5月20日，記者從中國地質大學（武漢）獲悉，該校地理與信息工程學院副教授周超研究團隊聯合國內外專家，通過衛星影像獲取滑坡災害精細變形，實現了滑坡災害的有效預測，為大區域范圍內滑坡災害的普適性監測預警提供了新解決方案。相關研究成果刊發在國際期刊《工程地質》上。
當前，全球范圍內地質災害頻發，科學家們致力于開發更準確、更經濟的預測方法，減少滑坡等自然災害帶來的損失。
周超介紹，衛星技術為滑坡災害觀測提供了新手段。該預測方法通過多時相合成孔徑雷達干涉測量（MT-InSAR）技術，從衛星影像中提取滑坡的位移信息，為預警預報提供低成本基礎數據。研究團隊通過衛星觀測數據，揭示了水庫滑坡的時空變形機制，并應用機器學習技術，構建滑坡運動對環境驅動因素的動態響應函數，提升了預測的有效性。
該方法在我國三峽庫區已得到成功應用。研究結果顯示，MT-InSAR可以精準地監測滑坡變形，機器學習算法能準確建立滑坡變形與其驅動因素之間的復雜非線性關系。通過整合MT-InSAR和機器學習技術優勢，該預測方法不僅能考慮滑坡災害演化的物理機制，而且能在大尺度范圍內進行高效、準確地預測。
周超表示，隨著衛星觀測技術不斷發展和完善，地質災害預警系統正在逐步向智能化、普適化和空天地一體化方向發展。這項研究不僅能為地質災害預警領域帶來新技術突破，也為地質災害風險管控的長期研究提供了經驗和啟示。
5月20日，記者從中國地質大學（武漢）獲悉，該校地理與信息工程學院副教授周超研究團隊聯合國內外專家，通過衛星影像獲取滑坡災害精細變形，實現了滑坡災害的有效預測，為大區域范圍內滑坡災害的普適性監測預警提供了新解決方案。相關研究成果刊發在國際期刊《工程地質》上。
當前，全球范圍內地質災害頻發，科學家們致力于開發更準確、更經濟的預測方法，減少滑坡等自然災害帶來的損失。
周超介紹，衛星技術為滑坡災害觀測提供了新手段。該預測方法通過多時相合成孔徑雷達干涉測量（MT-InSAR）技術，從衛星影像中提取滑坡的位移信息，為預警預報提供低成本基礎數據。研究團隊通過衛星觀測數據，揭示了水庫滑坡的時空變形機制，并應用機器學習技術，構建滑坡運動對環境驅動因素的動態響應函數，提升了預測的有效性。
該方法在我國三峽庫區已得到成功應用。研究結果顯示，MT-InSAR可以精準地監測滑坡變形，機器學習算法能準確建立滑坡變形與其驅動因素之間的復雜非線性關系。通過整合MT-InSAR和機器學習技術優勢，該預測方法不僅能考慮滑坡災害演化的物理機制，而且能在大尺度范圍內進行高效、準確地預測。
周超表示，隨著衛星觀測技術不斷發展和完善，地質災害預警系統正在逐步向智能化、普適化和空天地一體化方向發展。這項研究不僅能為地質災害預警領域帶來新技術突破，也為地質災害風險管控的長期研究提供了經驗和啟示。
本文鏈接：我國科研團隊應用衛星影像實現地質災害精準預測http://m.sq15.cn/show-2-6085-0.html
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