【摘 要】
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为尽可能早地发现并排查出高速公路灾害的隐患点,本文以昆磨高速公路的昆明至玉溪路段为例,首先基于PS-InSAR技术,利用45景Sentinel-1影像获得了研究区域2018—2019年的沉降
【机 构】
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昆明理工大学; 贵州工程应用技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51574242);贵州省教育厅自然科学研究项目([2018]071;[2018]405)
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为尽可能早地发现并排查出高速公路灾害的隐患点,本文以昆磨高速公路的昆明至玉溪路段为例,首先基于PS-InSAR技术,利用45景Sentinel-1影像获得了研究区域2018—2019年的沉降速率图。然后对沉降严重区域进行横纵断面分析,识别出昆磨高速公路沿线的隐患路段。最后对这些路段的进一步监测提出建议。研究表明,昆磨高速公路沿线总体呈现出较为平缓的沉降趋势,但存在着3个严重沉降区。分别是谢井村和朱井村路段、昆磨高速公路与东绕城高速公路交界处路段,以及昆磨高速公路与晋新公路交界处路段。因此证明了PS-InSAR技术能有效排查高速公路沿线的灾害隐患。
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