大地测量与地球动力学

参数	Sentinel-1	Google Earth
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日期	2018-01-02—2023-10-27	2018-03-22—2023-09-28	2017-08-27、2018-03-03、2020-12-25

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多源遥感数据协同的四川金阳县滑坡隐患识别与二维监测

李长顺 ¹ , 董继红 ¹^,² , 杨磊 ¹^,* , 侯祖行 ³ , 刘文 ¹ , 余天彬 ¹ , 张堃 ¹

大地测量与地球动力学 | 特色栏目: 地震大地测量学 2026,46(9): 1114-1123

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大地测量与地球动力学 |特色栏目: 地震大地测量学 2026 , 46 (9) : 1114 -1123

多源遥感数据协同的四川金阳县滑坡隐患识别与二维监测

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李长顺，高级工程师，主要从事地质灾害调查研究，E-mail: 183091257@qq.com

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李长顺¹, 董继红¹^,², 杨磊¹^,*, 侯祖行³, 刘文¹, 余天彬¹, 张堃¹

作者信息

1 四川省综合地质调查研究所稀有稀土战略资源评价与利用四川省重点实验室, 成都, 610081

2 四川省非金属(盐业)地质调查研究所, 自贡, 643000

3 河北省地质矿产勘查开发局第六地质大队(河北省地质矿产勘查开发局航空测量应用中心), 石家庄, 050000

通讯作者:

杨磊，高级工程师，主要从事遥感地质及遥感技术在地质灾害方面的应用研究，E-mail: 276156265@qq.com

作者简介:

李长顺，高级工程师，主要从事地质灾害调查研究，E-mail: 183091257@qq.com

Identification and 2D Monitoring of Landslide Hazards in Jinyang County, Sichuan Based on Multi-Source Remote Sensing Data Collaboration

Changshun LI¹, Jihong DONG¹^,², Lei YANG¹^,*, Zuhang HOU³, Wen LIU¹, Tianbin YU¹, Kun ZHANG¹

Affiliations

1 Evaluation and Utilization of Strategic Rare Metals and Rare Earth Resource Key Laboratory of Sichuan Province, Sichuan Institute of Comprehensive Geological Survey, Chengdu 610081, China

2 Sichuan Institute of Non-Metallic (Salt Industry) Geological Survey, Zigong 643000, China

3 The Sixth Geological Brigade of Hebei Bureau of Geology and Mineral Resources Exploration (Aerial Survey Application Center, Hebei Bureau of Geology and Mineral Resources Exploration), Shijiazhuang 050000, China

出版时间: 2026-09-15 doi: 10.14075/j.jgg.2025.12.437

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摘要

收起

以金阳县为研究区，综合利用近6 a的332景Sentinel-1 SAR数据与多期光学影像，基于SBAS-InSAR技术对区域滑坡隐患进行识别与监测分析。结果表明：1）基于InSAR形变与光学解译结果，经野外验证，共识别出14处滑坡隐患，主要沿金沙江右岸与金阳河两岸分布，坡向以正东向和东南向为主；2）针对典型滑坡的深入分析显示，InSAR监测（2018-01-02—2023-10-27）的形变区域与光学解译结果高度一致，形变主要集中于坡体中部，依据形变速率大小可划分为极强、强、弱及稳定形变区；极强形变区累积形变量达到-490 mm，且持续形变；3）滑坡形变对降雨响应存在滞后性，且地形坡度是控制其形变模式的关键因素。本文结果可为区域滑坡风险管控与科学监测提供依据。

关键词

金阳县 / InSAR技术 / 滑坡识别 / 形变监测 / 多源遥感数据

Abstract

收起

This study takes Jinyang county as the research area and integrates 332 Sentinel-1 SAR images from the past six years with multi-temporal optical imagery. Based on the SBAS-InSAR technique, regional landslide hazards were systematically identified and monitored. The results indicate that: 1) Combining InSAR-derived deformation with optical interpretation, and verified by field surveys, 14 landslide hazards were identified. They are mainly distributed along the right bank of the Jinsha river and both banks of the Jinyang river, with slope aspects predominantly facing due east and southeast. 2) In-depth analysis of a typical landslide shows a high consistency between the deformation area detected by InSAR (2018-01-02 to 2023-10-27) and the results from optical interpretation. Deformation is primarily concentrated in the middle part of the slope. Based on deformation rates, the area can be classified into zones of extremely strong, strong, weak, and stable deformation. The cumulative deformation in the extremely strong deformation zone exceeds -490 mm and shows ongoing activity. 3) Landslide deformation exhibits a lagged response to rainfall, and terrain slope is a key factor controlling its deformation pattern. This study can provide direct support for regional landslide risk management and scientific monitoring.

