利用SAR偏移量追踪(offset-tracking)技术获取冰川形变作为SBAS-InSAR的补充，采用2种技术计算2018-01～10色东普流域灾前形变，联合分析灾前形变特征及影响因素。结果表明，色东普流域冰川与沟道在2018-10-17冰崩灾害发生前已出现形变；冰川主要形变区形变趋势表现为加速-平缓-加速，7～9月形变量达到-7.69 m;沟道内堆积物长期呈下滑趋势，7月后与冰川均加速形变；气温升高是冰崩碎屑流灾害发生的主导因素。联合SBAS-InSAR与offset-tracking技术能够满足不同形变量级的监测需求，可用于冰崩灾害的早期识别与形变反演，为青藏高原地区冰崩灾害防治提供参考。

利用SAR偏移量追踪(offset-tracking)技术获取冰川形变作为SBAS-InSAR的补充，采用2种技术计算2018-01～10色东普流域灾前形变，联合分析灾前形变特征及影响因素。结果表明，色东普流域冰川与沟道在2018-10-17冰崩灾害发生前已出现形变；冰川主要形变区形变趋势表现为加速-平缓-加速，7～9月形变量达到-7.69 m;沟道内堆积物长期呈下滑趋势，7月后与冰川均加速形变；气温升高是冰崩碎屑流灾害发生的主导因素。联合SBAS-InSAR与offset-tracking技术能够满足不同形变量级的监测需求，可用于冰崩灾害的早期识别与形变反演，为青藏高原地区冰崩灾害防治提供参考。

本文基于30景Sentinel-1影像,首先采用SBAS-InSAR技术反演了2018年4—10月雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变,并利用非冰雪覆盖的基岩区形变结果进行可靠性检验,得出均方根误差为9 mm,表明SBAS-InSAR技术应用于冰川形变监测具有较高的可靠性。然后分析了升降轨数据对不同坡向形变监测的敏感性,以及冰川碎屑流灾害发生前冰川形变的空间分布与时间演化特征。结果表明,冰川运动的主流线在东西坡交汇的中轴部,研究区平均形变量达-34.8 mm。在典型剖面上,随着海拔逐渐降低,冰川形变呈先缓慢减少,后快速增加,再缓慢减少的趋势,平均形变量为-50.1 mm。冰川碎屑流灾害发生前冰川形变已有明显的加速趋势,可为冰川灾害早期识别提供科学的数据支持。

本文基于30景Sentinel-1影像,首先采用SBAS-InSAR技术反演了2018年4—10月雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变,并利用非冰雪覆盖的基岩区形变结果进行可靠性检验,得出均方根误差为9 mm,表明SBAS-InSAR技术应用于冰川形变监测具有较高的可靠性。然后分析了升降轨数据对不同坡向形变监测的敏感性,以及冰川碎屑流灾害发生前冰川形变的空间分布与时间演化特征。结果表明,冰川运动的主流线在东西坡交汇的中轴部,研究区平均形变量达-34.8 mm。在典型剖面上,随着海拔逐渐降低,冰川形变呈先缓慢减少,后快速增加,再缓慢减少的趋势,平均形变量为-50.1 mm。冰川碎屑流灾害发生前冰川形变已有明显的加速趋势,可为冰川灾害早期识别提供科学的数据支持。

以雅鲁藏布江色东普流域冰崩碎屑流运动区为研究区,选取2016-2020年91景降轨Sentinel-1A合成孔径雷达(SAR)数据,采用小基线集(SBAS)方法获取了色东普流域冰崩碎屑流运动区地面变形数据,并分析了地面变形的空间特征及时间规律.结果显示,色东普沟上部冰崩区、中部流通区及下部堆积区地表均以下沉为主,堆积区下沉幅度最大.变形时间序列显示,上部冰崩区在冰崩事件前均未发现明显的加速变形规律,中部流通区在冰崩事件前后未见显著变化,而下部堆积区在冰崩事件后都出现了先堆积抬升后侵蚀下沉的规律.研究也表明时序合成孔径雷达干涉(InSAR)技术在冰崩灾害监测方面有着很大的优势,InSAR变形结果有助于了解冰崩事件的发生机理及冰崩碎屑流运动特征,可为冰崩灾害防灾减灾提供科学依据.

以雅鲁藏布江色东普流域冰崩碎屑流运动区为研究区,选取2016-2020年91景降轨Sentinel-1A合成孔径雷达(SAR)数据,采用小基线集(SBAS)方法获取了色东普流域冰崩碎屑流运动区地面变形数据,并分析了地面变形的空间特征及时间规律.结果显示,色东普沟上部冰崩区、中部流通区及下部堆积区地表均以下沉为主,堆积区下沉幅度最大.变形时间序列显示,上部冰崩区在冰崩事件前均未发现明显的加速变形规律,中部流通区在冰崩事件前后未见显著变化,而下部堆积区在冰崩事件后都出现了先堆积抬升后侵蚀下沉的规律.研究也表明时序合成孔径雷达干涉(InSAR)技术在冰崩灾害监测方面有着很大的优势,InSAR变形结果有助于了解冰崩事件的发生机理及冰崩碎屑流运动特征,可为冰崩灾害防灾减灾提供科学依据.