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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明公开了一种复杂艰险山区滑坡隐患早期识别方法及系统，涉及地质灾害早期识别技术领域，识别方法包括以下步骤：S1、从SAR时序数据中提取地表形变特征，绘制InSAR地表形变速率图；S2、得到斜坡坡度地形因子与坡向地形因子，进行活动滑坡灾害的初步识别，生成疑似活动滑坡灾害分布图；S3、采用卷积神经网络对光学遥感影像数据进行地貌形态特征提取，生成滑坡微地貌形态特征散布图；S4、生成活动滑坡灾害分布图，并进行活动滑坡编目，生成滑坡隐患早期风险等级图及危险性综合评价表。本发明采用具有监测范围广、时效性强以及精度高的优点，提高了滑坡隐患的预警准确性，对减少滑坡造成的损失具有重要意义。

主权项：1.一种复杂艰险山区滑坡隐患早期识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取研究区域SAR时序数据，从SAR时序数据中提取地表形变特征，并绘制InSAR地表形变速率图；S11、获取研究区域的SLC数据与精轨数据，根据SLC数据与精轨数据得到SAR时序数据；S12、对获取到的SAR时序数据进行预处理，提高数据的质量和可用性，所述预处理包括SAR图像配准、大气校正、噪声过滤和多视角校正；S13、使用基线图选取最优干涉对，使用较短的时空基线阈值减小时空失相干的影响；S14、对经过预处理的SAR时序数据进行干涉处理，计算平均相干性，并计算相邻时间点SAR图像之间的相位差，生成干涉图；S15、对S14获得的干涉图进行多视滤波处理，减少相干斑噪声，同时尽量保留图像的细节和纹理信息；S16、对干涉图进行相位解缠，以获取真实的相位值，生成解缠图；S17、相干目标选取，获得干涉相位图；S18、高相干目标选取，高相干目标指在干涉相位图中，回波信号保持高相干性的点目标；S19、通过建立观测方程和模型参数之间的关系，然后利用最小二乘法求解模型参数，使得观测值与模型预测值之间的误差平方和最小；S110、大气相位去除、地形相位去除，目的在于去除图像中的干扰因素，以便更准确地获取地表真实形变信息；S111、将SAR图像中的像素坐标转换为地理坐标，以便将InSAR处理得到的结果准确地映射到实际地理空间中；S112、对得到的形变数据进行空间分布分析和时间序列分析，以获得地表形变的空间和时间变化特征，绘制形变量图以及InSAR地表形变速率图进行可视化展示；S2、获取研究区域DEM数据，并基于DEM数据得到斜坡坡度地形因子与坡向地形因子，与InSAR地表形变速率图叠加分析，进行活动滑坡灾害的初步识别，生成疑似活动滑坡灾害分布图；S21、获取研究区域的DEM数据；S22、基于DEM数据得到斜坡坡度地形因子与坡向地形因子，并分别生成研究区域的坡度图和坡向图；S23、将S112得到的InSAR地表形变速率图与S22得到的坡度图和坡向图配准至同一地理坐标系下，进行活动滑坡灾害的初步识别；S3、获取研究区域高分辨率光学遥感影像数据，采用卷积神经网络对光学遥感影像数据进行地貌形态特征提取，并生成滑坡微地貌形态特征散布图；S31、收集研究区域多时相、多源高分辨率光学遥感影像数据；S32、对S31获取的高分辨率光学遥感影像数据进行预处理，将预处理后的高分辨光学遥感影像数据配准至S231所述的地理坐标系；S33、基于卷积神经网络进行高分辨率光学遥感影像地貌形态特征解译与提取，解译的滑坡微地貌特征包括斜坡陡坎、地表裂缝、局部崩塌、滑坡舌挤压道路河流，将提取的滑坡微地貌特征作为识别滑坡的重要判断依据；S34、生成滑坡微地貌形态特征散布图；S4、将滑坡微地貌形态特征散布图与疑似活动滑坡灾害分布图叠加分析，生成活动滑坡灾害分布图，基于活动滑坡灾害分布图进行活动滑坡编目，生成滑坡隐患早期风险等级图及危险性综合评价表；S41、将InSAR地表形变速率图、坡度图、坡向图、疑似活动滑坡灾害分布图和滑坡微地貌形态特征散布图导入到一个统一的GIS环境中；S42、将S41导入的数据进行投影转换，保证输入的所有图层具有统一的投影坐标系，并且图层之间存在空间关系；S43、导入包括GDAL、Fiona、Geopandas和ArcPy的GIS库；S44、将疑似活动滑坡灾害分布图和滑坡微地貌形态特征散布图叠加分析，获得活动滑坡灾害分布图，以此开展活动滑坡编目，得到滑坡隐患早期风险等级图及危险性综合评价表。

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