Key words

Jinyang county / InSAR technology / landslide identification / deformation monitoring / multi-source remote sensing data

引用本文

李长顺, 董继红, 杨磊, 侯祖行, 刘文, 余天彬, 张堃. 多源遥感数据协同的四川金阳县滑坡隐患识别与二维监测. 大地测量与地球动力学, 2026 , 46 (9) : 1114 -1123 . DOI: 10.14075/j.jgg.2025.12.437

Changshun LI, Jihong DONG, Lei YANG, Zuhang HOU, Wen LIU, Tianbin YU, Kun ZHANG. Identification and 2D Monitoring of Landslide Hazards in Jinyang County, Sichuan Based on Multi-Source Remote Sensing Data Collaboration[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2026 , 46 (9) : 1114 -1123 . DOI: 10.14075/j.jgg.2025.12.437

正文

收起

我国疆域辽阔，地质灾害类型繁多且成因复杂，截至2020年底，全国有记录的地质灾害隐患点超33.2万处，威胁到数千万人的生命财产安全^[1]。其中，滑坡灾害是我国重要的地质灾害类型之一，其广泛分布于地形起伏强烈、构造运动活跃的西南山区和青藏高原地区，已成为这些地区极为常见的地质灾害类型^[2-3]。研究显示，2014—2020年青藏高原共探测出地质灾害隐患点2 503处，经实地核查确认典型灾害97处^[4]。金阳县位于青藏高原东缘、金沙江上游地区，是我国东西自然地理和地质环境的重要分界带，地形地貌、地质条件复杂，新构造运动强烈，活动断裂发育，河谷深切、岩体结构复杂，滑坡数量多、分布广、危害大^[5]。

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术作为当下重要的空间对地观测手段之一，凭借其大范围、非接触、全天候、高空间分辨率等优势，已被广泛应用于大范围滑坡探测识别^[6-8]和形变监测^[9-11]中。近年来，诸多学者基于不同波段、不同卫星的SAR数据对不同区域滑坡进行识别、监测，取得了丰富的成果^[12]，其中Sentinel-1数据凭借其覆盖范围广、获取免费、重访周期短等优势，在滑坡监测中取得了最为广泛的应用^[13-15]。

四川省凉山州金阳县2023年“8·21”山洪泥石流灾害造成重大人员伤亡^[16]，凸显了该区域突发地质灾害的严峻性。为提升灾害早期识别能力，应针对高山峡谷区开展滑坡隐患普查与形变监测。本文以金阳县为例，基于SBAS-InSAR技术，综合利用Sentinel-1数据和光学影像，开展多维形变监测和多期光学影像对比解译分析，旨在揭示金阳县滑坡空间分布与活动规律，为区域风险防控与科学防治提供技术依据。

1 研究区概况与实验数据

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1.1 研究区概况

金阳县位于四川省西南部，构造上位于川西南横断山系东北缘，介于四川盆地和云贵高原之间。区内地震活动较为频繁^[17]。根据《金阳县地质灾害隐患排查报告》显示，金阳县境内已查明的大小滑坡灾害点达132处，地质灾害主要分布于金沙江及其支流沿岸的低山、中山区内，呈现出明显的受地形、构造及降雨控制的规律^[18]。

1.2 实验数据

本文SAR影像来源于Sentinel-1卫星，该卫星载有C波段合成孔径雷达，重访周期为12 d。下载研究区2018-01-02—2023-10-27时段332景Sentinel-1数据，SAR数据参数见表 1。数据处理过程中使用30 m分辨率哥白尼DEM数据，用于去除地形相位及地理编码。与其他开源DEM数据相比，该DEM的绝对高程精度和水平精度更高，且获取时间与SAR数据时间最接近。使用精密轨道卫星星历(POD)数据提升SAR数据的轨道精度，去除因轨道误差引起的系统误差，同时收集3期光学影像数据。

2 研究方法与数据处理流程

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2.1 SAR数据敏感性分析

SAR影像采用侧视成像，在地形起伏较大的区域容易出现顶底倒置、透视收缩和阴影等几何畸变现象，影响干涉相位的连续性，进而影响解译结果的准确性。

根据几何畸变产生的原理可知，SAR影像上的几何畸变区域是无法消除的，但在坡高山陡的沿江流域进行地质灾害普查时可以先将几何畸变区域识别出来。本文采用Notti等^[19]提出的R指数模型来计算SAR影像几何畸变区域。

