張春宇，郭際明*，王 鼎，許 毅，潘尚毅，喬世雄

（1.武漢大學(xué) 測(cè)繪學(xué)院，湖北 武漢 430072；2.中國(guó)水利水電第四工程局有限公司，青海 西寧 810007）

瀾滄江源出青海玉樹雜多縣西北冰川，是西南橫斷山區(qū)的重要河流之一，其中游段屬于三江流域中段褶大起伏高山峽谷區(qū)，河流主要為南北走向，兩岸山高谷深，呈收緊之勢(shì)，形成典型的V 形縱向深切峽谷[1]。瀾滄江沿岸谷坡高陡、破體結(jié)構(gòu)復(fù)雜，坡岸穩(wěn)定性差，地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)，加之采礦、削坡建房、道路開挖、修建水電站等頻繁的人類工程活動(dòng)，更易導(dǎo)致流域滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生[1-3]，嚴(yán)重威脅到當(dāng)?shù)毓こ淘O(shè)施和人民生命安全。在瀾滄江流域沿岸的高山峽谷區(qū)開展滑坡災(zāi)害隱患早期識(shí)別與監(jiān)測(cè)對(duì)于防治地質(zhì)災(zāi)害和確保居民生命財(cái)產(chǎn)與工程設(shè)施安全具有重要意義。

人工排查進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害普查需投入大量人力，且高山峽谷區(qū)交通困難，很多地方人無(wú)法到達(dá)?；诠鈱W(xué)遙感影像的目視解譯方法可以發(fā)現(xiàn)形變特征明顯的滑坡隱患，在大范圍滑坡災(zāi)害隱患早期識(shí)別中具有一定的可行性，但受云霧影響較大且無(wú)法獲得滑坡形變量，只能做定性解譯[4-7]。全站儀、水準(zhǔn)儀、全球定位系統(tǒng)等滑坡地表形變監(jiān)測(cè)技術(shù)具有較高的精度，但屬于已知滑坡體的現(xiàn)場(chǎng)點(diǎn)目標(biāo)監(jiān)測(cè)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)大范圍滑坡隱患形變監(jiān)測(cè)。近年來(lái)合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)（InSAR）憑借其高空間覆蓋、高監(jiān)測(cè)精度、全天時(shí)、全天候等優(yōu)勢(shì)受到很多關(guān)注，在D-InSAR 基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的時(shí)序InSAR 技術(shù)已被成功應(yīng)用于城市沉降、礦山形變、地震形變、火山活動(dòng)、基礎(chǔ)設(shè)施形變、冰山運(yùn)動(dòng)和滑坡災(zāi)害等形變監(jiān)測(cè)中[8]。時(shí)序InSAR 在滑坡災(zāi)害隱患早期識(shí)別與監(jiān)測(cè)研究中的應(yīng)用也有很多，其中干涉圖堆疊方法（Stacking-InSAR）和小基線集時(shí)間序列方法（SBAS-InSAR）較常用，Dai K R[9]等基于X 波段的TerraSAR-X 數(shù)據(jù)，利用Stacking-InSAR 監(jiān)測(cè)了國(guó)道G214 共和—玉樹凍土區(qū)公路的穩(wěn)定性；劉斌[10]等聯(lián)合ScanSAR 與TOPS 數(shù)據(jù)，利用Stacking-InSAR 實(shí)現(xiàn)了大規(guī)?；碌刭|(zhì)災(zāi)害識(shí)別；張成龍[11]等利用GACOS 數(shù)據(jù)輔助Stacking-InSAR 探測(cè)了金沙江流域西藏貢覺縣雄松鄉(xiāng)至沙東鄉(xiāng)的滑坡隱患，并對(duì)比LiCSBAS[12]結(jié)果以驗(yàn)證可行性；陸超然[13]等結(jié)合D-InSAR與SBAS-InSAR 對(duì)貴州黔東南州進(jìn)行大范圍地災(zāi)隱患點(diǎn)探測(cè)；代聰[14]等基于升降軌Sentinel-1A數(shù)據(jù)，利用SBAS-InSAR 成功探測(cè)出舟曲縣城上下游區(qū)域23 處活動(dòng)滑坡；李夢(mèng)華[15]等利用StaMPS/MT-InSAR 成功探測(cè)出茂縣岷江河谷溝口鄉(xiāng)至石大關(guān)鄉(xiāng)段的20 余處滑坡隱患；戴可人[16]等利用SBAS-InSAR 對(duì)雅礱江流域雅江縣至木里縣段高山峽谷區(qū)域進(jìn)行了滑坡災(zāi)害隱患廣域早期識(shí)別，識(shí)別出8 處滑坡隱患。PS-InSAR 和SBAS-InSAR 等時(shí)間序列方法具有較高的監(jiān)測(cè)精度，但計(jì)算效率低、受相干性影響較大，在相干性較低的山區(qū)觀測(cè)點(diǎn)較少，且難以探測(cè)到大的形變，更適用于局部小范圍的精細(xì)化形變監(jiān)測(cè)；而Stacking-In-SAR 計(jì)算效率高、受相干性影響較小，更適用于大范圍形變探測(cè)，是一種快速、有效、定性識(shí)別廣大山區(qū)滑坡隱患的有效方法[17]。

