Blog

Jul 19, 2023

Erdrutscherkennung und Bestandsaktualisierung anhand der Zeit

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 7485 (2023) Diesen Artikel zitieren 1607 Zugriffe 2 Zitate 2 Details zu Altmetric Metrics Der Karakoram Highway (KKH) wird häufig durch geologische Gefahren gestört

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 7485 (2023) Diesen Artikel zitieren

1607 Zugriffe

2 Zitate

2 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Der Karakoram Highway (KKH) wird häufig durch geologische Gefahren, vor allem Erdrutsche, beeinträchtigt, die eine ernsthafte Bedrohung für seinen normalen Betrieb darstellen. Mithilfe dokumentierter Bestandsaufnahme, optischer Bildinterpretation und Frequenzbereichsstatistiken wurden die Merkmale von Hangversagen, die räumliche Verteilung und ihre Verbindung zu zahlreichen beitragenden Faktoren entlang des KKH effektiv untersucht. Ein aktualisiertes Inventar für das Gebiet wurde mithilfe der Persistent Scatter (PS)-Technologie des interferometrischen Radars mit synthetischer Apertur (InSAR) neu erstellt, um millimetergenaue Messungen der Hangverformung (Vslope) weiter zu untersuchen. Mithilfe des PS-Ansatzes wurden Sentinel-1-Daten von Januar 2018 bis Januar 2022 verarbeitet, wodurch wir eine Verformungsrate (VSlope) erhielten, die zwischen 0 und 364 mm/Jahr variiert. Insgesamt wurden 234 Erdrutsche aus der Literatur zitiert und klassifiziert, während 29 neue potenzielle Erdrutsche entdeckt und mehrere bereits bestehende Erdrutsche durch den InSAR-Ansatz neu definiert wurden, der integriert wurde, um ein aktualisiertes Erdrutschanfälligkeitsmodell mit einer Vorhersagegenauigkeit von 86,6 % zu erstellen die Methode der Fläche unter der Kurve. Da frühere Studien, die mit der InSAR-Technik durchgeführt wurden, eine kurze zeitliche Spanne berücksichtigten und einige stark deformierende Zonen wie die Erdrutsche von Budalas und Khanabad übersehen, weisen sie mittlere Geschwindigkeiten von > 50 mm/Jahr auf, die wir in dieser Arbeit einzeln untersucht haben. In dieser Studie wurde eine umfassende Anwendung der InSAR-Technik zur Bewertung ihrer Leistung bei der Erkennung und Analyse von Erdrutschen angewendet. Das Verformungsgeschwindigkeitsmodell (Vslope) zeigt in einigen Regionen eine starke Verschiebung, die von Geowissenschaftlern weiter untersucht werden musste, und das aktualisierte entwickelte Erdrutschinventar und die Anfälligkeitskarte können für die Landnutzungsplanung und Strategien zur Erdrutschminderung verwendet werden.

Erdrutsche sind die größte Naturkatastrophe der Welt, die durch Schwerkraft sowie andere Faktoren wie Niederschläge, Erdbeben oder menschliche Aktivitäten verursacht wird. Offiziellen Statistiken zufolge haben Erdrutsche zwischen 1998 und 2017 weltweit mehr als 18.000 Todesopfer gefordert1, und die weltweiten versicherten Sachschäden durch Wasserkatastrophen, einschließlich Erdrutsche, belaufen sich seit 1980 auf über 127 Milliarden US-Dollar2. Die „One Belt and One Road“-Initiative „China–Pakistan Das Herzstück des Projekts ist der „Economic Corridor“ (CPEC), der China und Pakistan über den Karakoram Highway (KKH) verbindet. Auf dieser wichtigen Straße kommt es jedoch aufgrund der Hochgebirgstopografie, vieler loser Trümmer und plötzlicher, starker Regenfälle häufig zu katastrophalen geologischen Katastrophen wie Felseinbrüchen, Gletschermurströmen, Erdrutschen, Trümmerkriechen, Bodenkriechen usw seltene Umstände, Lawinen3. Seit 1987 verursachten sehr große Steinlawinen oder Felsstürze über 115 Felslawinen4, das KKH erlitt im Jahr 2005 erhebliche Schäden durch erdbebenbedingte Erdrutsche5 und ein gewaltiger Erdrutsch in Attabad im Jahr 2010 blockierte den Fluss und bildete einen mehr als 20 m hohen Stausee km lang, überschwemmte die Fahrbahn und behinderte den Verkehr6. Straßen, Siedlungen und die umliegende Umwelt werden durch alle diese Katastrophen erheblich beschädigt.

Viele Forscher haben unter Anwendung unterschiedlicher Methoden Karten zum Erdrutschinventar für das Gebiet erstellt4. entwarf eine konventionelle geomorphologische Methode zur Kartierung des Erdrutschs7,8,9,10 und integrierte eine optische Fernerkundungsinterpretation, um eine Bestandsaufnahme der Erdrutsche für das Gebiet zu erstellen. Die Präzision und das Ausmaß der Kartierung von Erdrutschen mithilfe herkömmlicher Fernerkundungstechniken sind jedoch aus einigen Gründen begrenzt, darunter das Fehlen erkennbarer Spektralsignaturen, das Vorhandensein verschiedener Arten von Landbedeckung, die Möglichkeit fehlender Bestandsdaten und der Einfluss meteorologischer Faktoren Bedingungen. Aufgrund einer unvollständigen Bestandsaufnahme von Erdrutschen und der hohen Unsicherheit bei der Interpretation optischer Fernerkundungen ist es schwierig, die Anfälligkeit für Erdrutsche zu bestimmen. Die Erstellung von Erdrutschanfälligkeits- und Geogefahrenkarten wurde in vielen Teilen der Welt durch unvollständige Erdrutschinventare behindert11. Für Ingenieure und Geologen ist die Bestimmung der Erdrutschanfälligkeit anhand begrenzter Daten ein Problem bei der Unterstützung von Planern und Regierungsorganisationen. Zur Erkennung und Kartierung von Erdrutschen kann die optische Fernerkundung in die InSAR-Technologie integriert werden, wodurch diese Einschränkungen überwunden werden können12. Ein starkes Werkzeug zur Erkennung und Kartierung von Erdrutschen in großem Maßstab ist der Einsatz interferometrischer SAR-Techniken, die auch bei der Entwicklung und Aktualisierung von Bestandskarten für Erdrutsche hilfreich sein können13.

Die Erkennung und Überwachung von Hangverformungen sind für die Reduzierung von Schäden durch Erdrutsche unerlässlich. Allerdings ist es recht schwierig, die häufig schleichende Verformung vieler Hänge zu erkennen und zu verfolgen. Erdrutsche mit signifikanten morphologischen Merkmalen und Verformungszeichen, wie z. B. Sesselformen, Abhänge und Oberflächenrisse, können mithilfe optischer Fernerkundungsbilder visuell interpretiert und identifiziert werden. Es ist jedoch schwierig zu beurteilen, ob sich der Erdrutsch verformt oder nicht, und die Verformung zu berechnen Geschwindigkeit14. In den letzten Jahren haben Techniken des interferometrischen Radars mit synthetischer Apertur (InSAR) breite Akzeptanz gefunden und werden als Werkzeuge für die Kartierung und Überwachung von Erdrutschen eingesetzt. Obwohl verschiedene InSAR-Techniken erfolgreich bei der Kartierung von Hangverformungen eingesetzt wurden, wie z. B.14 geschätzte Oberflächenverformungsbereiche, die durch SBAS-InSAR12,15 erkannt wurden, wurde die D-InSAR-Methode zur Landsenkungs- und Erdrutschüberwachung16,17,18 angewendet und die SqeeInSAR-Methode zur Überprüfung des Bodens generiert Bewegung19, verwendete die Stanford-Methode für persistente Streuungen (StaMPS), um die Verformung in Gebieten mit dichter Vegetation zu bewerten20,21,22, testete den PSInSAR-Ansatz, um die Bewegung von Erdrutschen zu berechnen. PSInSAR ist wirksam bei der automatischen Kartierung langsamer Erdrutsche auf der Grundlage eines räumlichen statistischen Ansatzes, der Identifizierung einzelner Erdrutsche und der Abgrenzung allgemeiner instabiler Gebiete, der Neudefinition der Grenzen antiker Erdrutsche und der Identifizierung von Erdrutschen auf der Grundlage mehrerer -Der zeitliche Vergleich von SAR-Bildern und die Identifizierung der für die Hangverformung verantwortlichen Geländeelemente wird durch die kombinierte Verwendung optischer Bilder erleichtert23. Es wurden verschiedene Formen von PSInSAR-bezogenen Studien durchgeführt, um die räumlichen oder zeitlichen Deformationsmuster von Erdrutschen oder die kinematische Auflösung sich langsam bewegender Erdrutsche zu bestimmen und das Ausmaß dieser Erdrutsche abzuschätzen24. Die PSInSAR-Methode wird verwendet, weil sie gegenüber anderen Ansätzen mehrere Vorteile zur Überwindung von Dekorrelationsproblemen und zur Erstellung von Zeitreihen von Phasenänderungen unabhängig von Restatmosphären- und DEM-Einflüssen (Digital Elevation Model) bietet25.

