Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 3. С. 149-160
Совместная интерпретация результатов РСА интерферометрии по снимкам спутника Sentinel 1 и оптических снимков Google Earth при анализе динамики оползневых склонов в прибрежной части Большого Сочи 2015–2025 гг.
Е.И. Смольянинова 1 , В.О. Михайлов 1 1 Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 31.03.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-3-149-160
Интенсивное развитие Большого Сочи сопровождается постоянным ростом оползневой активности, что обуславливает актуальность совершенствования методов изучения оползневых процессов применительно к этой территории. Данная работа стала продолжением исследований по применению метода спутниковой радарной интерферометрии (InSAR, англ. Interferometric Synthetic Aperture Radar) для изучения оползневых процессов в Сочинском регионе. На основе опубликованной ранее интерактивной карты деформаций поверхности, построенной по результатам интерферометрической обработки радарных снимков со спутника Sentinel-1A за десятилетний период с 2015 по 2025 г., оптических снимков Google Earth и данных о выпадении осадков, а также последних результатов наземных наблюдений приведён пример анализа динамики смещений оползневого склона. Для расчётов полей смещений были использованы снимки с восходящей орбиты 43A (295 снимков) и нисходящей 123D (278 снимков). Обработка радарных снимков проводилась методом SBAS (англ. Small Baseline Subset) в пакете ENVI SARscape v.5.3. В качестве объекта исследований был выбран оползневой склон в Центральном районе Сочи на улице Яна Фабрициуса. За период наблюдений 2015–2025 гг. эта территория под влиянием антропогенного фактора превратилась из заросшей балки в оползневой склон, где по наземным наблюдениям были зарегистрированы масштабные оползневые проявления с выносом значительной оползневой массы — деляпсия (лат. delabi — соскальзывать). В шести точках склона построены графики временных серий смещений за весь период наблюдений. На этих графиках выделены девять интервалов с характерным поведением графиков смещений, которые были сопоставлены с данными о выпадении осадков. Для выделенных интервалов времени проанализированы также оптические снимки Google Earth, на которых ясно видны изменения на земной поверхности. Показано, что все перечисленные данные хорошо согласуются между собой и их совместный анализ позволяет получить общую динамическую картину активизации оползневого склона, представляющую собой важный инструмент для прогнозирования масштабных подвижек.
Ключевые слова: радары с синтезированной апертурой, спутниковая интерферометрия, InSAR, спутниковый мониторинг, оползни, наземные данные, оптические снимки, Sentinel-1А, Большой Сочи
Полный текстСписок литературы:
- Бондур В. Г., Чимитдоржиев Т. Н., Дмитриев А. В., Дагуров П. Н. Оценка реактивации оползня на реке Бурея методами радарной интерферометрии // Докл. Российской акад. наук. Науки о Земле. 2022. Т. 502. № 2. С. 83–89. https://doi.org/10.31857/S2686739722020025.
- 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.
- Захарова Л. Н., Захаров А. И., Синило В. П. Исследование многолетней динамики Бурейского оползня методом космической радиолокационной интерферометрии // ГеоРиск. 2022. Т. 16. № 3. С. 20–34. https://doi.org/10.25296/1997-8669-2022-16-3-20-34.
- Киселева Е. А., Михайлов В. О., Смольянинова Е. И., Тимошкина Е. П., Дмитриев П. Н. Комплексирование методов анализа амплитуды и фазы спутниковых радарных снимков для оценки смещений оползневых склонов // Вестн. Московского гос. ун-та. Сер. 3. Физика. Астрономия. 2015. № 4. С. 34–43.
- Михайлов В. О., Киселева Е. А., Смольянинова Е. И., Дмитриев П. Н., Голубев В. И., Исаев Ю. С., Дорохин К. А., Тимошкина Е. П., Хайретдинов С. А. Некоторые проблемы мониторинга оползневых процессов с использованием спутниковых радарных снимков с различной длиной волны на примере двух оползневых склонов в районе Большого Сочи // Физика Земли. 2014. № 4. С. 120–130.
- Смольянинова Е. И., Михайлов В. О. Анализ смещений оползневых склонов в районе Большого Сочи по данным РСА-интерферометрии на примере оползня в селе Сергей-Поле (коттеджный посёлок Горная Поляна) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 3. С. 73–83. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-3-73-83.
- Смольянинова Е. И., Михайлов В. О. Мониторинг оползневой активности склонов в районе Большого Сочи за период 2015–2024 гг. по данным РСА-интерферометрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 1. С. 69–78. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-1-69-78.
- 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. С. 147–155. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-147-155.
- 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. С. 55–65. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-55-65.
- Смольянинова Е. И., Михайлов В. О., Дмитриев П. Н. 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. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 141–149. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-141-149.
- 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.
- 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. Article 5136. 20 p. https://doi.org/10.3390/rs13245136.
- Crosetto M., Monserrat O., Cuevas-González M. et al. Persistent Scatterer Interferometry: A review // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2016. V. 115. P. 78–89. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2015.10.011.
- Handwerger A., Fielding E., Sangha S., Bekaert D. Landslide sensitivity and response to precipitation changes in wet and dry climates // Geophysical Research Letters. 2022. V. 49. Article e2022GL099499. https://doi.org/10.1029/2022GL099499.
- Kiseleva Е., Mikhailov V., Smolyaninova E. et al. PS-InSAR monitoring of landslide activity in the Black Sea coast of the Caucasus // Procedia Technology. 2014. V. 16. P. 404–413. DOI: 10.1016/j.protcy.2014.10.106.
- Li X., Handwerger A., Peltze G., Fielding E. Exploring the behaviors of initiated progressive failure and slow moving landslides in Los Angeles using satellite InSAR and pixel offset tracking // Geophysical Research Letters. 2024. V. 51. Article e2024GL108267. https://doi.org/10.1029/2024GL108267.
- Liu M., Yang W., Yang Y. et al. Identify landslide precursors from time series InSAR results // Intern. J. Disaster Risk Science. 2024. V. 14. P. 963–978. https://doi.org/10.1007/s13753-023-00532-8.
- Mondini A., Guzzetti F., Chang K.-T. et al. Landslide failures detection and mapping using Synthetic Aperture Radar: Past, present and future // Earth-Science Reviews. 2021. V. 216. Article 103574. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2021.103574.
- Moretto S., Bozzano F., Mazzanti P. The role of satellite In-SAR for landslide forecasting: Limitations and openings // Remote Sensing. 2021. V. 13. No. 18. Article 3735. 31 p. https://doi.org/10.3390/rs13183735.
- Solari L., Del Soldato M., Raspini F. et al. Review of satellite interferometry for landslide detection in Italy // Remote Sensing. 2020. V. 12. No. 8. Article 1351. 29 p. https://doi.org/10.3390/rs12081351.