目前瀾滄江流域大范圍滑坡隱患識(shí)別的研究較匱乏，本文在推導(dǎo)Stacking-InSAR 的平均形變速率及其標(biāo)準(zhǔn)差公式的基礎(chǔ)上，利用103景升軌Sentinel-1數(shù)據(jù)得到瀾滄江流域營(yíng)盤鎮(zhèn)—苗尾段年均形變速率及其標(biāo)準(zhǔn)差分布，開展滑坡災(zāi)害隱患識(shí)別研究，并結(jié)合光學(xué)遙感影像對(duì)典型滑坡隱患進(jìn)行解譯分析，為當(dāng)?shù)胤罏?zāi)減災(zāi)工作提供數(shù)據(jù)與技術(shù)支持，為相似區(qū)域滑坡災(zāi)害隱患識(shí)別提供思路與方案。

1 Stacking-InSAR原理

Stacking-InSAR 最 早 由Sandwell 于1998 年 提出[18]。假設(shè)相位噪聲（包括大氣相位）在時(shí)間上為隨機(jī)噪聲，地表形變接近線性形變且每個(gè)干涉對(duì)的權(quán)重取決于其干涉的時(shí)間間隔，即Pi=，則相位變化速率的加權(quán)平均值可表示為：

式中，φi、?ti分別為第i幅差分干涉圖解纏后的相位和時(shí)間間隔；n為參與計(jì)算的干涉圖數(shù)量。

式中，為雷達(dá)視線方向的平均形變速率；λ為雷達(dá)波長(zhǎng)。

以為參考值，第i張差分干涉圖的殘差為：

其中，di表示第i張差分干涉圖得到的形變，因此單次差分干涉測(cè)量代表性標(biāo)準(zhǔn)差和平均形變速率標(biāo)準(zhǔn)差分別為：

由此可知，Stacking 的加權(quán)平均處理相對(duì)于單次差分干涉測(cè)量，形變速率的標(biāo)準(zhǔn)差顯著減小，為單次差分干涉測(cè)量的倍。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

瀾滄江主要流經(jīng)青海、西藏和云南3 省，流域主體位于21°30′～32°40′N、93°～101°50′E，是西南橫斷山區(qū)的重要河流之一。本文選取瀾滄江大華—苗尾段作為研究區(qū)，位于瀾滄江中游段，云南省臨滄市、怒江州與大理白族自治州境內(nèi)，維西—云龍之間，第一梯度帶向第二梯度帶過(guò)渡區(qū)域；地處溫泉—瀾滄江結(jié)合帶，西側(cè)鄰近怒江結(jié)合帶，東側(cè)靠近哀牢山—紅河斷裂帶，巖層以堅(jiān)硬巖漿巖、堅(jiān)硬變質(zhì)巖和堅(jiān)硬碎屑巖為主；屬于三江流域中段斷褶大起伏高山峽谷區(qū)，區(qū)域內(nèi)河道順直、河谷狹窄，西岸主要為滇西縱谷侵蝕中山地貌，東岸主要為碧羅雪山中山山地地貌，呈基本對(duì)稱V形，為典型的縱向深切峽谷[1,3]；區(qū)內(nèi)瀾滄江兩岸大部分邊坡高差較大，高處的松散物質(zhì)具有巨大勢(shì)能，臨近多處斷裂帶，地震活動(dòng)頻繁，加之水電站庫(kù)區(qū)蓄水等人類活動(dòng)和降雨等氣候影響，滑坡、崩塌、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)[2]。

本文采用103 景升軌Sentinel-1 數(shù)據(jù)（Path99，F(xiàn)rame1265），時(shí)間跨度為2017-08-09—2020-12-27；利用歐空局提供的精密軌道數(shù)據(jù)糾正由軌道誤差引起的相位誤差，利用SRTM 30 m空間分辨率的DEM去除地形相位。