(1)

$R=\sin \{\theta+\arctan [\tan \alpha \times \cos (\varphi-\beta)]\}$

式中，θ为雷达入射角；φ为卫星方位角；α为地形坡度；β为坡向。当R＞sinθ时为好可视性区域；当0＜R≤sinθ时为透视收缩区域，可视性中等；当R≤0时为叠掩和阴影区域，可视性较差。

根据式(1)将畸变区域识别出来，然后在InSAR干涉图相位解缠时将其湮没掉，从而避免给InSAR解算结果带来误差，同时还可据此进行SAR数据的选择。

2.2 SBAS-InSAR技术

SBAS-InSAR技术由Berardino等^[20]于2002年提出。该技术通过设置时空基线阈值，将所有SAR影像生成短基线集组合，根据组合进行差分干涉处理生成干涉对，再根据各相干像元相位与观测时间的关系对缠绕的干涉相位进行解缠，然后利用奇异值分解(SVD)获取地表形变时间序列的最小二乘解^[15]。其基本原理为：假设覆盖研究区有N+1幅SAR影像，按时空基线阈值生成M幅差分干涉图，第j幅差分干涉图中像元(x, r)像素的干涉相位可表示为：

(2)

$\begin{gathered}\delta \phi_j=\phi_B(x, r)-\phi_A(x, r) \approx \\\frac{4 \mathsf{π}}{\lambda}\left[d\left(t_B, x, r\right)-d\left(t_A, x, r\right)\right]+\end{gathered}$

式中，j∈(1, 2, 3, …, M)；λ为雷达波长，本文采用的数据为Sentinel-1数据，波长为5.6 cm；d(t_B, x, r)和d(t_A, x, r)分别为t_B和t_A时刻相对于d(t₀, x, r)=0的卫星视线向的形变相位；Δϕ_topo^j(x, r)为残余地形相位，主要由数字高程模型误差引起；Δϕ_atm^j(x, r)为大气延迟相位；Δϕ_noise^j(x, r)为噪声相位，来源于时间去相干、空间去相干及系统热噪声等。

通过外部DEM模拟与差分、时空滤波等方法，可有效估计并去除地形相位、大气延迟相位、噪声相位，则式(2)可简化为：

(3)

$\begin{aligned}& \delta \phi_j=\phi_B(x, r)-\phi_A(x, r) \approx \\& \frac{4 \mathsf{π}}{\lambda}\left[d\left(t_B, x, r\right)-d\left(t_A, x, r\right)\right]\end{aligned}$

将式(3)的相位转换为形变速率和两景影像时间的乘积，进而推导得到各时段形变速率在影像时间间隔上的矩阵形式：

(4)

$\boldsymbol{B} v=\delta \boldsymbol{\phi}$

式中，B为一个M×N的矩阵，表示干涉对之间的连接情况；v为各时刻影像的形变速率。由于SBAS-InSAR技术考虑了大量的干涉图信息，该技术能有效削弱解缠粗差、大气误差及DEM误差等因素的影响，从而获得更高精度的地表形变结果^[15]。

2.3 二维形变监测技术

多维小基线子集技术(MSBAS)是基于常规的一维SBAS技术提出的，为获取监测对象的不同方向形变提供了依据。该方法顾及InSAR对南北向的形变不敏感，忽略了滑坡南北向的形变。利用覆盖同一区域，时间域有重叠且从不同雷达传感器获取的SAR数据得到的常规差分结果，通过算法求解获得二维(水平东西向和垂直向)地表形变速率和二维时间序列累积形变结果^[21]。其原理如下：

(5)

$\left(\begin{array}{cc}-\cos \theta \sin \varphi \Delta t & \cos \varphi \Delta t \\\lambda & L\end{array}\right)\binom{V_{\mathrm{E}}}{V_{\mathrm{U}}}=\binom{\hat{\boldsymbol{\varPhi}}}{0}$

式中，θ为卫星方位角；φ为卫星入射角；Δt为生成干涉图的两幅影像时间间隔；矩阵

$ \hat{\boldsymbol{\varPhi}}$

代表统一坐标系下的差分干涉测量结果；λ为正则化参数；L为一个零阶、一阶或二阶差分算子；V_E和V_U分别为水平东西向速率和垂向速率。未知参数通过奇异值分解来解算，形变时间序列通过对形变速率的数值积分求取。

