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申请/专利权人：西南石油大学

摘要：本发明公开了一种基于InSAR形变与影响因子耦合的潜在滑坡识别方法，该方法结合时序InSAR技术、空间统计分析、光学遥感影像与机器学习方法，开展区域潜在滑坡早期识别研究，以提高识别效率和准确性，实现滑坡空间位置的预测，该方法充分考虑PS‑InSAR和SBAS‑InSAR各自的优势，联合PS‑InSAR和SBAS‑InSAR对单位面积区域的地表形变进行提取，克服了在植被较多的山区，SBAS‑InSAR生成的形变点密度太低，形变精度过低的问题。该方法综合考虑该区域滑坡的形成机制，在采用支持向量机模型方法获得滑坡影响因子权重的基础上，采用全概率公式将滑坡影响因子引入到InSAR形变中，筛选出影响因子对滑坡影响更大的形变点，提高了形变点空间聚类与异常值分析的精度。

主权项：1.一种基于InSAR形变与影响因子耦合的潜在滑坡识别方法，其特征在于,该方法包括：步骤S1、采集单位面积区域滑坡资料，包括地质图、地形图、高分辨率遥感影像、道路数据、河流数据资料以及多时相光学遥感影像；步骤S2、根据多时相光学遥感影像，通过遥感判识方法识别单位面积区域域的滑坡灾害，利用GIS软件提取滑坡信息，同时整合多源数据，提取滑坡影响因子，分析单位面积区域工程地质环境，总结单位面积区域滑坡发育特征和时空分布规律；步骤S3、使用ArcGIS软件计算单位面积区域获得SAR影像地形可视性，并基于ENVI软件，利用PS-InSAR技术将覆盖单位面积区域预设时间的升轨Sentinel-1A影像依次通过设置振幅离差阈值、相干性阈值以及空间域的低通滤波和时域的高通滤波，减小干涉相位中的大气延迟相位误差，获取稳定散射点的形变信息并筛选出相对稳定的PS点；步骤S4、进行地理坐标系到SAR斜距坐标系的转换，作为SBAS处理流程中的GCP点，采用SBAS-InSAR技术获取单位面积区域视线向和斜坡向地表形变数据，通过形变点相关性分析形变数据的精度；步骤S5、利用GIS软件提取滑坡发育的影响指标，选择评价因子并进行因子相关性分析，利用支持向量机对单位面积区域进行滑坡易发性评价，并获得各影响因子对滑坡的贡献值；步骤S6、利用GIS软件空间分析与支持向量机，使用全概率公式对形变点进行筛选，形成高精度、高相关性的形变点；步骤S7、将筛选之后的形变点进行热点分析与核密度分析，提取潜在滑坡区域，利用光学影像特征与不稳定形变阀值对潜在滑坡点进行圈定；步骤S8、利用易发性区域划分对高山峡谷潜在滑坡识别结果进行验证，并对单位面积区域内典型滑坡进行了形变分析与成因分析。

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百度查询： 西南石油大学 一种基于InSAR形变与影响因子耦合的潜在滑坡识别方法