研究区主要位于韶关市中部的浈江区、曲江区、武江区，及其清远市连州、阳山。韶关市中部地势北高南低，区内地貌以丘陵、山间盆（谷）地及河谷平原为主。连州市地势北高南低，东高西低，北部属五岭的萌渚岭。阳山县地形复杂，总体地形为南、北高峻，并以单斜山由两端向腹地倾斜，形成中间低缓，四周较高的船形地貌，以低山丘陵地貌为主。浈江区境内出露的地层从老到新有：泥盆系、石炭系、二叠系、三叠系、侏罗系及第四系。岩浆岩不发育，仅局部少量岩脉出露。武江区境内出露的地层从老到新有：泥盆系、石炭系、二叠系、三叠系、侏罗系及第四系。岩浆岩呈大面积分布在江湾镇及与之相连的龙归镇西南部一带。韶关区域上位于华南褶皱系（Ⅰ）粤北拗陷带（Ⅱ）粤北拗陷（Ⅲ）乳源凹褶断束（Ⅳ）东北部，北东向吴川—四会深断裂带北段西北部及南北向瑶山复背斜东翼，区内地质构造的发生、发展及演化主要受吴川—四会深断裂带及南北向瑶山复背斜共同控制，构造发育。阳山县出露的地层从老到新有震旦系、泥盆系、石炭系、二叠系、三叠系、古近系和第四系。阳山县内岩浆岩为侵入岩，主要分布于北部称架及南部杨梅、大平；杜步、七拱、大崀、黎埠呈零星分布。区域位于华厦活化陆台的湘粤褶皱带，局部轮回造山区，地质构造运动和岩浆活动强烈，印支运动的发生，使该区形成了强烈的褶皱，也形成了大量的走向逆断层和横向正断层，构造形迹的方向有北东向，北北东向，北西向，东西向和近南北向。连州市出露的地层从老到新有震旦系、寒武系、泥盆系、石炭系、二叠系、三叠系、侏罗系、白垩系、古近系、第四系等。连州市内出露的岩浆岩有侵入岩和潜火山岩，主要分布在连州市西北部和东部。由于经历了加里东以来的多次地壳活动，导致连州市构造错综复杂，形成以近南北向构造为主，北东向、近东西向、北西向为辅的断裂构造体系格局。

研究区已有地质灾害隐患点类型以滑坡、崩塌为主（如表1所示），滑坡与崩塌地质灾害隐患分布广泛，曲江区滑坡发育密度较高。由于区内属南亚热带向中亚热带过渡的季风气候区，雨热同季，雨水充沛，降雨激发地质灾害高发群发，成为华南地区早期识别遥感迫切需要解决的关键技术难点。

表1 研究区在册地质灾害隐患统计表Table 1 Registered geological hazard risks in the study area

2023年6月以来，自然资源部推送的陆地探测一号L-SAR长波雷达影像为地质灾害隐患早期识别提供了新的数据源，可满足 D-InSAR、Stacking-InSAR和SBAS-InSAR等多种InSAR方法进行数据处理，并在全国各省开展试验验证。陆地探测一号为分布式合成孔径雷达（SAR）卫星系统，由两颗参数相同的A、B星组成。双星均配置L波段合成孔径雷达（SAR）载荷，采用编队构型运行，具备双星绕飞与双星跟飞两种模式。利用干涉测高和差分形变测量技术，实现高精度、全天时、全天候地形测量、地表形变和地质灾害监测等任务。L波段SAR载荷具有长波长、穿透植被能力强的特性，为解决条件复杂、地面调查难以到达地区的灾害隐患早期识别，提供覆盖范围广、测量点密度大、重复观测频率高的长波合成孔径雷达数据。本文主要数据源为2023年7月至2024年3月合计546景的陆探一号卫星升、降轨SAR数据，采用SLC格式，3 m分辨率，观测方式为升降轨，极化方式为单极化，成像模式为条带模式，幅宽50×50 km，产品级别为Level 1A，其主要参数指标较与其他主要SAR卫星如表2所示。主要用于地质灾害监测的TanDEM-X、Sentinel-1等受波长较短限制植被覆盖区易发生失相干现象。ALOS-2在植被区能较好改善相干性，但其卫星编程获取存在极大不确定性，难以获取长时序SAR影像数据^[19]。

雷达卫星采用侧视成像模式，这种成像方式下在卫星不同飞行方向上能获得不同视线向的地表位移信息，探测到的地表位移信息实际上是地表实际形变在卫星视线方向上的投影。受到卫星入射角度和地物位移方向的角度影响，单一卫星视线向很难获得全部地表形变信息，同时由于区内地形起伏大且坡向多变复杂，雷达图像存在复杂的叠掩及阴影特征，因此本文采用升、降轨相结合进行地表形变信息提取，使用数据如表3所示。

