| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关研究及进展 | 第13-17页 |
| 1.2.1 基于传统手段的滑坡识别方法 | 第13页 |
| 1.2.2 基于遥感手段的滑坡识别方法 | 第13-16页 |
| 1.2.2.1 基于光学遥感数据的滑坡识别研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2.2 基于合成孔径雷达数据的滑坡识别研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标 | 第17页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第17-20页 |
| 第二章 研究区概况及数据说明 | 第20-25页 |
| 2.1 研究区概况 | 第20-23页 |
| 2.1.1 地形地貌 | 第20-21页 |
| 2.1.2 地质构造 | 第21-22页 |
| 2.1.3 地层岩性 | 第22页 |
| 2.1.4 外部环境 | 第22-23页 |
| 2.2 数据说明 | 第23-25页 |
| 2.2.1 合成孔径雷达数据 | 第23页 |
| 2.2.2 基础地理数据 | 第23-25页 |
| 第三章 基于SBAS技术的地表形变监测 | 第25-40页 |
| 3.1 SBAS技术的提出 | 第25-33页 |
| 3.1.1 SBAS技术基本原理 | 第26页 |
| 3.1.2 SBAS技术处理流程 | 第26-28页 |
| 3.1.3 SBAS技术处理步骤 | 第28-33页 |
| 3.1.3.1 影像配准 | 第28-29页 |
| 3.1.3.2 差分干涉图生成 | 第29页 |
| 3.1.3.3 相干点选取 | 第29-31页 |
| 3.1.3.4 相位解缠 | 第31页 |
| 3.1.3.5 奇异值分解 | 第31-33页 |
| 3.1.3.6 大气相位分离 | 第33页 |
| 3.2 地表形变速率提取 | 第33-40页 |
| 3.2.1 基于SBAS技术的数据处理 | 第33-35页 |
| 3.2.2 高山峡谷区可视性分析 | 第35-40页 |
| 3.2.2.1 高山峡谷区雷达影像几何特征 | 第35-36页 |
| 3.2.2.2 可视性分析 | 第36-40页 |
| 第四章 基于形变速率的滑坡区域范围提取 | 第40-49页 |
| 4.1 坡度方向形变速率获取 | 第40-42页 |
| 4.2 基于坡度方向形变速率的空间统计分析 | 第42-46页 |
| 4.2.1 全局空间自相关分析 | 第42-44页 |
| 4.2.2 局部空间自相关分析 | 第44-46页 |
| 4.3 基于核密度分析的滑坡区域范围提取 | 第46-49页 |
| 第五章 滑坡识别与验证 | 第49-74页 |
| 5.1 滑坡识别 | 第49-56页 |
| 5.1.1 滑坡要素 | 第50-51页 |
| 5.1.2 典型滑坡光学影像形态特征分析 | 第51页 |
| 5.1.3 滑坡解译标志 | 第51-53页 |
| 5.1.4 滑坡识别结果 | 第53-56页 |
| 5.2 验证分析 | 第56-74页 |
| 5.2.1 潜在滑坡验证分析 | 第56-71页 |
| 5.2.1.1 滑坡发育环境要素选取 | 第56-62页 |
| 5.2.1.2 历史滑坡环境要素分析 | 第62-68页 |
| 5.2.1.3 潜在滑坡验证模型建立 | 第68-70页 |
| 5.2.1.4 潜在滑坡验证结果 | 第70-71页 |
| 5.2.2 活动滑坡验证分析 | 第71-74页 |
| 第六章 结论与展望 | 第74-77页 |
| 6.1 主要结论 | 第74-75页 |
| 6.2 研究特色与创新 | 第75页 |
| 6.3 问题与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-85页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |