Interferometric Synthetic Aperture Radar Atmospheric Phase Artifacts Using Time Series of Zenith Wet Delay Observations from a GPS Network[J].Journal of Geophysical Research, 2006,111(B9):102-110.

[15] LI Z H,FIELDING E J,CROSS P,et al.Interferometric Synthetic Aperture Radar Atmospheric Correction:GPS Topography-dependent Turbulence Model[J].Journal of Geophysical Research,2006,111(B2):224-237.

[16] DING X L,LI Z W,ZHU J J,et al.Atmospheric Effects on InSAR Measurements and Their Mitigation[J].Sensors,2008(8):5426-5448.

[17] REMY D,BONVALOT S,BRIOLE P,et al.Accurate Measurements of Tropospheric Effects in Volcanic Areas from SAR Interferometry Data:Application to Sakurajima Volcano(Japan)[J].Earth and Planetary Science Letters, 2003,213(3):299-310.

[18] ZHAO C Y,LU Z,ZHANG Q,et al.Large-area Landslide Detection and Monitoring with ALOS/PALSAR Imagery Data over Northen California and Southen Oregon,USA [J].Remote Sensing of Environment,2012(124): 348-359.

[19] LIU Xuejun,GONG Jianya,ZHOU Qiming,et al.A Study of Accuracy and Algorithms for Calculating Slope and Aspect Based on Grid Digital Elevation Model(DEM) [J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2004, 33(3):258-263.(劉學(xué)軍,龔健雅,周啟鳴,等.基于DEM坡度坡向算法精度的分析研究[J].測繪學(xué)報, 2004,33(3):258-263.)

[20] NICKI F S,HAROLD G,PETER J M.NASA EOS Terra ASTER:Volcanic Topographic Mapping and Capability [J].Remote Sensing of Environment,2004,90(3): 405-414.

[21] CHEN C W,ZEBKER H A.Phase Unwrapping for Large SAR Interferograms:Statistical Segmentation and Generalized Network Models[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2002,40(8):1709-1719.

[22] CHEN Qiang,YANG Yinghui,LIU Guoxiang,et al.InSAR Phase Unwrapping Using Least Squares Method with Integer Ambiguity Resolution and Edge Detection[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2012,41(3): 441-448.(陳強,楊瑩輝,劉國祥,等.基于邊界探測的InSAR最小二乘整周相位解纏方法[J].測繪學(xué)報,2012, 41(3):441-448.)

[23] TANG Chuan,LI Weile,DING Jun,et al.Field Investigation and Research on Giant Debris Flow on August 14,2010 in Yingxiu Town,Epicenter of Wenchuan Earthquake[J].Earth Science:Journal of China University of Geosciences,2011,36 (1):172-180.(唐川,李為樂,丁軍,等.汶川震區(qū)映秀鎮(zhèn)“8.14”特大泥石流災(zāi)害調(diào)查[J].地球科學(xué):中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報,2011,36(1):172-180.)

(責(zé)任編輯:叢樹平)

Post-earthquake Landslides Distribution along Longmenshan Major Fault during Rainy Season with Short-baseline InSAR

CHENG Haiqin1,2,CHEN Qiang1,LIU Guoxiang1,YANG Yinghui1,LIU Liyao1
1.Department of Remote Sensing and Geoinformation Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China;2.School of Civil Engineering and Architecture,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,China

In order to investigate the spatial pattern of landslides along the major fault in Longmenshan area,the PALSAR interferometric pair with short baseline is utilized in the study.The atmospheric phase correction model with three dimensional geo-spatial factors is proposed to eliminate the long wavelength components.The LOS deformation threshold is set to reduce the short wavelength phase error.The terrain slope factor is introduced to analyze the spatial pattern of post-earthquake landslides triggered by the rainstorm.The results show that the active landslides presented clearly a linearly distribution along both sides of Yingxiu-Beichuan fault.Most of the landslides are about 3～15 km away from the major fault.The statistical data suggested that almost 90%of the post-earthquake landslides locate in the elevation range of 1000～3000 m and the terrain slope factor of 15°～35°.The spatial distribution characteristics with 70% landslides on the hanging wall indicated that the after effect of hanging wall upthrusting motion dominated the pattern of post-earthquake landslides.

post-earthquake landslides;major fault;short baseline InSAR;spatial pattern;hanging wall thrusting effect

CHENG Haiqin(1973—),female,PhD candidate,associate professor,majors in radar interferometry.

P237

A

1001-1595(2014)09-0931-08

國家自然科學(xué)基金(41472255;41072220);四川省應(yīng)急測繪與防災(zāi)減災(zāi)工程技術(shù)研究中心開放基金(K2014B006);中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(2682014BR014)

2013-06-18

程海琴(1973—),女,博士生,副教授,研究方向為雷達(dá)干涉測量。

E-mail:chenghaiqin＠gmail.com

CHENG Haiqin,CHEN Qiang,LIU Guoxiang,et al.Post-earthquake Landslides Distribution along Longmenshan Major Fault during Rainy Season with Short-baseline InSAR[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2014,43(9):931-938.(程海琴,陳強,劉國祥,等.短基線InSAR探測龍門山主斷裂帶兩側(cè)震后雨期的滑坡空間分布特征[J].測繪學(xué)報,2014,43(9):931-938.)

10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0161

修回日期:2013-10-23