蓄泄水期水电站流域滑坡灾害识别与易发性评价

摘要

为分析水电站不同蓄泄水期其流域滑坡灾害形变演化和滑坡灾害易发性规律，提出水电站流域蓄泄水期滑坡灾害识别的一般性时序InSAR监测方法流程，同时利用深度学习技术对光学遥感图像进行滑坡潜在区域识别。与InSAR结果对比验证，引入InSAR形变结果作为评价因子，同其它评价要素利用层次分析法进行滑坡灾害易发性评价。结果表明：三阶段蓄泄水期间水电站流域形变区域数量逐渐减少，形变量级先增大后减小，研究区地表形变速率值为-46.6～16.6 mm/a。基于U-net神经网络识别研究区滑坡潜在区域，与InSAR对比发现多数InSAR形变区域均在其识别范围内。滑坡灾害易发性评价结果显示三阶段蓄泄水期水电站流域滑坡灾害易发性逐渐下降。研究成果可为水电站的全生命周期监测运营管理提供技术支持。

关键词

InSAR / 水电站 / 蓄泄水期 / 滑坡灾害 / 深度学习 / 灾害易发性评价