In dieser Studie wurden die optische Fernerkundungsinterpretation und der PSInSAR-Ansatz entwickelt, um Erdrutsche zu erkennen und ein aktualisiertes Erdrutschinventar zu erstellen. Die Hauptziele bestanden darin, alle Arten von Erdrutschen entlang des KKH (Abschnitt von Gilgit nach Khunjerab) zu kartieren und Verschiebungskarten (Vslope) zu schätzen, die zur Lokalisierung neuer Erdrutsche und instabiler Gebiete im Allgemeinen sowie zur Neuzeichnung der Grenzen bereits vorhandener Erdrutsche verwendet werden können bereits zuvor anhand des Verformungsmodells lokalisiert. Das aktualisierte Inventar wurde verwendet, um die Anfälligkeitskartierung von sehr anfälligen bis zu gering anfälligen Zonen zu bewerten. Um die beobachtete Senkung und ihre Beziehung zu Umwelt- und anthropogenen Faktoren zu verstehen, wurden die verantwortlichsten ursächlichen Faktoren in allen bisherigen Studien ausgewählt und analysiert. Die endgültige, auf dem InSAR-Ansatz basierende Bestandsaufnahme wird hilfreich sein, um die besonders instabilen Körper zu verfolgen und Katastrophen in der Zukunft abzumildern.

KKH im Norden Pakistans ist ein wichtiger Teil des CPEC und wird häufig durch zahlreiche geologische und hydroklimatologische Gefahren gestört. In dieser Studie wurde ein 10 km langer Puffer eines 263 km langen Abschnitts des KKH von der Stadt Gilgit bis zum Khunjerab-Pass mit einer Fläche von 4629 km2 untersucht (Abb. 1).

Lagekarte des Untersuchungsgebiets mit Darstellung der 10 km langen Pufferzone (rotes durchgezogenes Polygon) entlang des KKH (Abschnitt von Gilgit bis Khunjerab). Der durchgezogene rote Kreis zeigt die wichtigsten Erdrutschgebiete, während die schwarze durchgezogene Linie den Karakoram Highway darstellt. (Frei zugängliches SRTM DEM 30 m). (©USGS).

Die Region liegt in der aktiven Kollisionszone zwischen der Indischen und der Asiatischen Platte. Bei Konvergenz- und Hebungsraten von etwa 4–5 cm/Jahr bzw. etwa 7 mm/Jahr kommt es immer noch zu Krustenverkürzungen, aktiven Verwerfungen und Subduktionen26,27. Die Hauptüberschiebung des Karakorums (MKT), die Hauptüberschiebung des Mantels (MMT) und die Hauptüberschiebung (Main Boundary Thrust, MBT) sind die drei Hauptüberschiebungsgürtel, die zusammen mit der Flussabsenkung die Hauptkräfte sind, die die Entwicklung und Entwicklung der Landformen in der Region bestimmen wie glaziale, periglaziale und fluviale Landformen. Die MKT- und Karakorum-Verwerfung (KF) verursachen spröde Verformungen, die die wichtigsten tektonischen Merkmale in dieser Region sind, wodurch Gesteinsmassen stark gebrochen und verklebt sind28.

Die Lithologie spielt eine wichtige Rolle bei der Auslösung von Erdrutschen. Das Gebiet ist durch gebrochene und verwitterte Gesteinsmassen mit unterschiedlichen magmatischen, metamorphen und sedimentären Gesteinen gekennzeichnet (Abb. 2). Die Baltit-Gruppe, Chalt-Schiefer, quartäre Sedimente, Gujhal-Dolomit, Kilk-Formation und deformierte Misgar-Schiefer sind die bekanntesten lokalen Lithologien, und sie sind alle tektonisch beeinflusst und für die Hangdestabilisierung entlang der Autobahn verantwortlich7. Der metamorphe Komplex des südlichen Karakoram (SKm), die Hunza Plutonic Unit (HPU), die Shaksgam-Formation (SF) und quartäre (Q) Ablagerungen bilden die Geologie der Region26. Paragneise mit eingelagerten Peliten und Amphiboliten bilden die SKm. Massive Kalksteine ​​aus dem Perm sind Teil der Shaksgam-Formation, einer Region der nördlichen Karakorum-Landschaft. Plagioklas, Quarz, Biotit und Hornblende finden sich im HPU, einem Teil des Karakorum-Batholithen. Entlang des KKH sind Lithologien unterschiedlichen Alters freigelegt, die durch seismische, hydroklimatologische und anthropogene Aktivitäten verwittert und geschwächt wurden, was zu großen Erdrutschen und Landverformungen in der Region führt.

Regionale geologische Karte des Gebiets, die den Hunza-Fluss, Verwerfungslinien (KT steht für Karakorum-Überschiebung und MKT für Haupt-Karakorum-Überschiebung) und lithologische Einheiten im Untersuchungsgebiet zeigt, wobei C für Sandsteine, Schiefer und Kalksteine ​​aus der Kreidezeit und Ca für devonische Gesteine ​​steht , Cv steht für die Chalt-Gruppe, Gl steht für Gletscher, Gm steht für komplexe metasedimentäre Gilgit-Gesteine, HPU steht für Hunza-Plutoneinheit, KB steht für Kohistan-Batholithen, NKt steht für Nördliches Karakorum-Terran, Pm steht für Perm-Massivkalk, Q steht für quartäre Ablagerungen, SKm steht für Süd Karakorum-Komplex, Sv zeigt die Kohistan-Bogensequenz, Tr steht für massiven Trias-Kalkstein und Dolomit, Y ist die Yasin-Gruppe und ec steht für Besal-Eklogiten. (©Survey of Pakistan).

In dieser Studie wurden 4 Jahre (Januar 2018 bis Januar 2022) Bilder des C-Band-Sentinel-1-SAR-Datensatzes vom Online-System der Alaska Satellite Facility (ASF) heruntergeladen (https://search.asf.alaska.edu). , die Szenen in aufsteigenden und absteigenden Pfaden umfasste, wie in Tabelle 1 gezeigt. Für die Verarbeitung von SAR-Daten für die Bodendeformationsuntersuchung und die InSAR-Zeitreihenanalyse wurden MATLAB- und SARPROZ-Plattformen eingesetzt. Das digitale Höhenmodell (DEM) der Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) mit einer Auflösung von 30 m wurde aus der USGS-Datenbank (https://earthexplorer.usgs.gov) entnommen, um die topografischen Parameter in der ArcGIS-Umgebung zu extrahieren. Zur Erstellung eines Erdrutschinventars wurden Google Earth-Bilder in die vorhandenen Daten integriert, die während der Feldarbeit validiert wurden. Daten des optischen Sentinel-2-Sensors mit einer Auflösung von 10 m wurden auch vom USGS Earth Explorer-Datenbanksystem für die überwachte Landbedeckungskartierung im R-Studio-Paket empfangen. Niederschlags- und Erdrutschereignisse stehen in direktem Zusammenhang mit den Anteilen. Um sie auszuwerten, wurde auf die jährlichen Niederschlagsdaten über das Online-Datenbanksystem „Infrared Precipitation with Station Data“ (CHIRPS) der Climate Hazards Group zugegriffen (https://www.chc.ucsb.edu/data/). zwitschert). Geologische Karten und Verwerfungslinien wurden durch Modifikation der von 12,26 entworfenen Karten in der ArcMAP 10.5-Software extrahiert. Das methodische Flussdiagramm ist in Abb. 3 dargestellt.

In der Studie wird ein methodisches Flussdiagramm angewendet.

Eine Inventarkarte enthält Informationen über den Ort, das Datum des Auftretens und die Art der Erdrutsche, die in einem Gebiet erkennbare Spuren hinterlassen haben29. Es handelt sich um eine Aufzeichnung vergangener Erdrutschereignisse aller Art in der Region. Erdrutschinventarkarten werden aus verschiedenen Gründen erstellt, beispielsweise zur Identifizierung des Ortes und der Art von Erdrutschen in einem bestimmten Gebiet oder zur Veranschaulichung der Auswirkungen eines einzelnen erdrutschauslösenden Ereignisses, z. B. eines Erdbebens, eines starken Regenfalls oder einer schnellen Schneeschmelze Ereignis, Hervorhebung der Häufigkeit von Massenbewegungen, Berechnung der Häufigkeitsflächenstatistik von Hangbrüchen und Bereitstellung relevanter Daten zur Erstellung von Erdrutschanfälligkeitsmodellen oder Gefahrenmodellen30. In dieser Studie wurden 234 Erdrutsche anhand früherer Studien7,8,12,28,31,32, optischer Bildinterpretationstechniken und Feldforschung im Gebiet kartiert (Abb. 4, 5). Die Inventarkarte wurde entsprechend der Materialbewegung in 8 Klassen eingeteilt, darunter 9 komplexe Erdrutsche, 25 Murstürze, 91 Murgänge, 25 Murgänge, 20 Felslawinen, 2 Felsstürze, 10 Felsstürze und 52 Geröllhänge (Abb . 4). Diese Inventarkarte wurde verwendet, um die InSAR-basierte Erkennung von Erdrutschen in dem Gebiet zu validieren. Nach der InSAR-Verarbeitung wurden einige neue Erdrutsche entsprechend der hohen Verformungsgeschwindigkeit (Vslope) kartiert und die Bestandskarte entsprechend aktualisiert.