2.4 数据处理流程

本文结合研究区深切割峡谷地形特点，采用SBAS-InSAR技术处理Sentinel-1数据(升轨170景，降轨162景)。首先对影像进行精配准、去斜与裁剪等预处理工作；然后将垂直基线设定为不超过200 m，时间基线不超过50 d，形成干涉组合获取干涉结果，减少因基线过长导致的相位噪声与几何误差。为抑制高山峡谷区剧烈地形变化引起的相位误差，采用时效性较好、分辨率与SAR数据接近的哥白尼DEM数据。顾及滑坡形变较小，在滤波阶段设定较小的滤波窗口和阈值；采用自适应滤波方法，避免将形变信息滤掉。在相位解缠阶段，首先利用SAR数据可视性分析将阴影区湮没，然后利用相干性阈值将低相干区域湮没，采用最小费用流法进行解缠；借助通用型卫星雷达在线大气改正系统(GACOS)进行大气剔除^[22]，采用SVD反演形变时间序列并完成地理编码。

为获取二维形变，对进行大气误差去除之后的解缠结果进行筛选，选择高质量干涉图，经统一时空基准后，利用SVD解算二维时序形变场。

3 实验结果与分析

收起

3.1 SAR数据可视性分析

依据SAR成像机理和几何畸变产生机制，获取Sentinel-1升降轨数据可视性分布情况。从图 1可知，升轨数据在西向坡的绝大多数区域处于叠掩区域，在沿金沙江流域的部分区域存在阴影区域；在降轨数据中，沿金沙江流域、金沙江左岸处于叠掩区域。

升降轨数据的叠掩、阴影分布情况并不完全相同。为了减少几何畸变区域对监测结果的干扰，提高InSAR监测结果的可靠性和准确性，本文联合升降轨数据对金阳县进行地表InSAR形变监测。

3.2 SBAS-InSAR结果分析及隐患识别

采用SBAS-InSAR技术对覆盖工作区的Sentinel-1数据进行处理，获得金阳县2018—2023年平均形变速率(图 2，正值表示靠近雷达飞行方向，负值表示背向雷达飞行方向)。可以看出，升轨数据监测结果得出的形变速率范围为-99~36 mm/a，降轨数据为-90~40 mm/a，2种数据获取的形变速率范围比较一致，大部分区域形变特征重合度较高。

根据InSAR监测结果，结合图 2剔除阴影区域的结果，以免对监测结果的可靠性造成影响；再辅助数字高程模型和光学影像对不良地质现象进行解译; 最后结合野外核查验证建立隐患分布统计。通过本次InSAR地质灾害隐患识别工作，研究区内共识别出14处滑坡隐患(图 3(a))，形变信息如表 2所示。滑坡坡向主要为正东向及东南向，主要分布在金沙江右岸斜坡及金阳河两侧斜坡，其中hp06形变量最大(图 3(b))为-578 mm，形变速率达到-91.0 mm/a。该滑坡为英子滑坡，位于天地坝镇唐家屋基村英子组，宽700 m，长1 180 m，高差475 m，面积约为83×10⁴ m²，预估体积为1 200×10⁴ m³，属于特大型滑坡^[23]。本文将其作为典型滑坡开展形变特征监测分析，为该区域类似滑坡研究提供参考。

3.3 英子滑坡监测分析

英子滑坡(图 3(b))形态呈长舌状，整体坡度约25.0°，后缘以圈椅状地形为界，两侧以冲沟为界，前缘直达坡底。受金阳河谷下切作用影响，滑坡前缘不断垮塌，堆积于金阳河左岸，后缘拉裂形成多个拉裂陡坎，形变迹象明显。坡脚和坡体中后部区域主要为耕地，滑坡上部右侧区域为一采石场，人类活动较强烈。滑坡体中前部发育次级滑体，以滑坡中部台坎为界，滑坡右侧下部为次级滑体残留体，残留体上分布多处居民区。

3.3.1 多期光学影像动态监测

对英子滑坡开展多期光学影像对比解译，次级滑体残留区域处于稳定状态，相较于2017年(图 4(a))，2018年(图 4(b))的形变主要集中于2个区域：1)坡脚部位，其形变范围出现横向扩展；2)坡体中部，新增2处浅层滑动区，已有形变区边界后移。2020年(图 4(c))光学影像显示, 主要形变区域无明显变化，新增3处小范围溜滑区。通过多期光学影像解译分析可知，英子滑坡形变主要集中在坡体中部区域。

