亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于SBAS-InSAR技術(shù)的白鶴灘水電站庫岸潛在滑坡變形分析

        2022-10-25 11:05:10楊正榮喜文飛史正濤周定義
        關(guān)鍵詞:特征

        楊正榮,喜文飛,2,史正濤,肖 波,周定義

        (1.云南師范大學(xué)地理學(xué)部,云南 昆明 650500;2.云南省高校高烈度地震山區(qū)交通走廊工程地質(zhì)病害早期快速判識與防控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,云南 昆明 650093;3.昆明理工大學(xué)國土資源工程學(xué)院,云南 昆明 650093;4.云南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院公路與建筑工程學(xué)院,云南 昆明 650500)

        0 引言

        庫岸滑坡是深切割高山峽谷型庫岸常見的破壞形式,多集中分布于我國西南山區(qū)[1-2]。庫岸滑坡由地表內(nèi)外營力相互作用而形成,人類工程建設(shè)及庫區(qū)水位變化則使其演化特征更為突出,通常表現(xiàn)為庫區(qū)蓄水之后庫岸下緣坡體巖層軟化,從而引起上部庫岸的形變破壞[3-4]。庫岸滑坡受多方面因素影響,具有成因復(fù)雜、類型多樣和危害巨大等特點(diǎn)[5-7]。在水電站庫區(qū),蓄水和泄洪等因素導(dǎo)致的水位變化直接影響庫岸滑坡的穩(wěn)定性,庫岸滑坡一旦失穩(wěn)會誘發(fā)一系列次生災(zāi)害,破壞區(qū)域生態(tài)系統(tǒng),毀壞庫區(qū)壩體和發(fā)電設(shè)施[8],嚴(yán)重威脅庫區(qū)上下游居民生命財產(chǎn)安全。因此,對水電站庫岸滑坡進(jìn)行變形監(jiān)測具有重要意義。

        常規(guī)監(jiān)測手段已難以識別和監(jiān)測大面積的庫岸滑坡形變,相對傳統(tǒng)的精密水準(zhǔn)測量、全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)和光學(xué)遙感技術(shù),合成孔徑雷達(dá)干涉測量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技術(shù)因其大范圍、全天時、全天候、高精度和高分辨率等特點(diǎn),已成功應(yīng)用于庫岸滑坡災(zāi)害識別監(jiān)測分析中[9-11]。國內(nèi)外學(xué)者利用InSAR 技術(shù)在庫岸滑坡災(zāi)害的應(yīng)用方面做了大量研究,康亞等[8]利用三類InSAR 產(chǎn)品和DEM 數(shù)據(jù)對金沙江流域?yàn)鯑|德水電站段進(jìn)行滑坡早期識別,成功探測到多處未知和已知的滑坡體;徐帥等利用墨蘭指數(shù)對SBAS-InSAR 技術(shù)獲取的形變點(diǎn)進(jìn)行空間域異常值分析和聚類處理,成功識別出三峽庫區(qū)巫山—奉節(jié)段高概率潛在滑坡范圍[12];王振林等[13]利用SBAS-InSAR 技術(shù)提取雅礱江流域錦屏一級水電站庫區(qū)左岸邊坡的形變特征信息,推斷出大幅水位上升是誘發(fā)滑坡復(fù)活的主要因素;朱同同等[14]結(jié)合時序InSAR 技術(shù)和GPS 觀測值分析了降雨和蓄水對三峽庫區(qū)樹坪滑坡變形的影響;史緒國等[15]聯(lián)合分布式目標(biāo)與點(diǎn)目標(biāo)的時序InSAR 技術(shù)對三峽庫區(qū)藕塘滑坡進(jìn)行穩(wěn)定性監(jiān)測;Tantianuparp 等[16]聯(lián)合多種SAR 數(shù)據(jù)和PS-InSAR 技術(shù)對三峽巴東進(jìn)行滑坡探測,并將PS 點(diǎn)時序形變與水位時間變化進(jìn)行初步相關(guān)性分析;Zhou 等[17]利用時序InSAR 技術(shù)發(fā)現(xiàn)三峽庫區(qū)木魚堡滑坡變形主要發(fā)生在水庫漲落期和高水位期;Liu等[18]利用SBAS-InSAR 技術(shù)對三峽巴東地區(qū)進(jìn)行滑坡探測并分析季節(jié)性滑坡運(yùn)動與水位變化之間的相關(guān)性,上述研究證明了時序InSAR 技術(shù)在庫岸滑坡監(jiān)測中的可靠性,可以對水電站庫岸滑坡變形進(jìn)行有效分析。白鶴灘水電站地處四川和云南交界,自2021年4月開始蓄水,庫區(qū)水位由660 m 升至825 m,上升幅度達(dá)165 m;水電站運(yùn)行期間最低水位765 m,最高水位825 m,升降水位差60 m,最大庫容達(dá)256×108m3[19-20]。庫區(qū)地形起伏較大、斷裂構(gòu)造發(fā)育,加之蓄水引起的水位變化直接影響庫岸潛在滑坡的變形趨勢,對水電站基礎(chǔ)設(shè)施和上下游居民生命財產(chǎn)安全造成潛在威脅[21-22]。因此,亟需對白鶴灘水電站庫岸潛在滑坡進(jìn)行變形分析。

        文章聯(lián)合2019年7月3日至2021年7月28日的150景升降軌Sentinel-1 SAR 數(shù)據(jù)集,采用SBAS-InSAR 技術(shù)獲取白鶴灘水電站庫區(qū)雷達(dá)視線方向(Line of sight,LOS)形變時間序列,在分析地表形變時間演化規(guī)律和空間分布特征的基礎(chǔ)上,結(jié)合無人機(jī)野外調(diào)查,分析白鶴灘水電站庫岸潛在滑坡的變形特征,重點(diǎn)研究蓄水因素對庫岸潛在滑坡變形趨勢的影響。

        1 SBAS-InSAR 技術(shù)

        小基線集InSAR(Small Baseline Subset InSAR,SBASInSAR)技術(shù)最早由Berardino 和Lanari 等[23]提出,該方法通過組合數(shù)據(jù)的方式獲得一系列短空間基線差分干涉圖,這些差分干涉圖能較好地克服空間失相關(guān)現(xiàn)象。SBAS-InSAR 技術(shù)利用奇異值分解(SVD)法求解形變速率,將被較大空間基線分開的孤立SAR 數(shù)據(jù)進(jìn)行連接,進(jìn)一步提高觀測數(shù)據(jù)的時間采樣率[23]。該方法可以有效減弱大氣效應(yīng),降低相位噪聲和誤差[24],其基本原理及流程如下:假定已獲取覆蓋同一區(qū)域的按時間序列排序的N+1幅SAR 影像:

        根據(jù)干涉組合規(guī)則,生成M幅干涉圖且M應(yīng)當(dāng)滿足:

        假設(shè)以t0作 為影像獲取起始時刻且t0時刻影像覆蓋區(qū)域位移為0,則在去除軌道誤差、平地效應(yīng)及地形相位的影響后,第i(1≤i≤M)幅影像某像素的干涉相位可表示為:

        式中:Δφidef——斜距向形變產(chǎn)生的相位;

        Δφitopo——地形相位;

        Δφiatm——大氣延遲引起的相位;

        Δφinoise——相干噪聲造成的相位。

        利用最小二乘或者奇異值分解(SVD)對m 個解纏相位進(jìn)行三維時空相位解纏即可獲得不同SAR 時刻對應(yīng)的時序形變速率。

        2 研究區(qū)概況和研究數(shù)據(jù)

        本文以四川省與云南省交界白鶴灘水電站庫區(qū)作為研究區(qū)域,如圖1所示。研究區(qū)長約30.38 km,寬約11.65 km,總面積353.93 km2,地處橫斷山脈東北部、青藏高原東南邊緣,區(qū)域內(nèi)斷裂構(gòu)造發(fā)育,構(gòu)造運(yùn)動強(qiáng)烈,河谷深切,山體陡峻,地震頻發(fā)[25-27]。最高海拔3 556 m,最低海拔520 m,高差達(dá)3 036 m,地勢陡峭,致使該區(qū)存在大量滑坡、崩塌和泥石流等地質(zhì)災(zāi)害隱患。

        圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of study area

        形變監(jiān)測數(shù)據(jù)選用從歐州航天局(European Space Agency,ESA)免費(fèi)下載的150 景C 波段Sentinel-1 雷達(dá)影像(其中升軌數(shù)據(jù)50 景,降軌數(shù)據(jù)100 景并在每個時間點(diǎn)上下兩景拼接),升降軌數(shù)據(jù)覆蓋區(qū)域如圖2所示。時間跨度為2019年7月3日至2021年7月28日,極化方式為VV,成像方式為IW,數(shù)據(jù)參數(shù)如表1所示。為提高影像軌道精度,引入POD 精密定軌星歷數(shù)據(jù)。使用日本宇宙航空研究開發(fā)機(jī)構(gòu)(Japan Aerospace Exploration Agency,JAXA)發(fā)布的ALOS WORLD 3D 30 m空間分辨率的數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),用于去除地形相位影響,如圖3所示。

        圖2 SAR 衛(wèi)星影像覆蓋范圍Fig.2 SAR satellite image coverage

        圖3 研究區(qū)DEMFig.3 Digital elevation model of study area

        表1 Sentinel-1A 數(shù)據(jù)參數(shù)Table 1 Sentinel-1A data parameters

        3 SBAS-InSAR 技術(shù)數(shù)據(jù)處理

        采用SBAS-InSAR 技術(shù),選取經(jīng)鑲嵌、配準(zhǔn)和裁剪后的100 景Sentinel-1A 斜距單視復(fù)數(shù)(Single Look Complex,SLC)影像(升降軌數(shù)據(jù)各50 景),根據(jù)時間基線和垂直基線最優(yōu)原則,升軌和降軌數(shù)據(jù)分別以日期為20 191 216 和20 200 204 的影像作為超級主影像。設(shè)置時間基線閾值180d,空間基線為臨界基線閾值的50%,共生成654 和888 對干涉像對。為抑制斑點(diǎn)噪聲,設(shè)置多視數(shù)為1∶4,采用Minimum Cost Flow 解纏方法和Goldstein 濾波方法進(jìn)行干涉處理,將組合干涉對經(jīng)過配準(zhǔn),調(diào)整刪除不理想的數(shù)據(jù)后生成干涉圖,研究區(qū)部分較理想的干涉圖如圖4所示。

        圖4 研究區(qū)部分較理想的干涉圖Fig.4 Ideal interference patterns in the study area

        經(jīng)過軌道精煉和重去平,利用最小二乘法和奇異值矩陣分解進(jìn)行形變反演,然后估算和去除大氣相位,得到研究區(qū)時間序列形變信息,對時序信息地理編碼后獲取研究區(qū)2019年7月3日至2021年7月28日LOS 方向的形變結(jié)果。如圖5所示,形變速率為正值表示靠近衛(wèi)星,負(fù)值表示遠(yuǎn)離衛(wèi)星。對比圖5(a)、(b)研究區(qū)形變結(jié)果可知,降軌數(shù)據(jù)集探測的形變信息較為豐富,主要集中在庫區(qū)西岸,最大LOS 向形變速率-61.425 mm/a;升軌數(shù)據(jù)集僅在庫區(qū)東岸部分區(qū)域形變較為明顯,最大LOS 向形變速率為91.426 mm/a。升降軌數(shù)據(jù)集形變信息不一致的原因是白鶴灘水電站庫區(qū)兩岸地形起伏較大,山勢陡峭險峻,而升軌數(shù)據(jù)飛行方向大致沿東南向西北,雷達(dá)視線方向位于右側(cè),降軌數(shù)據(jù)則與之相反,故利用InSAR 探測形變過程中陰影、疊掩和透視收縮等幾何畸變現(xiàn)象嚴(yán)重。

