地质灾害监测论文提纲

论文题目：基于多源遥感的白龙江流域地质灾害监测与易发性动态评价

摘要：本文以甘肃省东南部白龙江流域主干流中上游及岷江支流段为研究区,结合野外调查,运用光学遥感数据和InSAR时序变形数据对地质灾害进行识别和监测,以此为基础,完成了对研究区地质灾害易发性的动态评价。取得的主要成果如下:（1）运用光学遥感进行监测,实现对全区地质灾害的“普查”。总结了不同类型及同种类型不同活动强度的地质灾害在遥感影像上呈现的特征,揭示了地质灾害的时空分布规律:空间上,地质灾害在河流两岸、软弱破碎地层、活动断裂附近密集分布;时间上,地质灾害在降雨较多的月份、暴雨多发的夜间集中发育。构建了地质灾害活动规模的预测模型,实现了利用较少的因子快速、定量地表达研究区内地质灾害的活动规模,经验证其结果可靠。（2）提出了基于时序InSAR技术识别地质灾害的判据,运用PS-InSAR技术获取了全区线性变形速率图,结合研究区地质背景和现场验证,对地质灾害点进行了圈定,实现了对全区地质灾害的“详查”,补充了光学遥感的解译结果。监测结果表明,研究区整体上无区域性大变形,白龙江、岷江流域沿岸变形速率相对较大,受降雨等因素影响时,易发生地质灾害。以泄流坡滑坡为例,开展了滑坡时序变形特征分析与演化机理研究,揭示了滑坡变形与断裂带活动及降雨具有相关性。（3）对比分析了信息量模型、确定性系数模型、证据权模型在地质灾害易发性评价中的优缺点,分别构建三种模型与逻辑回归模型组合的评价模型。从影响地质灾害发育最为根本的孕灾环境条件出发,全面考虑地质灾害的影响因素,选取坡度、坡高、地层岩性、距断层距离、沟壑密度、归一化植被指数作为滑坡的评价因子,松散物源面密度、松散物质稳定性、平均沟谷比降、土壤侵蚀能力作为泥石流的评价因子,在此基础上进行各评价因子的状态分级。（4）基于已选定的评价因子和评价模型,针对滑坡灾害进行区域易发性评价,并对三种评价结果进行精度检验,对比分析后,选取最适用于研究区的信息量逻辑回归模型开展区域泥石流易发性评价。整合滑坡和泥石流的评价结果,得到地质灾害易发性评价分区。对InSAR时序线性变形速率进行克里金插值,得到区域变形速率面状分布图,构建了地质灾害易发性动态评价模型,获取了在时间序列上的易发性评价结果。该模型有效减少了地质灾害易发性评价的消极性偏差,提高了评价结果的准确性和可靠度。

关键词：地质灾害监测;遥感;InSAR技术;易发性动态评价

学科专业：地质工程

中文摘要

Abstract

1 绪论

1.1 选题依据和意义

1.2 基于光学遥感技术监测地质灾害的研究进展

1.2.1 光学遥感系统的发展

1.2.2 光学遥感监测地质灾害的研究

1.3 基于时序InSAR技术监测地质灾害的研究进展

1.3.1 InSAR数据源的发展

1.3.2 时序InSAR技术监测地质灾害的研究

1.4 地质灾害易发性评价方法研究进展

1.4.1 地质灾害易发性评价模型的研究

1.4.2 地质灾害易发性评价因子选取的研究

1.5 研究内容与技术路线

1.5.1 研究内容

1.5.2 技术路线

1.6 创新点

2 研究区自然地理与地质环境概况

2.1 研究区地理位置

2.2 气象与水文

2.2.1 气象条件

2.2.2 水文条件

2.3 地形地貌

2.4 地层及岩性

2.5 地质构造

2.6 地震

3 基于光学遥感的地质灾害特征分析及规模预测

3.1 数据准备

3.1.1 主要遥感数据

3.1.2 其他辅助数据

3.2 遥感数据处理方法

3.3 地质灾害的解译结果及解译特征

3.3.1 地质灾害的解译结果

3.3.2 地质灾害的解译特征

3.4 地质灾害分布规律

3.4.1 地质灾害空间分布规律

3.4.2 地质灾害时间分布规律

3.5 地质灾害的规模预测模型

3.5.1 崩滑灾害的规模预测模型

3.5.2 泥石流灾害的规模预测模型

3.6 本章小结

4 基于InSAR时序数据的地质灾害识别与地表变形监测

4.1 InSAR数据准备

4.2 InSAR数据处理方法

4.2.1 基于InSAR技术的形变监测原理

4.2.2 高相干时间序列InSAR技术

4.3 基于时序InSAR技术的地质灾害识别方法

4.3.1 缓慢变形地质灾害的识别

4.3.2 短时间大变形地质灾害的识别

4.4 白龙江流域地表变形监测结果

4.5 白龙江流域地质灾害识别及验证

4.5.1 典型滑坡

4.5.2 典型泥石流

4.6 典型地质灾害时序变形特征及演化机理

4.6.1 泄流坡滑坡概况

4.6.2 泄流坡滑坡时序变形特征

4.6.3 泄流坡滑坡变形影响因素及变形演化机理

4.7 本章小结

5 地质灾害易发性评价准备与分析

5.1 概述

5.2 地质灾害易发性评价模型

5.2.1 信息量模型

5.2.2 确定性系数模型

5.2.3 证据权模型

5.2.4 逻辑回归模型

5.2.5 多种组合模型

5.3 地质灾害易发性评价指标体系构建

5.3.1 评价因子筛选

5.3.2 评价因子分级

5.4 本章小结

6 融合InSAR时序数据的地质灾害易发性动态评价

6.1 区域滑坡灾害易发性评价

6.1.1 滑坡灾害评价因子I值、C_F值和W_f值计算

6.1.2 滑坡灾害评价因子共线性诊断

6.1.3 滑坡灾害评价因子权重值计算

6.1.4 滑坡灾害易发性评价计算及分区

6.1.5 滑坡灾害易发性评价结果精度检验

6.2 区域泥石流灾害易发性评价

6.2.1 泥石流灾害易发性评价计算

6.2.2 泥石流灾害易发性评价结果

6.3 地质灾害易发性评价结果及检验

6.4 融合InSAR变形速率的地质灾害易发性动态评价

6.4.1 InSAR时序地表变形速率分类结果

6.4.2 地质灾害易发性动态评价结果及分析

6.5 本章小结

7 结论与展望

7.1 结论

7.2 展望

致谢

参考文献