3.3.2 一维形变监测分析

利用SBAS-InSAR技术获取英子滑坡雷达视线向形变结果(图 5)。升轨结果显示，形变主要集中在左侧区域，形变速率为-25~17 mm/a；降轨结果完整刻画了形变边界，与光学解译边界一致性较高，形变主要集中在滑坡中部区域，形变速率为-91~20 mm/a，滑坡边界内绝大多数区域形变速率超过-45 mm/a。为分析该滑坡随时间推移的动态形变特征，下文选择形变明显的降轨数据进行分析。

图 6为2018-02—2023-09降轨数据累积形变量的变化。可以看出，2018年滑坡形变主要集中在中部区域；2019年在形变量增大的同时形变面积也在扩大；2020年中部形变量增加明显，滑坡后缘右侧形变开始逐渐增大；2021年滑坡体形变量逐渐增大，主要集中在中部区域，并随着时间推移形变范围逐渐扩大，形变量逐渐累积。截至2023-09-28，最大形变量达到-578 mm，滑坡体形变特征与光学解译结果一致。

3.3.3 二维形变特征分析

为更好地分析英子滑坡形变，利用升降轨数据，基于MSBAS-2D技术获取滑坡体二维形变情况。图 5(c)为垂直向形变速率结果，负值表示沉降形变，正值表示抬升形变，形变速率为-57~20 mm/a；图 5(d)为水平东西向形变速率，正值表示形变向东运动，负值表示形变向西运动，形变速率为-92~20 mm/a。结果显示，垂直向形变主要集中在滑坡体中部区域，最大形变速率达到-53 mm/a；滑坡体整体向西形变，最大形变速率达到-92 mm/a，其形变特征与降轨监测结果较为一致，且西向形变远大于垂直形变，表明该滑坡为近似向西形变的浅表层滑坡，形变主要集中在坡体中部区域。

3.3.4 多源遥感协同解译监测分析

前文通过多期光学影像解译和多维InSAR形变监测，获取了滑坡体的主要形变区域、形变纹理特征和边界信息，为对滑坡体开展监测分析，将2种技术手段获取的结果进行叠加。从图 7可以看到，近几年解译结果主要集中在形变速率超过40 mm/a的区域，且形变速率越大，光学解译形变信息越丰富，两者之间的一致性较高。

为融合InSAR监测结果与光学解译结果，计算英子滑坡InSAR监测数据的均值(-35 mm/a) 和标准差(25.5 mm/a)，依据3δ准则进行形变速率分区划分，并与光学解译结果进行叠加，对形变区域进行优化处理形成分区划分：极强形变区(＜-82 mm/a)、强形变区(-82~-58 mm/a)、弱形变区(-58~-34 mm/a)和稳定形变区(-34~10 mm/a)。图 8(b)为滑坡体全貌，滑坡区多处岩体裸露，与周围地物形成明显差异；图 8(c)为滑坡前缘中部区域，可见多处溜滑区域，表面新鲜、光亮，表明在持续形变，其左下部发育一处陡坎，左侧居民区未见明显形变迹象。照片拍摄位置为图 8(a)红色五角星处，现场调查验证了结果的可靠性。

为分析该滑坡形变特征，布设P1~P6共6个时序监测点(图 8(a))，获取二维时序监测曲线(图 9)。可以看出，P1、P2点在东西向形变趋势高度一致，表明受同一滑动机制控制，P2点最大形变量为-403 mm；2020—2023年垂直向存在较明显的差异，表明滑坡体内局部可能存在不均匀沉降；P4、P5点在东西向与垂直向形变表现相似，进一步印证滑坡体具有分块运动特征；P3点所在的后缘区域在2个方向上形变最大，为-490 mm。此外，东西向形变量普遍大于垂直向，且后缘(P3点)形变强烈、前缘稳定，符合后缘先动、逐步牵引前缘的形变特征，垂直形变多由滑体拖拽与局部陷落引起。监测结果显示，滑坡形变主要集中在次级滑体后缘，同时也证明该滑坡为牵引式滑坡。