        圖5 研究區(qū)視線向形變速率Fig.5 Line-of-sight deformation rate of the study area

        4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

        4.1 研究區(qū)庫岸典型潛在滑坡選取

        對升軌和降軌數(shù)據(jù)獲取的研究區(qū)形變結(jié)果進(jìn)行綜合解譯,升軌數(shù)據(jù)庫岸形變區(qū)域解譯結(jié)果如圖6所示,共選取庫岸形變較大區(qū)域4 處。結(jié)合無人機(jī)野外調(diào)查結(jié)果,發(fā)現(xiàn)典型潛在滑坡2 處,分別用H1 和H2 表示;非滑坡形變區(qū)2 處,分別用X1 和X2 表示,升軌數(shù)據(jù)詳細(xì)解譯結(jié)果如表2所示。

        圖6 升軌潛在滑坡解譯及實(shí)地考察結(jié)果Fig.6 Interpretation and field investigation results of potential landslide in ascending orbit

        表2 升軌數(shù)據(jù)庫岸形變區(qū)域解譯結(jié)果列表Table 2 List of interpretation results of shore deformation region in orbit lifting database

        降軌數(shù)據(jù)庫岸形變區(qū)域解譯結(jié)果如圖7所示,共選取庫岸形變較大區(qū)域6 處。結(jié)合無人機(jī)野外調(diào)查結(jié)果,發(fā)現(xiàn)典型潛在滑坡4 處,分別用H3 至H6 編號;非滑坡形變區(qū)2 處,分別用X3 和X4 表示,降軌數(shù)據(jù)詳細(xì)解譯結(jié)果如表3所示。

        圖7 降軌潛在滑坡解譯及實(shí)地考察結(jié)果Fig.7 Interpretation and field investigation results of potential landslide in descending orbit

        表3 降軌數(shù)據(jù)庫岸形變區(qū)域解譯結(jié)果列表Table 3 List of interpretation results of shore deformation region in orbit descent database

        對比升軌和降軌數(shù)據(jù)解譯結(jié)果可以看出,非滑坡形變區(qū)X1、X2 與X3、X4 分別相同,潛在滑坡H1、H2 與H3、H5 相互對應(yīng)。另外,降軌數(shù)據(jù)還解譯出除上述區(qū)域以外的潛在滑坡H4 和H6,同一時間段不同軌道SAR 數(shù)據(jù)集探測的形變結(jié)果能夠相互對應(yīng),從側(cè)面驗(yàn)證了本文InSAR 結(jié)果的準(zhǔn)確性,但受時間、空間失相干因素和幾何畸變影響,升降軌形變信息有所差異,說明升降軌結(jié)合的方式能夠有效彌補(bǔ)僅利用單一軌道識別結(jié)果不全面、不準(zhǔn)確的缺陷,提升庫岸潛在滑坡災(zāi)害識別和監(jiān)測的準(zhǔn)確性和有效性。

        4.2 庫岸典型潛在滑坡變形分析

        結(jié)合4.1 節(jié)升降軌數(shù)據(jù)集庫岸潛在滑坡解譯結(jié)果,本文選取H1、H2、H4 和H6 四處典型潛在滑坡進(jìn)行變形分析,分別在各滑坡形變結(jié)果中選取特征點(diǎn),引入研究區(qū)降雨數(shù)據(jù),繪制特征點(diǎn)在蓄水前后的時序形變曲線,并結(jié)合無人機(jī)野外調(diào)查結(jié)果分析庫岸典型潛在滑坡的變形特征。

        H1 滑坡地處觀音巖,位于沿江公路東岸,滑坡形變速率如圖8(a)所示?;抡w形變速率范圍為-10.726~15.433 mm/a,分別選取滑坡體上緣和下緣特征點(diǎn)A、B 與降雨數(shù)據(jù)構(gòu)建時序形變曲線如圖8(b)所示,特征點(diǎn)A 和B 時序形變速率波動趨勢大致相同,每年雨季形變速率較旱季明顯增加。2019年10月—2020年5月形變速率減小,2021年4月后形變速率增大,同比增加約16 mm/a。

        圖8 H1 潛在滑坡形變特征Fig.8 H1 potential landslide deformation characteristics

        經(jīng)實(shí)地勘察,該滑坡坡體上緣為自然坡體,坡體下緣已進(jìn)行邊坡加固,故在2019年10月至2020年5月間B 點(diǎn)較A 點(diǎn)形變速率變化相對穩(wěn)定。受降雨因素影響,坡體在雨季滑動速率增大。2021年4月至5月,降雨量幾乎為零,水電站蓄水導(dǎo)致庫區(qū)水位上升,庫岸下緣受到江水侵蝕改變坡體上下緣間的平衡關(guān)系,使該滑坡體形變量增大。

        H2 滑坡地處魚壩村,金沙江支流末端。滑坡形變速率如圖9(a)所示,形變較大值處于坡體中上部,形變范圍在-19.326~8.254 mm/a。在坡體兩側(cè)分別選擇特征點(diǎn)C、D 結(jié)合降雨數(shù)據(jù)構(gòu)建時序形變曲線見圖9(b),特征點(diǎn)C 和D 形變速率變化趨勢基本一致,與降雨數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定相關(guān)性,雨旱兩季形變速率差異較小。2020年1月至10月間,形變速率逐漸減小,2021年1月后形變速率振蕩變化,2021年4月之后,形變速率增加值超過10 mm/a。

        圖9 H2 潛在滑坡形變特征Fig.9 H2 potential landslide deformation characteristics

        經(jīng)野外實(shí)地調(diào)查,H2 滑坡滑面自上而下呈倒“V”字形。由于隧道工程尚未完工,附近仍伴有部分工程活動,故在2020年雨季坡體滑動速率對降雨因素響應(yīng)較弱,表現(xiàn)為形變速率逐漸減小。從圖9(b)可以看出,2021年4月以后,特征點(diǎn)C 和D 形變速率相對之前有所增加,此時降雨量較小,說明蓄水導(dǎo)致的庫區(qū)水位抬升也對遠(yuǎn)離河道的坡體產(chǎn)生影響。

        H4 滑坡體地處清水溝,位于庫區(qū)西岸。滑坡形變速率如圖10(a)所示,滑坡整體形變范圍為-17.605~9.012 mm/a,形變速率較大區(qū)域位于坡體中部。由圖10(b)特征點(diǎn)與降雨數(shù)據(jù)構(gòu)建的時序形變曲線可知,特征點(diǎn)E 呈振蕩變化趨勢,雨旱兩季形變速率差異明顯。2020年8月后形變速率急劇增大,2021年4月之后形變速率相比同期增加約17 mm/a。

        通過野外調(diào)查可知,H4 滑坡屬于臨江大型沖溝,溝面呈褶皺形態(tài),目前尚未發(fā)育為真正意義的滑坡。圖10(b)時序形變曲線在2020年雨季后呈梯度下降趨勢,主要原因是降水沖刷溝壑表面使沖溝坡面向下滑動。2021年4月之后相比同期形變速率明顯增加,此時受降雨影響微弱,說明該滑坡體對水位變化有較強(qiáng)響應(yīng),原本裸露的坡體下緣遭受江水侵蝕,下緣坡體在動水壓力作用下土壤結(jié)構(gòu)趨向松散狀態(tài),上緣沖溝體失穩(wěn),自然產(chǎn)生向下形變。

        圖10 H4 潛在滑坡形變特征Fig.10 H4 potential landslide deformation characteristics

        H6 滑坡位于庫區(qū)西岸大灣子隧道,滑動面處于隧道臨江一側(cè),其形變速率如圖11所示,整體形變速率為-15.888~16.326 mm/a,選取滑坡體中部特征點(diǎn)F 與降雨數(shù)據(jù)建立時序形變曲線(圖11),特征點(diǎn)F 形變速率整體呈波動趨勢,在2020年雨季形變速率較旱季增速明顯。2021年4月之后,形變速率緩慢增大,較同期增加約16 mm/a。