Erdrutschbestand, klassifiziert nach Bewegung entlang des Karakoram Highway (schwarze durchgezogene Linie) mit verschiedenen Farben. Untersuchungsgebiet, das eine 10 km lange Pufferzone (rotes durchgezogenes Polygon) entlang des KKH darstellt.

Einige kürzliche Erdrutschereignisse entlang des KKH, die während der Feldarbeit erfasst wurden; (a) zeigt einen Steinschlag und einen Steinschlag in Hunza, (b) einen destabilisierten Hang gegenüber der KKH im Abschnitt Nagar-Hunza, wo Trümmer in den Hunza-Fluss gekippt werden, (c) einen riesigen Erdrutsch, der die KKH im Passu-Gebiet blockierte und ( d) zeigt den durch Regen verursachten Erdrutsch bei Sost Gojal, (f) den im Bezirk Nagar erfassten Bodenriss und (e) den Steinschlag an der Mündung eines Tunnels auf KKH.

Das Gelände, die Geologie, die tektonischen Merkmale, das Wetter, die Landbedeckung und die anthropogenen Variablen in der Region haben großen Einfluss auf die räumliche Verteilung und Intensität der Erdrutsche. Da es keine allgemeine Einigung darüber gibt, welche auslösenden Parameter in die Modellierung von Erdrutschen einbezogen werden sollten, da es sich um sehr schwer zu verstehende Naturphänomene handelt, ist es wichtig, Kontrollfaktoren einzubeziehen, die für das Untersuchungsgebiet relevant sind und Zugang zu genauen Daten haben24. Früheren Studien zufolge sind Neigung, Relief, Verwerfungslinien, geologische Lage, Niederschlag und Kargheit im Gebiet die Hauptursachen für die Auslösung von Erdrutschen im Untersuchungsgebiet. In dieser Studie wurden diese sechs Faktoren (Abb. 6) untersucht, um die Korrelation mit den Inventardaten zu überprüfen. Die räumliche Beziehung zwischen einem Ort des Auftretens eines Erdrutschs und jedem Erdrutsch-Konditionierungsfaktor wurde mithilfe des Frequenzverhältnismodells (Frequency Ratio, FR) abgeleitet. Es ist von entscheidender Bedeutung, ein umfassendes Erdrutschinventar konsistent über eine ausreichend große räumliche Ausdehnung und einen langen Zeitraum zu erstellen. Darüber hinaus können durch die Bereitstellung einer räumlich-zeitlichen Abdeckung mehrere potenzielle Erdrutsch-Konditionierungsfaktoren statistisch verknüpft werden33. Das Häufigkeitsverhältnis misst den Anteil der Untersuchungsregion, in dem es zu Erdrutschen kam, sowie die Wahrscheinlichkeit, dass ein Erdrutsch auftritt oder nicht, für ein bestimmtes Attribut34. FR wurde unter Verwendung der folgenden Gleichung berechnet;

Dabei ist dA die Fläche der Erdrutsche in der jeweiligen Klasse, dB die Fläche der Klasse; ∑dA ist die Gesamtsumme der Erdrutschfläche im gesamten Untersuchungsgebiet, ∑dB ist die Summe des gesamten Untersuchungsgebiets. Wenn der Wert von FR größer als 1 ist, weist er auf eine hohe Korrelation hin, und kleiner als 1 bedeutet eine sehr niedrige Korrelation mit dieser Klasse.

Thematische Karte der in der Studie analysierten Erdrutschkonditionierungsparameter, dargestellt in vier Klassen mit unterschiedlichen Farben (SRTM-DEM-30-m-Daten und Sentinel-2-Open-Access-Daten); (a) Neigung, (b) Höhe, (c) Entfernung zur Verwerfung, (d) Lithologische Einheiten, (e) Jahresniederschlag und (f) NDVI. (©ESA ©USGS).

Die weltraumgestützte interferometrische Radartechnik ist ein wirksames Instrument zur Erkennung von Bodenbewegungen auf der Erde. Aufgrund des hervorragenden Kosten-Nutzen-Verhältnisses, der Nichtinvasivität, der großen Flächenabdeckung und der hohen Präzision der Satellitendatenanalyse können sowohl die Kartierung geomorphologischer Prozesse als auch die Überwachung der Hanginstabilität erheblich davon profitieren. Zur Erkennung von Erdrutschen ist die PSInSAR-Technik effektiv und wird von vielen Forschern in verschiedenen Teilen der Welt angewendet20,21,22,23,35,36. Der Permanent Scatterers (PS)-Ansatz verwendet gemeinsam registrierte, multitemporale SAR-Bilder (Synthetic Aperture Radar) (mindestens 15), um ein rückgestreutes Signal zu analysieren, um stark reflektierende Bodenmerkmale zu ermitteln, die aus elektromagnetischer Sicht stabil sind20. Die räumlich-zeitliche Basislinie von PSInSAR wurde für den absteigenden Pfad und den aufsteigenden Pfad berechnet und ist in Abb. 7 dargestellt. Um zweidimensionale komplexe Bildkarten der Oberfläche mit Abmessungen zu erstellen, die vom Neigungsbereich bis zum Sichtlinienbereich (LOS) reichen, werden SAR-Systeme verwendet. die aktiv sind, nutzen Mikrowellenlicht und speichern die von der Oberfläche reflektierten elektromagnetischen Echos. Die Verschiebungszeitreihen und Verschiebungsraten jedes stabilen Punkts (PS) können entlang der SAR LOS in Bezug auf einen Referenzpunkt berechnet werden, der stabil sein soll, wenn eine signifikante Anzahl unabhängiger radialer Licht- und radialer phasenstabiler Punkte (PS) innerhalb eines existiert Radarszene und genügend Radaraufnahmen wurden gesammelt37. Die für jedes PS aufgezeichneten Verschiebungen werden unter Verwendung eines stabilen Bodenpunkts mit bekannten Koordinaten als Referenzpunkt berechnet. Verschiedene Sensoren mit derselben Wellenlänge sammeln über einen bestimmten Zeitraum hinweg Daten und können für eine mehrzeitige Analyse der Bodenverformung verwendet werden. Dies weist darauf hin, dass die Bodenverformungsgeschwindigkeit jedes PS-Datensatzes entlang eines separaten LOS38 gemessen wird.

Die räumlich-zeitliche Basislinie von PSInSAR; (a) Absteigender Pfad und (b) Aufsteigender Pfad.

PSI konzentriert sich auf stabile Punktstreuer (mit derselben Wellenlänge), die von Speckles nicht beeinflusst werden und ein besseres Signal für die Datenanalyse liefern. Permanent Scatterer (PS) sind stabile Punkte, die das Signal mit unterschiedlicher Zeitdauer zurücksenden, wenn sie am selben Ort betrachtet werden, was eine langfristige Berechnung der Bodensenkung ermöglicht. Die interferometrische Phase (ØInt) eines SAR-Signals der Wellenlänge λ zwischen zwei verschiedenen Bildern kann ausgedrückt werden als:

In der obigen Gl. (2), ØTopographie stellt die Phasenänderung aufgrund des Reliefs dar, ØBewegung ist die Geländebewegung in der Differenz zwischen den beiden verschiedenen Bildern, die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden. Während ØNoise das Phasenrauschen offenbart, das auch andere Rauschkomponenten enthält, und das letzte ist die ØAtmosphere, die die Phasenkomponente aufgrund atmosphärischer Störungen darstellt.

In dieser Forschungsarbeit wurde der Single Look Complex (SLC) des Sentinel-1-Sensors mit Polarisations-VV-Daten verwendet, der aus einer Konstellation von zwei polar umlaufenden Satelliten besteht, die Tag und Nacht arbeiten und zur Datenerfassung C-Band-Radarbilder mit synthetischer Apertur verwenden alle Wetterbedingungen. Insgesamt wurden 218 Bilder von aufsteigenden (108) und absteigenden (110) Spuren verarbeitet, um die Geschwindigkeit entlang der Sichtlinie (VLOS) zu messen. Die am 4. November 2019 aufgenommenen Bilder dienten als Referenzbild für die Verarbeitung des absteigenden Pfads, während das am 24. Juni 2019 aufgenommene Bild als Masterbild für den aufsteigenden Pfad verwendet wurde. Im Schritt des atmosphärischen Phasenbildschirms (APS) wurde ein Schwellenwert des Amplitudenstabilitätsindex (ASI) von 0,75 für die Punktauswahl erster Ordnung verwendet. ASI kann zur Auswahl von PS berechnet werden, indem die folgende Gleichung angewendet wird:

Dabei stellt DA die Amplitudendispersion dar, mA ist die mittlere Abweichung der Amplitude im Zeitverlauf und σA ist die Standardabweichung der Amplitude im Zeitverlauf.

