基于SBAS-InSAR技术及LSTM神经网络的席芨滩巨型滑坡形变监测及预测
李帅飞(1998-),男,硕士研究生,主要从事遥感技术应用等方面的研究工作. E-mail: afei2275@163.com |
收稿日期: 2024-11-14
修回日期: 2025-01-24
网络出版日期: 2025-08-12
基金资助
国家自然科学基金项目(42041006)
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0905)
青海省自然科学基金项目(2020-ZJ-906)
Deformation monitoring and prediction of Xijitan giant landslide based on SBAS-InSAR technology and long short-term memory neural network
Received date: 2024-11-14
Revised date: 2025-01-24
Online published: 2025-08-12
为研究黄河上游龙羊峡至积石峡流域两岸巨型滑坡地表形变特征及形变量预测,本研究以位于黄河上游贵德地区境内的席芨滩巨型滑坡作为研究区,利用小基线干涉测量(Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Rader,SBAS-InSAR)技术对席芨滩巨型滑坡开展地表形变监测,探讨了2019—2022年滑坡地表形变速率及其变化特征。 结果表明:(1) 区内滑坡体最大地表形变速率为-96 mm·a-1,最大累计形变量为464.71 mm,滑坡体前缘与后缘存在明显形变区域,其地表形变速率为-96~16 mm·a-1。(2) 基于SBAS-InSAR技术得到区内滑坡体地表布设的特征点的累计形变量,其最大累计形变量为-140.50 mm。(3) 采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型进行特征点累计形变量预测,并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、BP(Back Propagation)神经网络模型进行对比,LSTM神经网络模型计算得到预测结果反映出相对较高的预测精度,其绝对误差为5 mm以内,拟合优度(R2)高于0.8,反映出采用LSTM神经网络模型应用于滑坡体地表累计形变量预测有效性。研究结果可为进一步开展黄河上游巨型滑坡地表形变监测、潜在滑坡早期识别提供数据支撑和实际指导。
李帅飞 , 刘昌义 , 胡夏嵩 , 唐彬元 , 吴志杰 , 邓太国 , 邢光延 , 赵吉美 , 雷浩川 . 基于SBAS-InSAR技术及LSTM神经网络的席芨滩巨型滑坡形变监测及预测[J]. 干旱区研究, 2025 , 42(6) : 1126 -1137 . DOI: 10.13866/j.azr.2025.06.15
This study examines the surface deformation characteristics and deformation rate prediction of large-scale landslides in the upper regions of the Yellow River between the Longyang and Jishi Gorge riverbanks. The study area was the Xijitan giant landslide within the Guide region of the upper Yellow River. The Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Rader(SBAS-InSAR)technology was employed to monitor the surface deformation of the Xijitan giant landslide and analyze, its deformation rates and variation characteristics for the period 2019-2022. The results show that the following. (1) The maximum surface deformation rate of the landslide body was -96 mm·a-1, with a maximum cumulative deformation of 464.71 mm. Distinct deformation zones were observed along the front and rear edges of the landslide body, with surface deformation rates ranging across -96-16 mm·a-1. (2) The cumulative deformation of characteristic points on a landslide body, determined using SBAS-InSAR technology, exhibited a maximum cumulative deformation of -140.50 mm. (3) The long short-term memory (LSTM) neural network model was used to predict the cumulative deformation of these points, and the results were compared with those obtained using Support Vector Machine(SVM) and Back Propagation(BP) neural network models. The LSTM model demonstrated high prediction accuracy, with an absolute error within 5 mm and a goodness-of-fit (R2) greater than 0.8. This confirmed the effectiveness of the LSTM model in predicting the cumulative surface deformation of landslides. Thus, the findings of this study provide data support and practical guidance for the enhanced monitoring of giant landslide deformation in the upper Yellow River region and the early detection of potential landslides.
表1 采用的Sentinel-1A卫星影像数据信息Tab. 1 Information on the Sentinel-1A satellite imagery used |
Sentinel-1A卫星影像数据参数 | 影像数据参数对应值 |
---|---|
起始时间 | 2019-01 |
终止时间 | 2022-12 |
卫星影像数量/幅 | 119 |
卫星重访周期/d | 12 |
飞行方向 | 升轨 |
入射角/(°) | 34.85° |
方位角/(°) | 13.15° |
条带扫描模式 | IW |
极化方式 | VV+VH |
表2 测试集LSTM神经网络模型精度评价指标Tab. 2 Test set LSTM neural network model accuracy evaluation index |
特征点 | 预测值与真实值 最小绝对误差/mm | 预测值与真实值 最大绝对误差/mm | 平均绝对误差(MAE)/mm | 均方根误差 (RMSE)/mm | 拟合优度(R2) |
---|---|---|---|---|---|
P1 | 0.05 | 4.50 | 1.82 | 2.20 | 0.83 |
P2 | 0.02 | 3.06 | 0.25 | 1.73 | 0.84 |
P4 | 0.06 | 1.60 | 0.48 | 0.69 | 0.96 |
注:表中真实值为SBAS-InSAR反演滑坡体地表形变结果;最小绝对误差为预测值与真实值之间最小差值;最大绝对误差为预测值与真实值之间最大差值。 |
表3 3种不同模型计算得到P1、P2、P4特征点累计形变量预测结果的精度评价指标Tab. 3 Accuracy evaluation index of cumulative deformation prediction results of P1, P2 and P4 characteristic points calculated by three different models |
LSTM神经网络模型 | 支持向量机(SVM)模型 | BP神经网络模型 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MAE/mm | RMSE/mm | R2 | MAE/mm | RMSE/mm | R2 | MAE/mm | RMSE/mm | R2 | |||
特征点P1 | 1.82 | 2.20 | 0.83 | 1.93 | 2.32 | 0.81 | 1.78 | 2.31 | 0.81 | ||
特征点P2 | 0.25 | 1.73 | 0.84 | 1.66 | 1.99 | 0.79 | 1.44 | 1.81 | 0.82 | ||
特征点P4 | 0.48 | 0.69 | 0.96 | 1.90 | 2.29 | 0.64 | 0.89 | 1.00 | 0.91 |
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