【摘 要】
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星载合成孔径雷达干涉测量技术（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）因其非接触、大范围、空间覆盖范围广、监测精度高等优势目前广泛用于地质灾害监测。本文以植被密集区域雅安市为实验区,利用时序InSAR技术（Stacking技术、SBAS技术）开展滑坡隐患识别对比分析,通过对比基于Sentinel-1数据利用不同时序InSAR技术获取的地表形变速
【机 构】
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四川省地质调查院稀有稀土战略资源评价与利用四川省重点实验室
【基金项目】
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四川省地质灾害隐患遥感识别监测（2020年）项目第三包“川西片区地质灾害隐患遥感识别监测”（编号:510201202076888）； 全国地质灾害高易发区灾害识别‘滇西北地区地质灾害隐患综合遥感识别与调查’（编号:0733-20180876）； 四川省自然资源厅2021年四川省地质灾害隐患遥感识别监测采购项目“川西南片区地
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星载合成孔径雷达干涉测量技术（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）因其非接触、大范围、空间覆盖范围广、监测精度高等优势目前广泛用于地质灾害监测。本文以植被密集区域雅安市为实验区,利用时序InSAR技术（Stacking技术、SBAS技术）开展滑坡隐患识别对比分析,通过对比基于Sentinel-1数据利用不同时序InSAR技术获取的地表形变速率图,发现SBAS结果受各种误差影响较小,监测效果较Stacking结果更好;基于地表形变速率图解译的滑坡隐患结合野外调查结果,进行统计分析发现,Stacking技术识别的隐患点数目最高,SBAS技术的隐患识别准确率最高,因此,在顾及滑坡隐患点的漏判和准确率上,在雅安市建议采用SBAS技术和Stacking技术相结合的形式开展滑坡隐患早期识别。
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