Diese strengen Kriterien werden nur von einer kleinen Teilmenge der Punkte erfüllt, sind jedoch für genaue APS-Berechnungen unerlässlich. In diesem Berggebiet wurden nur Punktziele verwendet, deren Amplitudendispersionswerte unter 0,25 lagen. Die Auswahl von Pixeln unterhalb des ASI-Schwellenwerts von 0,25 ermöglichte die Auswahl von Punkten mit hohem ASI. Dadurch wird auch sichergestellt, dass nur die PS-Punkte ausgewählt werden, die ein minimales Dekorrelationsrauschen aufweisen.

Nach Auswahl des PS erster Ordnung muss ein Referenznetzwerk erstellt werden, indem die PSs mithilfe der Delaunay-Triangulation verknüpft werden. Der differenzielle restliche topografische Fehler (RTE) und die unterschiedliche Verformungsgeschwindigkeit jeder Kante werden berechnet. Der APS wird dann aus den Phasenresten durch Diagramminversion berechnet, nachdem das geschätzte lineare Modell (lineare Verschiebungsgeschwindigkeiten und Resthöhe) eliminiert wurde. Bei der PS-Auswahl zweiter Ordnung war die Anforderung niedriger (ASI > 0,6), um eine dichtere PS-Sammlung zu erzeugen, wobei 213.601 Punkte für den absteigenden und 298.827 Punkte für den aufsteigenden Track ausgewählt wurden. Anschließend wurde unter Verwendung derselben Parameter und desselben Referenzpunkts wie für die APS-Schätzung das endgültige Verfahren zur APS-Entfernung durchgeführt.

Die VLOS wurde berechnet, stellt jedoch nicht die tatsächliche Verschiebung des Bodenziels dar. Durch die Integration der geometrischen Beziehung zwischen dem SAR-Sensor und dem Gelände ist es möglich, die Geschwindigkeitsrichtungen entlang des steilsten Hanggefälles (Vslope) zu nutzen, um die VLOS-Grenzwerte zu überwinden. Es wird angenommen, dass Vslope die Richtung darstellt, in der tatsächliche Verformungen, die durch potenzielle Böschungsversagen verursacht werden, am häufigsten auftreten22. Die Verformungsrate in LOS-Richtung reicht nicht aus, um die tatsächliche Verformung des Hangs in Berggebieten widerzuspiegeln3. Die Umrechnung von VLOS in Vslope erfolgte mit der folgenden Gleichung. 39.

wobei die VLOS-Linie der Ortsverformung und Ø der Einfallswinkel der Radarwelle ist.

Im letzten Schritt wurde die Deformationsgeschwindigkeit klassifiziert, um mögliche Erdrutsche abzuschätzen. Die Kriterien für die Schwellenwertauswahl wurden von verschiedenen Forschern entsprechend der Art des Untersuchungsgebiets und dem Zweck der Studie unter Einbeziehung verschiedener InSAR-Techniken festgelegt. Der Grad der Aktivität von Erdrutschen kann beurteilt werden, um die durchschnittliche Vslope von Erdrutschen zu berechnen, die eine signifikante Anzahl von Kohärenzschwellen (CTs) enthalten, und um die Vslope-Stabilitätsschwelle statistisch zu definieren40. Die Matrixtechnik verwendet multitemporale InSAR-Datensätze als Indikatoren für die Aktivität und Intensität von Erdrutschprozessen41. Um das Auftreten von Erdrutschen zu identifizieren, wurde ein Schwellenwert von −20 mm/Jahr entlang der Hangrichtung festgelegt31 und einige andere Methoden wurden in verschiedenen Studien angewendet. Abhängig von den lithologischen Eigenschaften, den Fehlermechanismen, der Genauigkeit der Sensormessung und den Zielen der Untersuchung kann eine weitere Interpretation des beobachteten Musters zur Identifizierung des Schwellenwerts für die Verschiebungsrate zur Identifizierung potenzieller Erdrutsche und der statistischen Faktoren wie der Standardabweichung von führen Als Grundlage für diese Kriterien werden häufig Verdrängungsraten herangezogen42. Ziel unserer Studie war es, Erdrutsche mit hohem Erdrutschpotenzial zu kartieren, weshalb ein Vslope-Schwellenwert von > 25 mm/Jahr impliziert wurde.

Die Kartierung von Orten, an denen in einem bestimmten Zeitraum die gleiche Wahrscheinlichkeit besteht, dass es zu Erdrutschen kommt, wird als Erdrutschanfälligkeit bezeichnet. Die Beurteilung der Anfälligkeit des Geländes für einen Hangbruch, wobei die Anfälligkeit des Geländes für einen gefährlichen Prozess die Wahrscheinlichkeit zum Ausdruck bringt, dass ein solches Phänomen unter den angegebenen Geländebedingungen oder -parametern auftritt, und die Schätzung der Wahrscheinlichkeit eines auslösenden Ereignisses bilden a Zoneneinteilung der Erdrutschgefahr43. Die Analyse der Anfälligkeit für Erdrutsche kann bei der Gestaltung von Richtlinien für die Landnutzungsplanung hilfreich sein und hilfreiche Informationen zur Verhinderung katastrophaler Schäden liefern. Durch die Identifizierung der Faktoren, die sich auf Erdrutsche auswirken, die Schätzung des relativen Beitrags der Faktoren, die Hangversagen verursachen, die Herstellung einer Beziehung zwischen den Faktoren und Erdrutschen und die Erstellung von Vorhersagen über zukünftige Erdrutschgefahren auf der Grundlage dieser Beziehung wird die Analyse verwendet, um die beeinflussenden Faktoren zu verstehen Erdrutsche. Bei der Kartierung der Anfälligkeit für Erdrutsche hängen die Inventardaten am wichtigsten mit der Kartierung aller Erdrutsche und der räumlichen Genauigkeit zusammen. Daher wurde ein aktualisiertes InSAR-basiertes Inventar verwendet, um eine verfeinerte Anfälligkeitskarte für das Gebiet unter Einbeziehung der FR-Methode in R-Studio zu entwickeln (Gl . 1).

Die Verformung der Erdoberfläche von Januar 2018 bis Januar 2022 wurde unter Verwendung von 0,7 als zeitlicher Kohärenzschwelle berechnet. Die Verschiebungsgeschwindigkeit entlang der LOS (VLOS) liegt zwischen – 346 und 376 mm/Jahr für den absteigenden Weg und – 364–364 mm/Jahr für den aufsteigenden Modus mit einer Gesamtzahl von 512.428 PS-Punkten in dem Gebiet (Tabelle 1 und Abb. 8). ). Im Vergleich zu bewachsenen Flächen wurde in unfruchtbarem Land eine große Anzahl von PS-Punkten gefunden.

Überwachung der Erdverformung durch PSI-Ansatz entlang des KKH, überlagert mit DEM; (a) ist eine Sichtlinienbewegung, die entlang des absteigenden Kurses beurteilt wird, und (b) zeigt eine Sichtlinienbewegung im aufsteigenden Kurs. (©USGS).

In dieser Studie wurde festgestellt, dass das Budalas-Gebiet stark deformiert ist und die mittlere Verformungsgeschwindigkeit (Vslope) > 25 mm/Jahr beträgt (Abb. 9). Die Verdrängungsbewegung erfolgt in Richtung Süden und die Hangneigung variiert zwischen 15 und 60 Grad. Es handelt sich um einen komplexen Erdrutsch, dessen Geschwindigkeit von oben nach unten konstant ist (Abb. 9), der obere Teil weist jedoch die stärkste Verformung auf. Die Lithologie gehört zum südlichen Karakorum-Metamorphismuskomplex (SKm), der die meisten Erdrutsche in der Region aufweist8, und das Gebiet liegt in der Nähe von MKT und anderen kleinen aktiven Verwerfungen.

Erdrutsch im Budalas-Komplex; (a) Optische Bildansicht, (b) Verformungsgeschwindigkeit (Vslope), überlagert mit Google Earth-Bildern für eine perspektivische Ansicht, und (c) Verschiebungszeitreihen für repräsentative PS-Punkte p1, p2 und p3.