3 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)處理

本文采用GAMMA 軟件進(jìn)行Stacking-InSAR 的數(shù)據(jù)處理，具體流程見圖1。

圖1 Stacking-InSAR數(shù)據(jù)處理流程圖

設(shè)置時(shí)間基線閾值為48 d，空間基線閾值為150 m，對(duì)103 景升軌Sentinel-1 數(shù)據(jù)進(jìn)行干涉組合，共形成393 組差分干涉對(duì)；采用上述處理流程，最終得到瀾滄江營(yíng)盤鎮(zhèn)—苗尾段沿岸坡體雷達(dá)視線方向的年均形變速率（圖2），其中紅色代表地面遠(yuǎn)離衛(wèi)星方向的形變，藍(lán)色代表地面靠近衛(wèi)星方向的形變。

圖2 研究區(qū)的Stacking-InSAR形變速率圖

3.2 Stacking-InSAR整體識(shí)別結(jié)果

識(shí)別滑坡隱患時(shí)不僅需考慮形變信息，還需從DEM或光學(xué)影像上判斷坡體是否具有滑坡形態(tài)。本文共識(shí)別出20 處滑坡隱患（圖2a），并放大展示了3 個(gè)隱患密集區(qū)（圖2b～2d），整體來(lái)看，隱患主要集中在瀾滄江營(yíng)盤鎮(zhèn)—大華村段西岸以及苗尾電站上游西岸，這些隱患中有部分存在巨大威脅。Stacking 計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差分布見圖3，年均形變速率標(biāo)準(zhǔn)差不超過(guò)12.3 mm/a，說(shuō)明標(biāo)準(zhǔn)差易受相干性影響，在研究區(qū)北部營(yíng)盤鎮(zhèn)附近地表植被覆蓋稀薄、地形起伏較小，相干性較高，標(biāo)準(zhǔn)差較小；南部部分區(qū)域地形起伏較大，受幾何畸變[16]和較厚植被覆蓋影響，相干性較差，標(biāo)準(zhǔn)差較大。

圖3 標(biāo)準(zhǔn)差分布圖

在ArcGIS中依據(jù)滑坡隱患邊界統(tǒng)計(jì)所有隱患區(qū)域的面積、最大形變速率、平均形變速率、威脅對(duì)象、形變速率標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)；再利用SRTM DEM計(jì)算隱患區(qū)域的平均坡度。根據(jù)隱患形變特征、光學(xué)影像特征等，定性評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)：①僅有較大形變（最大形變速率>40 mm/a）的隱患為低風(fēng)險(xiǎn)隱患；②有較大形變且具備一定規(guī)模（面積>5×104m2）的隱患為中風(fēng)險(xiǎn)隱患；③有較大形變、具備一定規(guī)模且有直接威脅對(duì)象（居民點(diǎn)，公路、橋梁、水電站等工程設(shè)施）的隱患為高風(fēng)險(xiǎn)隱患。20 處滑坡隱患中有5 處低風(fēng)險(xiǎn)隱患、6處中風(fēng)險(xiǎn)隱患、9處高風(fēng)險(xiǎn)隱患，高風(fēng)險(xiǎn)隱患需重點(diǎn)關(guān)注；同時(shí)圖2c下方發(fā)現(xiàn)苗尾電站壩體存在形變，后續(xù)應(yīng)對(duì)該處展開監(jiān)測(cè)性研究。

