Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 141-149

Интерактивная карта активных оползневых участков и зон проседания грунтов для Центрального и Адлерского районов Большого Сочи по данным спутниковой радарной интерферометрии за 2015–2021 гг.

Е.И. Смольянинова 1 , В.О. Михайлов 1 , П.Н. Дмитриев 1 
1 Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 25.07.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-141-149
В работе представлена интерактивная карта деформаций поверхности для Центрального и Адлерского районов Большого Сочи, построенная на базе интерферометрической обработки радарных снимков со спутника Sentinel-1A с восходящего 43А (167 снимков) и нисходящего 123D (140 снимков) треков за период 2015–2021 гг. Обработка снимков проводилась методом малых базовых линий (SBAS) в пакете ENVI SARscape v.5.3. Подробно методика расчётов и анализа результатов описана в работах авторов за 2019–2021 гг. Построение карты осуществлялось c использованием ознакомительной версии ПО NextGIS QGIS. В результате интерферометрической обработки снимков для каждого трека были вычислены поля смещений земной поверхности или техногенных объектов в направлении визирования спутника (Ulos) и построены карты средних скоростей смещений Vlos. Результаты представлены на карте в виде соответствующих слоёв Vlos. Участки, где абсолютные значения скоростей Vlos больше 20 мм/год, — области активных деформаций (ОАД) — показаны в соответствии с направлением смещений относительно спутника красным (от спутника) или синим (к спутнику) цветом. Наиболее значительные ОАД промаркированы, и для них во всплывающих окнах представлены графики временных серий смещений. С кратким описанием характера деформаций, отображённом на графике, можно ознакомиться во вкладке «Атрибуты». В виде отдельного слоя представлены области активных оползневых проявлений по наземным данным ФГБУ «Гидроспецгеология». Показано, что результаты РСА-интерфеометрии и наземных исследований дополняют друг друга. Это обуславливает перспективность совместного использования карт поверхностных деформаций по InSAR и карт оползневых проявлений и оползневой опасности, построенных на базе полевых наблюдений. Предлагаемое наглядное представление результатов РСА-интерферометрии в виде интерактивной карты открывает возможности применения этих карт совместно с любыми ГИС-картами. Для района Большого Сочи с высокой оползневой опасностью и постоянно растущей антропогенной нагрузкой построение комплексных интерактивных карт по данным РСА-интерферометрии и различных наземных методов позволит существенно повысить эффективность мониторинга оползневых процессов, а также областей проседания грунтов. Карта размещена в сети интернет по адресу https://adler.nextgis.com/resource/591/display?panel=info.
Ключевые слова: радары с синтезированной апертурой, спутниковая интерферометрия, InSAR, космический мониторинг, оползни, просадки грунта, интерактивная карта, Sentinel 1А, Большой Сочи
Полный текст

Список литературы:

  1. Вожик А. А. Оценка экзогенной геологической опасности при ведении государственного мониторинга состояния недр // 8-й Всерос. съезд геологов. 26–28 окт. 2016 г., Москва: презентац. материалы круглого стола «Гос. мониторинг состояния недр и регион. гидрогеол. работы». http://www.specgeo.ru/pdf/doklad_viii_geolog_04.pdf (дата обращения 20.05.2021).
  2. Дмитриев П. Н., Голубев В. И., Исаев Ю. С., Киселева Е. А., Михайлов В. О., Смольянинова Е. И. Некоторые проблемы обработки и интерпретации данных спутниковой радарной интерферометрии на примере мониторинга оползневых процессов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 2. С. 130–142.
  3. Захаров А. И., Захарова Л. Н. Долговременный мониторинг зоны Бурейского оползня методами радарной интерферометрии // Материалы 18-й Всерос. открытой конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». 16–20 нояб. 2020. М.: ИКИ РАН, 2020. C. 285. DOI: 10.21046/18DZZconf-2020a.
  4. Захаров А. И., Захарова Л. Н., Красногорский М. Г. Мониторинг оползневой активности методами радарной интерферометрии с помощью трехгранных уголковых отражателей // Исслед. Земли из космоса. 2018. № 3. С. 80–92. DOI: 10.7868/S0205961418030065.
  5. Захарова Л. Н., Захаров А. И. Наблюдение динамики зоны оползня на реке Бурея по данным интерферометрической съёмки Sentinel-1 в 2017–2018 гг. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 2. С. 273–277. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-273-277.
  6. Казаков Э. Э., Киселёв Р. В. Платформа NextGIS: комплексное решение для инфраструктуры пространственных данных предприятия // Геопрофи. 2021. № 6. С. 11–15. URL: http://www.geoprofi.ru/technology/platforma-nextgis-kompleksnoe-reshenie-dlya-infrastrukturyh-prostranstvennyhkh-dannyhkh-predpriyatiya.
  7. Смольянинова Е. И., Михайлов В. О. Интерактивная карта активных оползневых участков и зон проседания грунтов для Центрального и Адлерского районов Большого Сочи по данным спутниковой радарной интерферометрии // Материалы 19-й Международ. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». 15–19 нояб. 2021. М.: ИКИ РАН, 2021. C. 111. DOI: 10.21046/19DZZconf-2021a.
  8. Смольянинова Е. И., Киселева Е. А., Михайлов В. О. Применение РСА-интерферометрии снимков со спутников Sentinel-1 при изучении областей активных деформаций поверхности в прибрежном районе Большого Сочи // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 5. C. 147–155. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-147-155.
  9. Смольянинова Е. И., Михайлов В. О., Дмитриев П. Н. Изучение и мониторинг зон проседания в Имеретинской низменности (район Большого Сочи) методом РСА-интерферометрии разночастотных спутниковых радарных снимков за период 2007–2019 гг. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. C. 103–111. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-5-103-113.
  10. Смольянинова Е. И., Михайлов В. О., Дмитриев П. Н. Выявление и мониторинг областей активных деформаций в Адлерском районе Большого Сочи путём анализа серий разночастотных спутниковых радарных снимков за 2007–2020 гг. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. C. 55–65. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-55-65.
  11. Berardino P., Fornaro G., Lanari R., Sansosti E. A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2002. V. 40. No. 11. P. 2375–2383. DOI: 10.1109/TGRS.2002.803792.
  12. Bianchini S., Herrera G., Mateos R., Notti D., Garcia I., Mora O., Moretti S. Landslide activity maps generation by means of Persistent Scatterer Interferometry // Remote Sensing. 2013. V. 5. P. 6198–6222. https://doi.org/10.3390/rs5126198.
  13. Bondur V., Chimitdorzhiev T., Dmitriev A., Dagurov P. Fusion of SAR Interferometry and Polarimetry Methods for Landslide Reactivation Study, the Bureya River (Russia) Event Case Study // Remote Sensing. 2021. V. 13. No. 24. Art. No. 5136. 20 p. https://doi.org/10.3390/rs13245136.
  14. Cigna F., Bianchini S., Casagli N. How to assess landslide activity and intensity with Persistent Scatterer Interferometry (PSI): The PSI-based matrix approach // Landslides. 2013. V. 10. P. 267–283. https://doi.org/10.1007/s10346-012-0335-7.
  15. Crosetto M., Monserrat O., Cuevas-González M., Devanthéry N., Crippa B. Persistent Scatterer Interferometry: A review // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2016. V. 115. P. 78–89. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.10.011.
  16. Mondini A., Guzzetti F., Chang K.-T., Monserrat O., Martha T. R., Manconi A. Landslide failures detection and mapping using Synthetic Aperture Radar: Past, present and future // Earth-Science Reviews. 2021. V. 216. Art. No. 103574. 33 p. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2021.103574.
  17. Moretto S., Bozzano F., Mazzanti P. The Role of Satellite In-SAR for Landslide Forecasting: Limitations and Openings // Remote Sensing. 2021. V. 13. Art. No. 3735. 33 p. https://doi.org/10.3390/rs13183735.
  18. Petley D. Using InSAR to create a landslide inventory for the Pacific Northwest // The Landslide Blog. 1 Oct. 2021. URL: https://blogs.agu.org/landslideblog/2021/10/01/using-insar-to-create-a-landslide-inventory-for-the-pacific-northwest (accessed 27.03.2022).
  19. Rosi A., Tofani V., Tanteri L., Tacconi Stefanelli C., Agostini A., Catani F., Casagli N. The new landslide inventory of Tuscany (Italy) updated with PS-InSAR: geomorphological features and landslide distribution // Landslides. 2018. V. 15. P. 5–19. DOI: 10.1007/s10346-017-0861-4.
  20. Solari L., Del Soldato M., Montalti R., Bianchini S., Raspini F., Thuegaz P., Bertolo D., Tofani V., Casagli N. A Sentinel-1 based hot-spot analysis: landslide mapping in northwestern Italy // Intern. J. Remote Sensing. 2019. V. 40. No. 20. P. 7898–7921. DOI: 10.1080/01431161.2019.1607612.
  21. Solari L., Del Soldato M., Raspini F., Barra A., Bianchini S., Confuorto P., Casagli N., Crosetto M. Review of Satellite Interferometry for Landslide Detection in Italy // Remote Sensing. 2020. V. 12. No. 8. Art. No. 1351. 29 p. https://doi.org/10.3390/rs12081351.
  22. Zhou S., Ouyang C., Huang Y. An InSAR and depth-integrated coupled model for potential landslide hazard assessment // Acta Geotechnica. 2022. V. 17. P. 3613–3632. https://doi.org/10.1007/s11440-021-01429-w.
  23. Zinno I., Bonano M., Buonanno S., Casu F., De LucaC., ManuntaM., ManzoM., Lanari R. National Scale Surface Deformation Time Series Generation through Advanced DInSAR Processing of Sentinel-1 Data within a Cloud Computing Environment //IEEE Trans. Big Data. 2020. V. 6. No. 3. P. 558–571. DOI: 10.1109/TBDATA.2018.2863558.