Der Erdrutsch in Khanabad hat eine komplexe Natur und ist die Zone mit der stärksten Verformung in dieser Studie, die eine mittlere V-Steigung > 50 mm/Jahr aufweist, die auch von12 festgestellt wurde. Die Verdrängungsbewegung verläuft südwärts und weist an der Spitze eine hohe Verformungsgeschwindigkeit auf. Die Steigungssteilheit beträgt 20 bis 65 Grad und liegt in SKm-Formation vor. Der untere Teil weist eine Steinschlagrutsche auf, wie in optischen Bildern zu sehen ist (Abb. 10), und die obere Seite weist Geröllmomente auf.

Komplexer Erdrutsch in Khanabad; (a) Google Earth-Ansicht, (b) Vslope-Verschiebungsrate überlagert mit optischen Bildern und (c) Verschiebungszeitreihe für PS-Punkt p1, p2 und p3.

Im Mayoon-Gebiet gibt es einen komplexen Erdrutsch mit einer durchschnittlichen Deformationsverschiebung (Vslope) > 20 mm/Jahr (Abb. 11). Dieser Erdrutsch hat mehrere parallele Risse (0,1–5 m Öffnung)28 und rutscht nach Süden. Das Gebiet weist eine Hangneigung von 15 bis 45 Grad auf und liegt im Gebiet der Yasin-Gruppe. Im Jahr 1976 kam es in der Gegend zum ersten Erdrutsch, der landwirtschaftlich genutzte Flächen in geringem Umfang zerstörte. Die Infrastruktur wurde 2011 beschädigt, als es am östlichen Ende der Böschung zu einem zweiten Hangversagen kam. Aufgrund einer zweiten, vergleichsweise kleineren Katastrophe28 mussten 2012 zwanzig Familien aus dem Gebiet evakuiert werden.

Mayoon-Erdrutsch; (a) Google Earth-Bild des Gebiets, (b) Hangverformungsgeschwindigkeit (Vslope), überlagert mit Google Earth, und (c) Verschiebungszeitreihe für ausgewählte PS-Punkte p1, p2 und p3.

Die Erdrutschinventarkarte für das Gebiet wurde in eine Rasterform umgewandelt, um die Anzahl der Pixel in verschiedenen Klassen von Konditionierungsparametern zu berechnen (Tabelle 2). Die Bewertung ergab, dass mehr als 80 % der Erdrutsche bei einem Gefälle von < 45 Grad auftraten (Abb. 12, Tabelle 2). Die Gefälleklassen von 15 bis 60 Grad korrelieren positiv mit Erdrutschaktivitäten, da sich auf den Terrassen des Hunza-Flusses alte Erdrutsche ansammelten, die in der Gegend instabil sind. Laut statistischer Schätzung weisen die Höhenlagen von 1500 bis 3600 m etwa 90 % der Erdrutsche auf (Tabelle 2). Die Klassen 1800–2600 m und 2600–3600 m haben einen FR-Wert von 2,56 und 2,05 für Erdrutsch, was eine hohe Korrelation zeigt. Der geneigte Körper mit einem Relief von weniger als 3600 m war stark verwittert, und die Schwerkraft ist neben Fluss- und Abflusserosion die Hauptursache für den Hangeinsturz. Die Zonen, die höher als 3600 m liegen, befinden sich an exponierten Stellen des Grundgesteins, die weniger von Fluss- und Niederschlagserosion betroffen sind und daher nur selten zu Erdrutschen führen.

Grafische Darstellung von Tabelle 2. Die Klassen, die null % Erdrutsche aufweisen, wurden ignoriert, wie Sie in der Klassenspalte in Tabelle 2 sehen können.

Das Gebiet verfügt über eine aktive tektonische Natur und erlebte in der Vergangenheit viele Erdbeben, sodass auf dem Gelände der Verwerfungslinien mehrere Erdrutsche kartiert wurden. Basierend auf der Annahme, dass Hänge in der Nähe einer Verwerfung mit größerer Wahrscheinlichkeit deformiert werden, wurden die Abstände zu verschiedenen Verwerfungen quantitativ geschätzt, was zeigt, dass es in der Nähe aktiver Verwerfungen viele dicht besiedelte Erdrutsche gibt (Abb. 12). Die Festigkeit und Verformbarkeit des Grundgesteins werden durch das Vorhandensein von Verwerfungen direkt beeinflusst. Eine Entfernung von weniger als 5 km korreliert positiv mit Erdrutschen in der Region (Tabelle 1). Die quartären (Q) Ablagerungen, der metamorphe Komplex des südlichen Karakorums (SKm), die Hunza Plutonic Unit (HPU) und der massive Perm-Kalkstein (Pm) weisen etwa 90 % der Erdrutsche auf (Tabelle 2, Abb. 12). Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deformationsgefahren vor allem im Sediment- und Metamorphgestein entlang des KKH auftreten.

KKH ist eine semiaride Zone mit weniger jährlichen Niederschlägen (Tabelle 2). Die statistische Analyse zeigt, dass es in Gebieten mit hohen Niederschlagsmengen häufig zu Hangversagen kommt (Tabelle 2). Etwa 95 % der Erdrutsche ereignen sich in Gebieten ohne oder mit geringer Vegetation (Tabelle 2). Das Gebiet von KKH ist größtenteils unfruchtbar, wo fast 90 Prozent des Erdrutschs (bestehender Erdrutsch (Abb. 13, 14) in nicht bewachsenen Zonen kartiert wurden. Die PSInSAR-Methode hat Einschränkungen in mit Vegetation bedeckten Gebieten, aber mehr als 60 Prozent davon Das Land ist mit keiner Vegetation bedeckt, daher kann gefolgert werden, dass die Vegetation die Hangstabilität in dem Gebiet kontrolliert, wie auch in früheren Studien bestätigt8,12,28,31.

Die Verteilung potenzieller und dokumentierter Erdrutsche und Gletscher im Hunza-Tal verfügt über Sentinel-2-Bilder als Grundkarte in der ArcGIS-Umgebung (a, b und c sind die VLOS-überlagerten optischen Bilder einiger potenzieller Erdrutsche in Google Earth, die in dieser Studie kartiert wurden). (©USGS).

Vergrößerte Ansicht der Verteilung potenzieller und bestehender Erdrutsche im Mighar-Tal in den oberen Teilen des Untersuchungsgebiets (a, b und c sind die Google Earth-Bilder einiger potenzieller Erdrutsche, die von VLOS überlagert wurden). (©USGS).

In dieser Studie wurden die meisten der bereits kartierten Erdrutsche auch in der InSAR-Analyse entdeckt. Einige neue Erdrutsche mit hoher Verformungsgeschwindigkeit (Vslope) wurden kartiert und die Grenzen mehrerer Erdrutsche wurden anhand von PS-Punkten modifiziert und während der Feldarbeit validiert. Das aktualisierte Rutschungsinventar wurde nach der Deformationsrate in zwei Klassen eingeteilt. Obwohl es bei den meisten Erdrutschen zu einem gewissen Grad zu Verschiebungen kommt (Abb. 13, 14), verformen sich einige Zonen mit einer Geschwindigkeit von > 25 mm/Jahr. Erdrutsche mit hoher Verformungsgeschwindigkeit wurden in die Potenzialklasse aufgenommen, andere Erdrutsche weisen niedrige Verformungswerte auf und verfügen über Informationen, die zuvor in bestehende Erdrutsche eingeteilt wurden (Abb. 13, 14). Alle diese potenziell deformierten Hänge sind komplex und weisen unterschiedliche Arten der Materialbewegung nach unten auf. Diese Standorte müssen von Geowissenschaftlern weiter analysiert werden, um die Ataabad-ähnliche Katastrophe in der Zukunft bewältigen zu können.

Die aktualisierte Karte des Erdrutschinventars und ausgewählte Konditionierungsfaktoren wurden in den Frequenzverhältnisalgorithmus integriert, um das Anfälligkeitsmodell für das Gebiet zu erstellen (Abb. 15). Die Genauigkeit des Modells betrug 86,6 Prozent, berechnet nach der AUC-Methode (Abb. 15). Die Anfälligkeitskarte zeigte, dass die Gebiete Hunza-Nagar und Gojal-Passu am gefährlichsten für Erdrutschaktivitäten sind. Die Anfälligkeitskarte wurde in fünf Klassen von sehr hohen bis zu schwach anfälligen Zonen eingeteilt (Abb. 15).

Karte der Erdrutschanfälligkeit des Untersuchungsgebiets, unterteilt in fünf Zonen von sehr hoch bis sehr niedrig mit unterschiedlichen Farben. Das schwarze Rechteck zeigt die verschiedenen Standorte von Erdrutschen. (©USGS).

In dieser Forschungsarbeit wurde eine Untersuchung eines Sentinel-1-C-Band-Datensatzes auf den möglichen Beitrag von PS-Deformationskarten zu Erdrutschen entlang des KKH von Januar 2018 bis Januar 2022 bewertet. Die Verformungsgeschwindigkeit entlang der Böschungskarte (Vslope). wurde integriert, um eine Reihe neuer potenzieller Erdrutsche zu kartieren und die Grenzwerte für dokumentierte Erdrutsche anzupassen (Abb. 5). Zur Validierung, Klassifizierung und weiteren Analyse des Inventars wurden die Interpretation optischer Fernerkundungsdaten, vorhandene Daten zum Erdrutschinventar und eine Felduntersuchung des Gebiets eingesetzt12,13,28.