3.3 典型隱患解譯與分析

9 處高風(fēng)險(xiǎn)隱患中5 處位于營(yíng)盤鎮(zhèn)—大華村段，1處位于研究區(qū)中段怒蘿葦傍，3處位于張家村—苗尾段，本文將結(jié)合光學(xué)遙感影像對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行解譯分析。隱患1（圖4a、4d）位于拉古村，坡向東偏南，面積約為166×104m2，呈梨形，平均坡度超過(guò)22°，最大形變速率達(dá)79 mm/a；坡面主要為裸地和薄植被覆蓋，且有多處沖溝裂縫（黑色箭頭所示），坡體很不穩(wěn)定，威脅到拉古村，伴有堵江風(fēng)險(xiǎn)。隱患2（圖4b、4e）位于大華村，坡向東偏北，面積約為134×104m2，呈簸箕形，平均坡度超過(guò)24°，最大形變速率達(dá)89 mm/a；坡面主要為薄植被覆蓋，后緣可見由拉伸造成的植被稀疏；紅色虛線范圍內(nèi)已發(fā)生過(guò)明顯的局部崩滑，是坡體不穩(wěn)定的直接表現(xiàn)，威脅到大華村，伴有堵江風(fēng)險(xiǎn)。隱患6（圖4c、4f）位于刺果馬達(dá)南部，坡向?yàn)檎?，面積約為13×104m2，呈梨形，平均坡度超過(guò)24°，最大形變速率達(dá)53 mm/a；坡體植被覆蓋稀疏、側(cè)壁明顯，威脅到坡體上的分散居民、省道S237。隱患12（圖5a、5d）位于格甲登東部，坡向東南，面積約為17×104m2，呈簸箕形，平均坡度超過(guò)25°，最大形變速率達(dá)64 mm/a；坡體植被稀少，臨江處有小型碎屑流（黑色箭頭所示），沖刷痕跡明顯，是坡體不穩(wěn)定的表現(xiàn)，威脅到坡體上的分散居民，且伴有堵江的風(fēng)險(xiǎn)。隱患14（圖5b、5e）位于恩棋村，坡向東偏南，面積約為127×104m2，呈舌形，平均坡度超過(guò)19°，應(yīng)為一處古滑坡，最大形變速率達(dá)63 mm/a；坡體上自然植被較少，臨江處存在局部崩塌（黑色箭頭所示），古滑坡有復(fù)活跡象，威脅到梭魯寨與橋梁，伴有堵江風(fēng)險(xiǎn)。隱患15（圖5c、5f）位于兔峨鄉(xiāng)東對(duì)岸、怒蘿葦傍南，坡向西偏南，面積約為6×104m2，呈梨形，平均坡度超過(guò)31°，最大形變速率達(dá)48 mm/a；坡體主要為裸地，紅色虛線范圍內(nèi)存在較大的局部碎屑流，滑動(dòng)痕跡明顯，威脅到坡體上的分散居民。隱患18（圖6a、6d）位于苗尾，坡向東偏北，面積約為60×104m2，呈舌形，平均坡度超過(guò)25°，最大形變速率達(dá)87 mm/a；農(nóng)田開墾、土料開挖使得植被覆蓋度低，坡體不穩(wěn)定，直接威脅水井村，伴有堵江的風(fēng)險(xiǎn)，間接威脅到下游緊挨的苗尾水電站。隱患19（圖6b、6e）位于水井村，坡向東偏北，面積約為157×104m2，呈舌形，平均坡度超過(guò)18°，最大形變速率達(dá)67 mm/a；坡體多為薄植被覆蓋，有多處較寬的沖溝裂縫（如黑色箭頭所示），坡體不穩(wěn)定，直接威脅水井村，伴有堵江的風(fēng)險(xiǎn)，間接威脅到下游鄰近的苗尾水電站。隱患20（圖6b、6e）位于張家村，坡向東偏北，面積約為198×104m2，呈舌形，平均坡度超過(guò)17°，最大形變速率達(dá)86 mm/a；坡體呈階梯狀分層，前陡后緩，緩坡薄植被覆蓋，陡坡為裸地，坡面上有多處寬沖溝裂縫（黑色箭頭所示），形變聚集區(qū)（紅色虛線范圍）有明顯的局部滑移跡象，陡緩坡交界處形成多層錯(cuò)臺(tái)，坡體很不穩(wěn)定，直接威脅到張家村且伴有堵江的風(fēng)險(xiǎn)。

圖4 隱患1、2、6的形變速率和光學(xué)遙感影像

圖5 隱患12、14、15的形變速率和光學(xué)遙感影像

圖6 隱患18、19、20的形變速率和光學(xué)遙感影像

4 結(jié)語(yǔ)

本文推導(dǎo)了Stacking-InSAR 的平均形變速率及其標(biāo)準(zhǔn)差公式，并基于103 景Sentinel-1 數(shù)據(jù)計(jì)算了2017年8月—2020年12月瀾滄江營(yíng)盤鎮(zhèn)—苗尾段兩岸坡體的年均形變速率及其標(biāo)準(zhǔn)差，進(jìn)而進(jìn)行研究區(qū)滑坡隱患識(shí)別，成功識(shí)別20處滑坡隱患。根據(jù)多個(gè)指標(biāo)定性評(píng)價(jià)了隱患的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并結(jié)合光學(xué)遙感影像對(duì)9個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行解譯分析，結(jié)果表明這些隱患的光學(xué)影像均具有明顯的形變特征，且都較大程度地威脅到居民點(diǎn)或水電站、公路、橋梁等工程設(shè)施和瀾滄江，驗(yàn)證了Stacking-InSAR用于滑坡隱患識(shí)別的有效性。