        圖11 H6 潛在滑坡形變特征Fig.11 H6 potential landslide deformation characteristics

        經(jīng)野外實(shí)地考察,發(fā)現(xiàn)H6 滑坡已發(fā)育且有部分滑動痕跡,在坡體頂端還發(fā)育有一定程度的裂縫(圖11),所以在雨季降水沖刷坡面且沿裂縫滲入坡體改變其土體應(yīng)力結(jié)構(gòu),使坡體產(chǎn)生較大形變。由圖11可以看出,2021年4—5月間,降雨量幾乎為零,但形變速率變化明顯,說明該坡體對水位抬升具有較強(qiáng)響應(yīng),降水沿裂縫進(jìn)入坡體內(nèi)部,促進(jìn)了破裂面的貫通,而水位抬升致使坡體下緣和滑動面軟化,降低其抗剪強(qiáng)度,降雨和水位抬升的共同作用可能使H6 滑坡進(jìn)一步發(fā)育,后續(xù)應(yīng)當(dāng)對該滑坡進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測。

        5 結(jié)論

        本文聯(lián)合升降軌Sentinel-1 SAR 數(shù)據(jù),采用SBASInSAR 技術(shù)并結(jié)合無人機(jī)野外調(diào)查數(shù)據(jù),分析白鶴灘水電站庫岸潛在滑坡的變形特征,得到以下結(jié)論:

        (1)白鶴灘水電站庫區(qū)LOS 方向形變速率為-90.959~91.426 mm/a,受蓄水因素影響,各庫岸典型潛在滑坡形變速率明顯加快,蓄水前后形變平均增速達(dá)10 mm/a 以上;

        (2)白鶴灘水電站庫岸潛在滑坡對水位變化具有較強(qiáng)響應(yīng),蓄水量增加是當(dāng)前庫岸潛在滑坡發(fā)育的關(guān)鍵性誘因,水位抬升之后潛在滑坡形變速率變化明顯,在降雨和蓄水等因素共同作用下,白鶴灘水電站庫岸潛在滑坡存在失穩(wěn)風(fēng)險;

        (3)降軌數(shù)據(jù)集探測的形變信息較為豐富,主要集中在庫區(qū)西岸,而升軌數(shù)據(jù)集僅在庫區(qū)東岸部分區(qū)域形變較為明顯,故聯(lián)合升降軌SAR 數(shù)據(jù)能有效克服僅利用單一軌道導(dǎo)致的幾何畸變等問題,使水電站庫岸潛在滑坡變形監(jiān)測更加準(zhǔn)確、全面。

        猜你喜歡
        特征
        抓住特征巧觀察
        離散型隨機(jī)變量的分布列與數(shù)字特征
        具有兩個P’維非線性不可約特征標(biāo)的非可解群
        月震特征及與地震的對比
        如何表達(dá)“特征”
        被k(2≤k≤16)整除的正整數(shù)的特征
        不忠誠的四個特征
        詈語的文化蘊(yùn)含與現(xiàn)代特征
        新聞傳播(2018年11期)2018-08-29 08:15:24
        抓住特征巧觀察
        基于特征篩選的模型選擇
        一区二区三区放荡人妻| 真人做人试看60分钟免费视频| 亚洲av日韩综合一区在线观看| 国产视频毛片| 日本一区二区视频免费观看| 亚洲女同系列在线观看| 俺去啦最新地址| a级国产乱理论片在线观看| 亚洲一区二区三区在线观看播放| 国产在线观看免费不卡视频| 亚洲国产精品高清一区| 欧洲熟妇色xxxxx欧美老妇伦| 91高清国产经典在线观看| 抖射在线免费观看视频网站| 不卡一本av天堂专区| 狠狠色综合7777久夜色撩人ⅰ| 巨大欧美黑人xxxxbbbb| 日韩精品中文字幕综合| 亚洲国产av一区二区三区| 国产精品视频免费播放| 91av小视频| 性色av手机在线观看| 日韩熟女系列中文字幕 | 日本妇女高清一区二区三区| 人人鲁人人莫人人爱精品| 亚洲巨乳自拍在线视频| 国产成人久久精品流白浆| 国产一区二区三区视频在线观看| 亚洲热妇无码av在线播放| 最新国产三级| 精品国产三级国产av| 国产精品亚洲精品日韩已方| 全部孕妇毛片| AV在线中出| 久久这里都是精品99| 亚洲国产av精品一区二区蜜芽| 精品视频999| 国产精品视频白浆免费看| 国产免费又爽又色又粗视频| 麻豆精产国品| 亚洲色图在线视频观看|