D-InSAR与随机森林模型耦合的活动性滑坡识别方法探究

• 作者: 高星月 王世杰 高鹏程
• 来源期刊: 中国地质灾害与防治学报
• 关键词: 滑坡 灾害识别 InSAR 随机森林模型 舟曲县
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 技术方法与防治工程
• 页码范围: 102-108
• 页数: 6页
• 分类号: P642.22
• 语种: 中文
• DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202203029

摘要

灾害的早期识别是防灾减灾领域的关键技术。文中以甘肃省舟曲县为例，利用2018年1月－2019年1月Sentinel-1A雷达卫星降轨数据和2021年5月Sentinel-2光学遥感影像数据，通过D-InSAR技术获取研究区地表形变信息，利用随机森林模型识别潜在的滑坡体。结果表明：使用已有的滑坡数据集，采用随机森林模型能够较好地识别出潜在滑坡体。潜在滑坡点分布位置均位于地表形变量大的区域。舟曲县整体形变沿东西向发生，主要分布于舟曲县东北和西南方向，与潜在滑坡点高度重合。识别出的潜在滑坡点（立节乡北山滑坡），年形变量达到0.12 m，于2021年1月18日发生滑坡，该滑坡典型案例也印证了文中方法的有效性。