多源数据冻土监测框架

融合InSAR、无人机、ERT与理论建模，构建冻土区公路稳定性评估的‘过去-现在-未来’框架

Aoxiang, Yan · Li, Shanzhen · 金晓颖 · Shuai, Huang · Wang, Wenhui · Tang, Jianjun · 李安原 · 张泽 · 张圣嵘 · Zhai, Jinbang · Lü, Lanzhi · 何瑞霞 · 李晓英 · 单炜 · Guo, Ying · 金会军

Remote Sensing of Environment 2026

参数信息

长期形变速率范围
-35 to +40 mm/yr
季节性形变振幅
11 mm
形变周期
334 day
形变滞后气候强迫时间
107 days
高风险路段比例
4.99 %
滑坡预测模型AUC
0.9486

技术优势

多源数据融合提升监测能力

集成ALOS、Sentinel-1、ALOS-2和无人机摄影，可获取长时序、多尺度地表形变信息，弥补单一平台的时空覆盖不足。

Sentinel-1监测性能优越

12天重访周期的Sentinel-1在兴安岭冻土区具有更优的形变监测能力，可实现更高时间分辨率的持续观测。

滑坡预测精度高

基于InSAR的滑坡预测模型AUC达0.9486，并通过地面沉降、裂缝和慢速滑动调查验证，可有效识别潜在滑坡风险。

应用场景