3.3.5 滑坡影响因素分析

滑坡形变过程受多种外界因素和自身地质条件影响，其形变特征较复杂，本节将讨论降雨、地形条件对滑坡形变的影响。

图 10显示了二维时序监测点与降雨量之间的关系，由图可知，强降雨前后形变曲线出现较明显的波动。为进一步分析降雨与形变之间的关系，结合滑坡特征，选择极强形变区P3点进行分析。InSAR监测结果包含了线性趋势、周期信号和噪声，为分析其与降雨之间的关系，将雷达视线(LOS)向形变进行分解，其中周期项通过傅里叶分析提取，线性形变通过最小二乘拟合。可以看出，降雨量具有周期性变化，雨季集中在6—9月份，在7、8月达到峰值。降雨对滑坡形变有明显的影响，2020年雨季导致其形变明显增大，并存在一定的滞后效应，可能因地表水下渗，使土体饱和软化，土体强度进一步降低，进而导致滑坡体蠕滑形变，形变量主要在5 mm以内。

为揭示滑坡自身地形因素对形变的影响，沿P1~P5点布设监测剖面(图 8)，系统分析形变速率与高程、坡度的响应关系。由图 11可以看出，东西向与垂直向形变曲线形态高度一致，拐点均位于P4。P1至P2段形变速率基本不变，随坡度逐渐降低；P2至P4段穿越不同形变区，坡度与形变速率呈明显协同变化，均在P4处达到坡度最低点；P4至前缘段速率和坡度均在降低。这表明地形对该滑坡形变具有显著的控制作用，即强形变区对应较陡坡度，在重力与形变耦合作用下持续向前滑移，呈牵引式滑坡形变特征。

4 结语

收起

本文利用332期升降轨Sentinel-1数据和多期光学影像数据，基于InSAR技术对金阳县开展滑坡隐患识别和编目工作，并基于二维形变结果、多期光学解译结果和野外调查结果对英子滑坡进行综合分析研究，得到以下结论：

1) 在金阳县共识别出14处滑坡隐患，坡向主要位于正东及东南向，位置主要分布在金沙江右侧及金阳河两侧斜坡上。

2) 英子滑坡InSAR监测结果显示，该滑坡形变主要集中在中部区域，与多期光学解译结果一致。结合监测结果分析该滑坡为浅表层牵引式滑坡，并依据形变速率将其划分为4级形变区：极强形变区(＜-82 mm/a)、强形变区(-82~-58 mm/a)、弱形变区(-58~-34 mm/a)和稳定形变区(-34~10 mm/a)。

3) 对英子滑坡不同位置、不同形变方向的时序监测显示，InSAR监测强形变区与光学解译形变结果具有较高的一致性，InSAR监测形变符合牵引式滑坡特征，极强形变区域形变量达到-490 mm，目前仍然持续形变。降雨对滑坡形变有一定的滞后性，同时坡度对滑坡形变影响更加明显，建议进一步加强形变监测。

基金

收起

四川省地质调查研究院财政资金项目(SCIGS-CZDXM-2024006)
金沙江下游四座水电站库岸地质灾害综合管理信息平台（一期）(YM(WDD)/(24)004))
金沙江下游四座水电站库岸地质灾害综合管理信息平台（一期）(YM(BHT)/(24)003))
金沙江下游四座水电站库岸地质灾害综合管理信息平台（一期）(YM(XLD)/(24)005))
金沙江下游四座水电站库岸地质灾害综合管理信息平台（一期）(YM(XJB)/(24)006))

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2026年第46卷第9期

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doi: 10.14075/j.jgg.2025.12.437

接收时间：2025-12-10
首发时间：2026-10-30
出版时间：2026-09-15

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收稿日期：2025-12-10

基金

四川省地质调查研究院财政资金项目(SCIGS-CZDXM-2024006)

金沙江下游四座水电站库岸地质灾害综合管理信息平台（一期）(YM(WDD)/(24)004))

金沙江下游四座水电站库岸地质灾害综合管理信息平台（一期）(YM(BHT)/(24)003))

金沙江下游四座水电站库岸地质灾害综合管理信息平台（一期）(YM(XLD)/(24)005))

金沙江下游四座水电站库岸地质灾害综合管理信息平台（一期）(YM(XJB)/(24)006))

作者信息

1 四川省综合地质调查研究所稀有稀土战略资源评价与利用四川省重点实验室, 成都, 610081

2 四川省非金属(盐业)地质调查研究所, 自贡, 643000

3 河北省地质矿产勘查开发局第六地质大队(河北省地质矿产勘查开发局航空测量应用中心), 石家庄, 050000

通讯作者:

杨磊，高级工程师，主要从事遥感地质及遥感技术在地质灾害方面的应用研究，E-mail: 276156265@qq.com

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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