2022-01-08中国青海省门源县发生Mw6.7地震,直接导致兰新高铁受损停运,引起了国内外的高度关注.为了评估交通网的受损情况,提出一种综合光学遥感影像、合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像、无人机影像和激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)数据解译地震地表破裂带的技术框架.针对此次门源事件,首先,获取高分1号(GF-1)、高分7号(GF-7)、Sentinel-2光学遥感影像和Sentinel-1A SAR影像,根据GF-1和GF-7光学遥感影像确定地表破裂带的空间分布特征,并利用光学像素偏移量技术估计东西向和南北方向二维地表形变场;其次,利用SAR像素偏移量技术获取距离向和方位向地表形变场,同时利用差分干涉技术获取雷达视线向的地表形变(即距离向);然后,采用运动结构恢复技术处理无人机影像获取高精度的数字地表模型;最后,综合利用上述信息精确确定地震地表破裂的空间分布和地表形变特征.结果表明,此次地震东西向最大形变量约为2.0 m,距离向最大形变量约为1.5 m,该破裂带总长约为36.22 km.结合门源地区公路交通网,基于机器学习方法支持向量机模型对历史地质灾害点的分布以及地表破裂带进行分析,发现此次地震对高速公路带来的影响最大,对乡道的影响最小;交通干线G0611和G338东南段具有很高的灾害风险.所提技术框架可精密地解译地表破裂,在地震减灾中直接发挥作用.

门源地震;高分光学遥感;雷达遥感;地表破裂带

张成龙;李振洪;张双成;王建伟;占洁伟;李鑫泷;刘振江;杜建涛;陈博;孟岭恩;朱武;付鑫;余琛;周保;隋嘉;赵利江;王祖顺;辛兵厂;徐江明;张勤;彭建兵

长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安,710054;长安大学地学与卫星大数据研究中心,陕西 西安,710054;西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室,陕西 西安,710054;长安大学运输工程学院,陕西 西安,710064;道路基础设施数字化教育部工程研究中心,陕西 西安,710064;纽卡斯尔大学工程学院,英国 纽卡斯尔,NE1 7RU;青海省地质灾害监测总站,青海 西宁,810008;青海省基础测绘院,青海 西宁,810001;青海省自然资源遥感中心,青海 西宁,810008

武汉大学学报（信息科学版）

[1]张成龙;李振洪;张双成;王建伟;占洁伟;李鑫泷;刘振江;杜建涛;陈博;孟岭恩;朱武;付鑫;余琛;周保;隋嘉;赵利江;王祖顺;辛兵厂;徐江明;张勤;彭建兵-.综合遥感解译2022年Mw 6.7青海门源地震地表破裂带)[J].武汉大学学报（信息科学版）,2022(08):1257-1270

G0611,G338,高分光学遥感

综合遥感,遥感解译,青海门源地震,地震地表破裂,地表破裂带,青海省,门源县,Mw6,兰新高铁,停运,光学遥感影像,合成孔径雷达,synthetic,aperture,radar,SAR,无人机影像,激光雷达,light,detection,ranging,LiDAR,数据解译,技术框架,GF,Sentinel,1A,空间分布特征,利用光,像素,偏移量,东西向,南北方,地表形变,形变场,技术获取,离向,差分干涉技术,视线,运动结构恢复,恢复技术,技术处理,数字地表模型,形变特征,形变量,总长,源地区,公路交通网,基于机器学习,机器学习方法,支持向量机模型,史地,地质灾害点,带进,高速公路,交通干线,南段,灾害风险,减灾,中直,接发,雷达遥感

0.312502