基于机器学习的时间序列InSAR与多源地表因子融合的滑坡识别与易发性评估

来自国内的研究人员通过整合时间序列干涉合成孔径雷达(InSAR)技术与多源地表因子，创新性地应用机器学习方法开展滑坡识别与易发性评估研究。该研究构建了高精度滑坡识别模型，实现了复杂地形条件下滑坡灾害的早期预警，为地质灾害防控提供了新的技术支撑。研究成果发表在遥感领域权威期刊，对提升区域地质灾害防治能力具有重要意义。

　　

这项创新研究巧妙地将时间序列干涉合成孔径雷达(InSAR)技术与机器学习算法相结合，开创性地整合了多种地表环境因子，构建了高精度的滑坡识别与风险评估体系。科研团队采用先进的时间序列分析方法处理雷达卫星数据，精确捕捉地表毫米级形变特征。通过融合坡度、岩性、植被覆盖等多维环境参数，研发了基于随机森林(Random Forest)和深度学习算法的智能识别模型。实验结果表明，该方法在复杂山区地形条件下展现出优异的识别性能，准确率较传统方法提升显著。特别值得注意的是，研究提出的动态易发性评估框架能够有效反映滑坡灾害的时空演化规律，为地质灾害早期预警提供了可靠的技术支撑。这项跨学科研究成果不仅推动了遥感地质学的发展，也为国土空间规划和灾害风险管理提供了科学依据。