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申请/专利权人：昆明理工大学;云南省自然资源厅国土资源信息中心

摘要：本发明公开了一种顾及几何畸变和植被指数的InSAR滑坡监测敏感性模型，其过程为：1、通过建立地表三维坐标系与坡面坐标系，构建InSAR雷达视距矢量和下坡矢量之间的投影关系，建立视线向灵敏度指数作为InSAR技术在特定区域适用性的定量评价指标；2、对研究区进行可视性分析，利用LSM算法识别研究区的阴影和叠掩，同时利用Landsat8影像数据计算研究区的植被指数并设置阈值，将阴影、叠掩几何畸变区域和植被指数超过阈值的区域InSAR视线向灵敏度指数设置为0；3、利用SBAS‑InSAR技术对研究区开展地表时序形变监测。本发明为InSAR技术在特定区域内进行滑坡监测的适宜性提供了定量的评价指标，对于西南山区及其他地质灾害频发地区的滑坡监测和预警具有重要意义。

主权项：1.一种顾及几何畸变与植被指数的InSAR滑坡监测敏感性模型，包括以下步骤：步骤S1：数据准备：获取研究区域内升降轨道的Sentinel-1ASAR影像数据及对应的精密定轨星历数据，Landsat8影像数据，5米分辨率的DEM数据、GACOS大气校正数据、光学遥感影像数据及野外实地勘察数据；步骤S2：InSAR视线向灵敏度数学模型构建：针对InSAR技术只能监测一维视线向形变的局限性，本研究建立了地表三维坐标系与坡面坐标系，并通过计算下坡矢量在雷达视距上的正交投影，借助卫星轨道参数数据，包括卫星航向角、雷达入射角，构建InSAR视线向灵敏度指数的数学模型，并作为InSAR技术在特定区域适用性的基础评价指标。步骤S3：耦合几何畸变与植被指数影响因子：本发明基于步骤S2中建立的InSAR视线向灵敏度指数的数学模型，综合考虑几何畸变与植被指数两种影响因子对模型的影响。先通过LSM算法识别研究区的主被动阴影和主被动叠掩区域，同时计算研究区NDVI植被指数并设置阈值0.32，阴影、叠掩几何畸变区与NDVI植被指数超过阈值的区域将被视为InSAR监测不敏感区域，区域的监测灵敏度指数值设置为0，最终建立顾及几何畸变与植被指数的InSAR滑坡监测敏感性模型。步骤S4：研究区InSAR滑坡隐患点敏感性特征分析：本发明基于步骤S3建立的模型在研究区进行实地监测敏感性分析。首先采用SBAS-InSAR技术完成研究区的地表形变监测与滑坡隐患点识别，利用顾及几何畸变与植被指数的InSAR监测敏感性模型计算研究区视线向监测灵敏度指数，综合引入卫星参数与地表几何参数对滑坡隐患点的敏感性特征进行分析，并探讨模型的有效性。

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