Bei den früheren Studien, die unter Anwendung von InSAR durchgeführt wurden, handelte es sich um die SBAS-Methode in dem Gebiet von12 unter Verwendung eines Zeitraums von einem Jahr, und3 verwendete auch die gleiche Technik zur Optimierung der Erdrutschanfälligkeit im China-Abschnitt von KKH. In dieser Studie wurde der PSInSAR-Ansatz über einen Zeitraum von vier Jahren getestet, der vielversprechende Ergebnisse zeigte, und die Beziehung zwischen dem kartierten Erdrutschkörper und den PSInSAR-Daten zeigt eine gute Korrelation in dem Gebiet. In dieser Studie wurden mehrere neue Erdrutsche kartiert, die in früheren Studien übersehen wurden, wie zum Beispiel der Budalas-Erdrutsch mit einem Mittelwert von > 50 mm/Jahr. Diese Aktualisierungen bieten Endnutzern und Interessengruppen wichtige Informationen für die ordnungsgemäße Planung von Risikominderungsmaßnahmen, da in Gebieten mit einer urbanisierten Umgebung und einem gut ausgebauten Straßennetz eine höhere PS-Dichte erzielt wird.

Die multitemporale Interferometrie hat viele Vorteile bei der Untersuchung von Erdrutschen, stößt jedoch bei unterschiedlichen Naturgebieten auch auf einige Einschränkungen. Erdrutsche treten häufig unter schwierigen Umgebungsbedingungen für zeitliche InSAR-Anwendungen auf (z. B. bewachsene Hänge, steile und raue Topografie), bei denen die InSAR-Analyse bei der Schätzung der Bodenbewegungen mit erheblichen Unsicherheiten konfrontiert ist44. Diese Einschränkung kann durch die Integration langwelliger ALOS/PALSAR-2-SAR-Daten für die zeitliche Dekorrelation in mit Vegetation bedeckten Gebieten gelöst werden45. In dieser Studie wurde auch festgestellt, dass die interferometrische Verarbeitungsmethode auch nicht in der Lage ist, sich schnell bewegende Erdrutsche wie Steinschläge zu erkennen. Daher schlagen wir vor, dass eine detaillierte Überwachung und Identifizierung von Georisiken entlang des KKH mithilfe verschiedener Ansätze und umfangreicher Datensätze durchgeführt wird.

Die Analyse der Konditionierungsfaktoren ist für die Untersuchung von Erdrutschen von Bedeutung. In dieser Forschungsarbeit wurden die sechs verantwortlichsten Faktoren bewertet, um den Zusammenhang mit Hangbruchaktivitäten in dem Gebiet gemäß allen früheren Studien7,8,12,32 herauszufinden. Im Tiefland kommt es an vielen Stellen entlang des KKH46 zu Murgängen, und es wurde festgestellt, dass 15–60 Grad schlammige Spuren ein stärker destabilisierendes Gefälle aufweisen32. Während der Regenzeit fließt loses Material aus historischen Erdrutschen herab und beschädigt KKH häufig. Die instabilen Abschnitte alter Erdrutsche in sanften bis steilen Hängen bewegen sich langsam nach unten. In InSAR-Ergebnissen wurde eine große Anzahl von PS-Punkten auf den historisch dokumentierten Erdrutschen festgestellt. Die karge Klasse wurde als sehr anfällig für Erdrutsche eingestuft8, und mehr als 60 % der Gebiete entlang der KKH sind unfruchtbar, die im Laufe der Zeit durch Sonne, Regen und andere Prozesse verwittert sind und anfällig für Erdrutsche sind. Die aktive tektonische Natur ist für mehrere Verformungsaktivitäten entlang der Verwerfungslinien verantwortlich9. meldete mehrere Erdrutsche entlang der MMT. In dieser Studie wurden mehrere potenzielle Verformungsereignisse in der Nähe der Störungslinien kartiert (Abb. 13, 14), die Störungen als Hauptauslöser aufzeigen. KKH durchquert den seismisch aktivsten Teil der Welt, wo Verwerfungs- und Scherungszonen einen starken Einfluss auf Erdrutschaktivitäten in der Region haben7. Quartäre Ablagerungen (Q) und lithologische Einheiten des Südkarakoram-Metamorphismuskomplexes (SKm) wurden als anfälliger für Erdrutsche eingeschätzt Diese Arbeit wurde ebenfalls mit 8,32 bewertet. Das Gebiet ist semiarid, aber in der Monsunzeit kommt es in der Region zu starken Niederschlägen, und jedes Jahr beschädigen Murgänge, Geröllhangbrüche und manchmal Steinschlagereignisse die Straße.

Obwohl die Verwendung der RADAR-Fernerkundung zur Erkennung und Kartierung von Erdrutschen zahlreiche Vorteile bietet, gibt es auch einige Einschränkungen. Die Daten müssen zeitlich gleichmäßig verteilt sein (regelmäßige Abtastung). Obwohl InSAR einen konstanten Wiederholungszeitraum bietet, ist es für die InSAR-Zeitreihe nicht immer möglich, ein konstantes Zeitintervall bereitzustellen, da es normal ist, dass einige Bilder bei der Verarbeitung verloren gehen oder weggelassen werden, was sich auf die Ergebnisse auswirkt. Die Wellenlänge des verwendeten SAR-Sensors begrenzt die beobachtete Verformungsrate. Katastrophale Erdrutsche, die sich schnell fortbewegen, können sich mit einer Geschwindigkeit von deutlich über Metern pro Minute verformen. Die aktuelle Generation von SAR-Satelliten kann diese extrem schnelle Bewegungsgeschwindigkeit nicht direkt überwachen47. Ein weiterer Nachteil ist die üppige Vegetation. Eine stärkere Vegetationsbedeckung führt zu einem Anstieg der volumetrischen Dekorrelation, was die Kohärenz verringert48. Die Kohärenz könnte erhöht werden, indem an den steilsten oder gefährlichsten bewachsenen Hängen Eckreflektoren angebracht werden, längere Wellenlängen wie das L-Band verwendet werden, das die Vegetation durchdringt, und/oder die zeitliche Auflösung erhöht wird, es treten jedoch auch Probleme mit der atmosphärischen Verzögerung auf. Dies könnte zu ungenauen Verformungsmessungen führen, ohne dass ausgefeilte Methoden zur atmosphärischen Abschwächung angewendet werden. Für dieses Untersuchungsgebiet wurden von einigen Forschern bisher ausschließlich auf quantitativen Methoden beruhende Anfälligkeitskarten erstellt, die auf visuell interpretierten Bestandsdaten basieren. Bei einem solchen Ansatz ist die Wahrscheinlichkeit, dass Bestandsdaten fehlen, maximal. Um diese Einschränkung zu überwinden und alle Arten von Erdrutschen für die Entwicklung eines vollständigen Erdrutschinventars zu kartieren, wurden optische Fernerkundungsinterpretationstechniken, Feldforschung und InSAR-Anwendungen zur Erdrutscherkennung eingesetzt und eine hochpräzise Karte der Anfälligkeit für Erdrutsche für das Gebiet erstellt.

Diese Studie präsentiert die Entwicklung eines aktualisierten Erdrutschinventars und der Schätzung der Verformungsgeschwindigkeit (Vslope) in einem 10 km langen Puffer entlang des KKH von Gilgit bis zum Khunjerab-Abschnitt in Nordpakistan. Die Ergebnisse dieser Untersuchung zeigen, dass die persistente Streuinterferometrie (PSInSAR) Erdrutschinventare erheblich aktualisieren kann. Dieser InSAR-Fortschritt funktioniert effizient, um Erdrutschgrenzen zu modifizieren, ihren Aktivitätszustand zu beurteilen und die Gleitkinematik besser zu verstehen. Die Verformungsgeschwindigkeit (Vslope) wurde mit 364 mm/Jahr am höchsten in der Region absorbiert. Das Budalas-Gebiet, das Khanabad-Gebiet, der Mayoon-Erdrutsch und das Attabad-Gebiet sind die stark deformierenden Zonen, die untersucht werden müssen, um künftige Katastrophen abzumildern. Erdrutsche mit einer Verschiebung > 25 mm/Jahr galten als Hochrisiko und 29 Erdrutsche wurden in dieser Studie kartiert und neu definiert. Das auf PSInSAR basierende aktualisierte Erdrutschinventar und der auslösende Faktor wurden mithilfe des FR-Modells formuliert, um eine Anfälligkeitskarte für das Gebiet zu erstellen, das in fünf Zonen von sehr hoch bis gering anfällig eingeteilt wurde. Neigung, lithologische Einheiten SKm, Q und Pm, Kahlheit und die seismischen Zonen entlang der Verwerfungslinien sind die wichtigsten Parameter für Erdrutsch- und Verformungsaktivitäten in dem Gebiet. Die Ergebnisse dieser Studie können zur Beurteilung der Gefahr von Erdrutschen und zur Risikoanalyse verwendet werden, um die Auswirkungen abzumildern und die zukünftige Entwicklung in dem Gebiet zu planen.