表2 陆地探测一号较其他主要SAR卫星一览表Table 2 Comparison of LT-1 with other major SAR satellites

表3 陆地探测一号SAR数据处理情况一览表Table 3 Overview of LT-1 SAR data processing

Stacking-InSAR技术是对D-InSAR技术所获取的解缠相位进行加权平均^[20-21]，相比于D-InSAR技术来说，Stacking-InSAR可以有效地抑制大气效应^[22]、DEM误差的影响^[23]；较多时相PS-InSAR技术^[24]，也可在较少的数据基础上获取年平均形变速率，更加灵敏探测地表形变信息，获取形变范围与空间上的形态特征。

Stacking-InSAR对单个解缠干涉图通过对时间基线进行加权求取平均值获取年均形变速率，其技术流程如图1所示。其主要步骤包括：

（1）数据预处理，主要包括主影像选取、干涉像对选取、DEM与主影像配准、干涉相位和相干系数计算。在多时相InSAR数据（SAR数据不宜少于每年15景）中，选取某一景SAR影像作为主影像，其他影像统一配准到主影像雷达坐标系下，影像配准要求方位向和距离向误差均小于0.1个像元。在SLC影像中添加精密轨道数据辅助影像配准，以一定的时间间隔（对SAR数据取3个月）作为阈值，生成时间和空间基线分布图，时间间隔小于阈值的影像按时间先后进行两两差分干涉处理。将DEM与选好的主影像进行配准，配准精度应优于0.5像元。计算生成DEM坐标系与影像坐标系的转换查找表，利用多项式拟合算法，将DEM转换至主影像坐标系下。对已配准的主辅影像进行前置滤波，逐像元共轭相乘计算生成干涉图，依据相干系数公式，选择窗体大小，逐像元计算生成相干系数图。

图1 Stacking-InSAR技术数据处理流程图Fig.1 Data processing flowchart for Stacking-InSAR technique

（2）差分干涉计算，主要包括计算平地地形相位、滤波降噪、趋势性条纹去除、大气延迟相位校正、相位解缠。依据空间基线参数和地球椭球体参数，计算平地相位；利用配准后DEM，计算地形相位。从干涉相位中去除平地和地形相位，逐像元计算生成差分干涉图。选用自适用滤波方法，对差分干涉图进行滤波降噪，并逐像元计算生成相干系数图；对滤波后的差分干涉图进行相位解缠。识别与去除差分干涉图中的趋势性条纹，若整个像幅范围内残余相位少于半个条纹，将此差分干涉图作为后续处理的基础。选择通用型卫星雷达大气改正数据（GACOS）校正对流层延迟。采用空间域二维相位解缠方法，主要包括枝切法^[25]、最小费用流法^[26]等对差分干涉图进行相位解缠。

（3）相位加（Stacking）处理。选取解缠相位图较为理想、解缠结果在工作区无明显跳变的组合基于加权叠加估算线性形变速率处理。利用DEM坐标系与影像坐标系的转换查找表，将形变速率图转换到地理坐标系下，综合用DEM、SAR相干图和强度图、光学影像等数据剔除水域、阴影、叠掩等无效观测信息，生成地表形变结果。

蠕变型滑坡具有位置隐蔽，前期形变较为缓慢的特点，InSAR技术对缓慢地表形变具有较好的识别精度^[27]。基于Stacking-InSAR广域地表形变处理结果提取滑坡隐患具体步骤有：

（1）建立InSAR形变提取标志，主要包括形变速率、分布密度、位置规模等。以形变的空间分布和量值为主要依据，辅助高精度光学遥感影像进行遥感解译识别，并结合地形坡度、地貌形态等地理条件，初步建立地质灾害隐患InSAR形变异常解译标志。比如依据InSAR形变速率图，滑坡形变边界范围内坡体形变速率值与周边区域存在明显差异，呈现为独立的形变“图斑”。整个斜坡范围可能存在不同程度的变形，形变值表现为不均匀特征，但在整体斜坡单元内，形变集中分布，初步具有斜坡变形特征。按照滑坡地质灾害变形规律及特点，一般位于斜坡基岩出露处、垮塌边界处、植被覆盖稀疏处的形变值更加可靠准确，而平坦地区形变则由沉降引起。

（2）基于斜坡地质灾害成灾环境筛查，主要包括潜在威胁对象识别、孕灾地貌条件等。利用基础测绘成果、地理国情普查成果、在册地灾隐患点等数据，按照“场镇、学校、居民点、重要水利、交通干线、主要河流”等威胁对象重要程度，依次对InSAR处理数据进行形变区提取筛查。并根据区内已有灾害孕育环境，在实景三维基础上分析形变区所处“地貌部位、斜坡形态、地面坡度、相对高度、沟谷发育、河岸冲刷、堆积物、临空条件”等，结合灾害变形规律（一般不跨分水岭、汇水界），判断形变可能致灾滑移的运动方向（一般以坡度最大方向为主），并对同一斜坡单元不同InSAR形变技术结果进行范围修正，叠加光学遥感影像圈定滑坡地质灾害区域。

通过InSAR遥感识别要获取滑坡体所处位置、范围、形态、类型、规模、总体滑动方向等。滑坡地形一般表现为一圈椅状，舌形、矩形、长三角形、不规则形等形态，滑坡周界多通过影像色调、亮度、纹理及植被、土地利用类型异常变化等呈现。在高分辨率影像上，滑坡壁、滑坡台阶、滑坡舌、封闭洼地等滑坡要素清晰可见；陡峭的滑坡壁和所形成的围谷，它们在图像上表现为弯曲的弧形影像，称为圈椅状形态，有时具有双沟同源特征。滑坡前缘外凸，常常挤压河道形成跌水现象，或造成道路的突然转向。图2a是研究区LT-1卫星数据落图，覆盖较为完整。

图2 研究区数据覆盖及滑坡隐患InSAR识别结果Fig.2 Data coverage and InSAR identification results of landslide hazards in the study area

图2b是研究区总体识别的滑坡地质灾害隐患分布图，阳山与浈江发育密度较高，占比68.9% （如表4所示）。其中浈江区空间分布表现为6个聚集区，面积约73.73 km²，主要分布在十里亭镇、犁市镇，区内地貌以丘陵为主，地形陡峭，落差大，断裂构造复杂，岩石风化破碎，广泛分布深灰色、灰黑色、灰黄色粘土及砂质粘性土，部分地段分布有中粗砂、细砂及淤泥质粉质粘土夹层，残积土厚，侵蚀、剥蚀作用强烈，斜坡不稳定。阳山县空间分布表现为9个聚集区，面积约82.43 km²，主要分布在黄坌镇、阳城镇、太平镇、七拱镇、杜步镇等地，区内地貌以低山—丘陵为主，地形陡峭，落差大，地质构造复杂，岩石风化破碎，砂岩广泛分布，砂岩间夹有泥岩、页岩等软质岩体，残积土厚，侵蚀、剥蚀作用强烈。

在InSAR形变图上主要以深绿色、灰绿色为主，滑坡体色调与四周背景色彩有明显差别，表面凹凸不平，较为粗糙，呈现块状、片状、不规则状斑点、斑纹等形态。新滑坡体多基本无植被覆盖或植被覆盖较差，滑坡边界和微地貌特征保存相对较好。老滑坡一般规模较大，滑坡体植被类型与四周未滑动地带植被生长差异明显，滑坡平台和坡度相对平缓的部位常被开垦为农田呈同心圆形态，或修建村镇，人类活动活动相对密集，纹理细腻。四周多为原始植被，色调深、亮度低、饱和度高。图3是以区内某一滑坡隐患为例，斜坡整体呈现集中形变特征，主要形变区位于斜坡中部，形变区域较大，位移形变量较大，总体判断斜坡较不稳定。光学影像也进一步表明该隐患整体呈椭圆形，位于斜坡内缓坡地段，风险区一半植被覆盖、一半裸露，疑似有加固痕迹。斜坡方向通向工业厂房。

表4 研究区InSAR识别与验证图斑一览表Table 4 Overview of InSAR identification and verification points in the study area

图3 研究区某滑坡隐患InSAR形变范围及其在光学影像特征Fig.3 InSAR deformation range and its optical image characteristics of a landslide hazard in the study area

野外验证是地质灾害隐患综合遥感识别工作不可或缺的环节，目的是通过野外调查验证，修改、补充和完善室内地表形变信息提取和综合判识的成果，对影像解译标志进行检验，提高成果质量和正确率。本文在收集区内已有资料的基础上，套合2024年4月优于1 m光学遥感影像对InSAR圈定滑坡隐患图斑的微地貌形态特征、主要威胁对象、形变破坏迹象3大类特征，涉及地理位置、边界条件、灾害规模、变形特征、地貌类型、边坡成因、植被特征、边坡坡高、边坡坡度、边坡坡向、威胁对象等11项指标进行分析总结，查明隐患类型、隐患边界、形变迹象、孕灾条件、诱发因素、承灾环境、发展趋势等特征，并对地质灾害隐患的范围，规模、地表形变特征、威胁范围、威胁对象及风险程度等信息进行调查，如表4所示，除有5处难以到达外，InSAR识别的116处外业验证111处，验证率95.7%，界定为隐患风险70处，总体识别准确率60.3%。