Die in diesem Artikel verwendeten Daten und Materialien sind auf Anfrage beim Autor der Korrespondenz erhältlich.

Radar mit synthetischer Apertur, interferometrisches SAR mit persistenter Streuung

Shuttle-Radar-Topographie-Mission

Digitales Höhenmodell

Signal-Rausch-Verhältnis

Auswahl spärlicher Punkte

Atmosphärischer Phasenschirm

Letzter Versuch

Scannendes Radar mit synthetischer Apertur

Permanente Scatter-Kandidaten

Sichtlinie

Millimeter pro Jahr

Höhenprofil

Europäische Raumfahrtagentur

Roy, P., Martha, TR, Khanna, K., Jain, N. & Kumar, KV Zeit- und Pfadvorhersage von Erdrutschen mithilfe von InSAR und Strömungsmodell. Fernerkundung. Umwelt. 271, 112899. https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.112899 (2022).

Artikel ADS Google Scholar

Hussain, S. et al. Optimierte Kartierung und Modellierung der Erdrutschanfälligkeit mithilfe der PS-InSAR-Technik: Eine Fallstudie des Chitral-Tals im Norden Pakistans. Geocarto Int. https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1914750 (2021).

Artikel Google Scholar

Zhao, F. et al. Kartierung der Erdrutschanfälligkeit des Karakorum Highway kombiniert mit der Anwendung der SBAS-InSAR-Technologie. Sensoren 19, 2685 (2019).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hewitt, K. Katastrophale Erdrutsche und ihre Auswirkungen auf die oberen Indusströme, Karakoram Himalaya, Nordpakistan. Geomorphologie 26, 47–80. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(98)00051-8 (1998).

Artikel ADS Google Scholar

Sato, HP et al. Interpretation der durch das Erdbeben im Norden Pakistans 2005 ausgelösten Erdrutschverteilung anhand von SPOT-5-Bildern. Erdrutsche 4, 113–122. https://doi.org/10.1007/s10346-006-0069-5 (2007).

Artikel Google Scholar

Chen, X. et al. Analyse des Dammbruchrisikos des Attabad-Erdrutschdamms in Pakistan und Notfall-Gegenmaßnahmen. Erdrutsche 14, 675–683. https://doi.org/10.1007/s10346-016-0721-7 (2017).

Artikel Google Scholar

Ali, S., Biermanns, P., Haider, R. & Reicherter, K. Kartierung der Erdrutschanfälligkeit mithilfe eines geografischen Informationssystems (GIS) entlang des Wirtschaftskorridors China-Pakistan (Karakoram Highway), Pakistan. Nat. Gefahren Erdsystem Wissenschaft. 19, 999–1022. https://doi.org/10.5194/nhess-19-999-2019 (2019).

Artikel ADS Google Scholar

Bacha, AS, Shafique, M. & van der Werff, H. Erdrutschinventur und Anfälligkeitsmodellierung mit Geodatentools im Hunza-Nagar-Tal im Norden Pakistans. J. Mt. Sci. 15, 1354–1370. https://doi.org/10.1007/s11629-017-4697-0 (2018).

Artikel Google Scholar

Farooq Ahmed, M. & David Rogers, J. Erdrutschinventarkarten auf regionaler Ebene des Wassereinzugsgebiets des Shyok-Flusses im Norden Pakistans. Stier. Ing. Geol. Umgebung. 75, 563–574. https://doi.org/10.1007/s10064-015-0773-2 (2016).

Artikel Google Scholar

Qing, F. et al. Anwendung von maschinellem Lernen zur Kartierung der Anfälligkeit für Murgänge entlang der Karakoram-Autobahn zwischen China und Pakistan. Remote Sens. 12, 2933 (2020).

Artikel Google Scholar

Du, J., Glade, T., Woldai, T., Chai, B. & Zeng, B. Bewertung der Erdrutschanfälligkeit basierend auf einer unvollständigen Erdrutschinventur im Jilong-Tal, Tibet, im chinesischen Himalaya. Ing. Geol. 270, 105572. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2020.105572 (2020).

Artikel Google Scholar

Su, X.-J. et al. Kartierung und Analyse von Erdrutschen entlang des China-Pakistan Karakorum Highway basierend auf der SBAS-InSAR-Erkennung im Jahr 2017. J. Mt. Sci. 18, 2540–2564. https://doi.org/10.1007/s11629-021-6686-6 (2021).

Artikel Google Scholar

Rosi, A. et al. Das neue Erdrutschinventar der Toskana (Italien), aktualisiert mit PS-InSAR: Geomorphologische Merkmale und Erdrutschverteilung. Erdrutsche 15, 5–19. https://doi.org/10.1007/s10346-017-0861-4 (2018).

Artikel Google Scholar

Dai, C. et al. Aktive Erdrutscherkennung basierend auf Sentinel-1-Daten und InSAR-Technologie im Kreis Zhouqu, Provinz Gansu, Nordwestchina. J. Earth Sci. 32, 1092–1103. https://doi.org/10.1007/s12583-020-1380-0 (2021).

Artikel Google Scholar

Guoqing, Y. & Jingqin, M. D-InSAR-Technik zur Überwachung der Bodensenkung. Erdwissenschaft. Vorderseite. 15, 239–243. https://doi.org/10.1016/S1872-5791(08)60059-7 (2008).

Artikel ADS Google Scholar

Ferretti, A. et al. Ein neuer Algorithmus zur Verarbeitung interferometrischer Datenstapel: SqueeSAR. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 49(9), 3460–3470 (2011).

Artikel ADS Google Scholar

Ali, M., Shahzad, MI, Nazeer, M. & Kazmi, JH Schätzung der Oberflächenverformung aufgrund eines Pasni-Erdbebens mittels SAR-Interferometrie. Int. Bogen. Fotogramm. Fernerkundung, Rauminformatik Wissenschaft. XLII–3, 23–29. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-23-2018 (2018).

Artikel Google Scholar

Ali, M., Shahzad, MI, Nazeer, M., Mahmood, I. & Zia, I. Schätzung der Oberflächenverformung aufgrund des Pasni-Erdbebens mittels RADAR-Interferometrie. Geocarto Int. 36, 1630–1645. https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1661031 (2021).

Artikel Google Scholar

Hooper, A., Segall, P. & Zebker, H. Interferometrisches Radar mit synthetischer Apertur mit permanenter Streuung für die Analyse der Krustenverformung, mit Anwendung auf Volcán Alcedo, Galápagos. J. Geophys. Res. Solid Earth 112, 7 (2007).

Artikel Google Scholar

Ciampalini, A., Raspini, F., Lagomarsino, D., Catani, F. & Casagli, N. Verfeinerung der Erdrutsch-Anfälligkeitskarte unter Verwendung von PSInSAR-Daten. Fernerkundung. Umwelt. 184, 302–315. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.07.018 (2016).

Artikel ADS Google Scholar

Yazici, BV & Tunc Gormus, E. Untersuchung der Effizienz der Persistent Scatter InSAR (PSInSAR)-Technik für die Kartierung von Erdrutschen: Eine Fallstudie im Artvin-Staudammgebiet in der Türkei. Geocarto Int. 37, 2293–2311. https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1818854 (2022).

Artikel Google Scholar

Jiaxuan, H., Mowen, X. & Atkinson, PM Dynamische Anfälligkeitskartierung von sich langsam bewegenden Erdrutschen mithilfe von PSInSAR. Int. J. Remote Sens. 41, 7509–7529. https://doi.org/10.1080/01431161.2020.1760398 (2020).

Artikel Google Scholar

Oliveira, SC, Zêzere, JL, Catalão, J. & Nico, G. Der Beitrag der PSInSAR-Interferometrie zur Erdrutschgefahr in schwach felsdominierten Gebieten. Erdrutsche 12, 703–719. https://doi.org/10.1007/s10346-014-0522-9 (2015).

Artikel Google Scholar

Hussain, S., Hongxing, S., Ali, M. & Ali, M. PS-InSAR-basierte validierte Erdrutschanfälligkeitsmodellierung: Eine Fallstudie des Ghizer-Tals im Norden Pakistans. Geocarto Int. 37, 3941–3962. https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1870165 (2021).

Artikel Google Scholar

Hastaoglu, KO Vergleich der Ergebnisse von PSInSAR und GNSS bei Zeitlupen-Erdrutschen, Koyulhisar, Türkei. Geomat. Nat. Gefahr. Risiko 7, 786–803. https://doi.org/10.1080/19475705.2014.978822 (2016).

Artikel Google Scholar

Searle, M., Khan, MA, Fraser, J., Gough, S. & Jan, MQ Die tektonische Entwicklung des Kohistan-Karakoram-Kollisionsgürtels entlang des Karakorum-Highway-Transekts im Norden Pakistans. Tectonics 18, 929–949 (1999).

Artikel ADS Google Scholar

Zeitler, PK Kühlungsgeschichte des Nordwest-Himalaya, Pakistan. Tectonics 4, 127–151 (1985).

Artikel ADS Google Scholar

Rehman, MU et al. Analyse von Erdrutschbewegungen mit interferometrischem Radar mit synthetischer Apertur: Eine Fallstudie im Hunza-Nagar-Tal, Pakistan. Remote Sens. 12, 2054 (2020).

Artikel ADS Google Scholar

Malamud, BD, Turcotte, DL, Guzzetti, F. & Reichenbach, P. Erdrutschinventare und ihre statistischen Eigenschaften. Erdbrandung. Proz. Land. 29, 687–711. https://doi.org/10.1002/esp.1064 (2004).

Artikel ADS Google Scholar

Galli, M., Ardizzone, F., Cardinali, M., Guzzetti, F. & Reichenbach, P. Vergleich von Erdrutschinventarkarten. Geomorphologie 94, 268–289. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2006.09.023 (2008).

Artikel ADS Google Scholar

Su, X. et al. Aktualisierung der Bestands-, Verformungs- und Entwicklungsmerkmale von Erdrutschen im Hunza-Tal, Nordwest-Karakorum, Pakistan durch SBAS-InSAR. Remote Sens. 14, 4907 (2022).

Artikel ADS Google Scholar

Hussain, ML, Shafique, M., Bacha, AS, Chen, X.-Q. & Chen, H.-Y. Erdrutschinventur und Anfälligkeitsbewertung unter Verwendung mehrerer statistischer Ansätze entlang der Karakorum-Autobahn im Norden Pakistans. J. Mt. Sci. 18, 583–598. https://doi.org/10.1007/s11629-020-6145-9 (2021).

Artikel Google Scholar

Song, C. et al. Auslösung und Wiederherstellung erdbebenbedingter Erdrutsche in Mittelitalien, die durch Satellitenradarbeobachtungen aufgedeckt wurden. Nat. Komm. 13, 7278. https://doi.org/10.1038/s41467-022-35035-5 (2022).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yilmaz, I. Kartierung der Anfälligkeit für Erdrutsche unter Verwendung von Frequenzverhältnissen, logistischer Regression, künstlichen neuronalen Netzen und deren Vergleich: Eine Fallstudie von Kat-Erdrutschen (Tokat – Türkei). Berechnen. Geosci. 35, 1125–1138. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2008.08.007 (2009).

Artikel ADS Google Scholar

Ciampalini, A. et al. Die Wirksamkeit hochauflösender LiDAR-Daten in Kombination mit PSInSAR-Daten in Erdrutschstudien. Erdrutsche 13, 399–410. https://doi.org/10.1007/s10346-015-0663-5 (2016).

Artikel Google Scholar

Singh, S., Raju, A. & Banerjee, S. Erkennung langsamer Erdrutsche in Teilen des Darjeeling-Sikkim-Himalaya, Nordostindien: Quantitative Einschränkungen von PSInSAR und seine Beziehung zu den strukturellen Diskontinuitäten. Erdrutsche https://doi.org/10.1007/s10346-022-01900-z (2022).

Artikel Google Scholar

Hooper, A., Zebker, H., Segall, P. & Kampes, B. Eine neue Methode zur Messung der Verformung an Vulkanen und anderen natürlichen Terrains mithilfe persistenter InSAR-Streuer. Geophys. Res. Lette. 31, 23 (2004).

Artikel Google Scholar

Ramzan, U., Fan, H., Aeman, H., Ali, M. & Al-qaness, M. Kombinierte Analyse von PS-InSAR und Hypsometrie-Integral (HI) zum Vergleich der seismischen Anfälligkeit und Bewertung verschiedener Regionen Pakistans. Wissenschaft. Rep. 12, 22423. https://doi.org/10.1038/s41598-022-26159-1 (2022).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Frattini, P., Crosta, GB, Rossini, M. & Allievi, J. Aktivität und kinematisches Verhalten tiefliegender Erdrutsche aus PS-InSAR-Verschiebungsratenmessungen. Erdrutsche 15, 1053–1070. https://doi.org/10.1007/s10346-017-0940-6 (2018).

Artikel Google Scholar

Zhang, Y. et al. Untersuchung langsamer Erdrutsche in der Region Zhouqu in China mithilfe von InSAR-Zeitreihen. Erdrutsche 15, 1299–1315. https://doi.org/10.1007/s10346-018-0954-8 (2018).

Artikel Google Scholar

Solari, L. et al. Überprüfung der Satelliteninterferometrie zur Erkennung von Erdrutschen in Italien. Remote Sens. 12, 1351 (2020).

Artikel ADS Google Scholar

Zhang, Y. et al. Vorhersage des Ausmaßes potenzieller Erdrutsche basierend auf InSAR-Techniken. Fernerkundung. Umwelt. 241, 111738. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111738 (2020).

Artikel ADS Google Scholar

Van Westen, CJ Die Modellierung von Erdrutschgefahren mithilfe von GIS. Überleben. Geophys. 21, 241–255. https://doi.org/10.1023/A:1006794127521 (2000).

Artikel ADS Google Scholar

Del Ventisette, C., Righini, G., Moretti, S. & Casagli, N. Aktualisierung der Bestandskarte multitemporaler Erdrutsche mithilfe weltraumgestützter SAR-Analyse. Int. J. Appl. Erdobs. Geoinf. 30, 238–246. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.02.008 (2014).

Artikel Google Scholar

Liu, X. et al. Integration von Sentinel-1- und ALOS/PALSAR-2-SAR-Datensätzen zur Kartierung aktiver Erdrutsche entlang des Jinsha-Flusskorridors, China. Ing. Geol. 284, 106033. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2021.106033 (2021).

Artikel Google Scholar

Hewitt, K. Katastrophale Felshangausfälle und spätquartäre Entwicklungen im Nanga Parbat-Haramosh-Massiv, oberes Indusbecken, Nordpakistan. Quatern. Wissenschaft. Rev. 28, 1055–1069. https://doi.org/10.1016/j.quascirev.2008.12.019 (2009).

Artikel ADS Google Scholar

Fobert, M.-A., Singhroy, V. & Spray, JG InSAR-Überwachung der Erdrutschaktivität in Dominica. Remote Sens. 13, 815 (2021).

Artikel ADS Google Scholar

Pepe, A. & Calò, F. Ein Überblick über interferometrische RADAR-Mehrspuransätze mit synthetischer Apertur (InSAR) zur Ermittlung von Erdoberflächenverschiebungen. Appl. Wissenschaft. 7, 1264 (2017).

Artikel Google Scholar

Referenzen herunterladen

Wir möchten uns ganz herzlich bei den Gutachtern für ihre konstruktiven Anregungen und Kommentare zu diesem Papier bedanken. Wir möchten auch der USGS, der NASA und der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) für die Bereitstellung frei zugänglicher Fernerkundungsdaten danken, um uns diese Forschungsarbeit zu erleichtern.

Fakultät für Fernerkundung und Informationstechnik, Universität Wuhan, Wuhan, 430079, China

Sajid Hussain, Bin Pan, Xianlong Zhang und Xianjian Shi

Staatliches Schlüssellabor für Informationstechnik in Vermessung, Kartierung und Fernerkundung, Universität Wuhan, Wuhan, 430079, China

Zeeshan Afzal

Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Universität Neapel Parthenope, 80133, Neapel, Italien

Muhammad Ali

Abteilung für Geologie und Geographie, West Virginia University, Morgantown, WV, 26505, USA

Muhammad Ali

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Konzeptualisierung, SH und BP; Methodik, SH; Software; Validierung, MA, ZA; formale Analyse, SH, MA und BP; Untersuchung, XZ; Ressourcen, SH und ZA; Datenkuratierung, Schreiben – Vorbereitung des Originalentwurfs, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung, SH, XS und MA; Visualisierung, SH; Betreuung, BP-Projektadministration, HF Alle Autoren haben die eingereichte Version des Manuskripts gelesen und sind damit einverstanden.

Korrespondenz mit Bin Pan.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Hussain, S., Pan, B., Afzal, Z. et al. Erdrutscherkennung und Bestandsaktualisierung mithilfe des Zeitreihen-InSAR-Ansatzes entlang des Karakorum Highway im Norden Pakistans. Sci Rep 13, 7485 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-34030-0

Zitat herunterladen

Eingegangen: 13. Februar 2023

Angenommen: 22. April 2023

Veröffentlicht: 09. Mai 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-34030-0

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.