基于InSAR与机器学习参数反演的滑坡数值模拟：从三维形变分解到Massflow运动模拟
基于InSAR与机器学习参数反演的滑坡数值模拟：从三维形变分解到Massflow运动模拟
摘要
滑坡是严重的地质灾害，准确评估滑坡失稳后的运动范围与堆积特征对灾害风险防控具有重要意义。传统滑坡数值模拟受限于岩土参数的获取困难以及数值模型计算效率低下等问题。本文提出一套完整的滑坡参数反演与数值模拟技术框架，整合InSAR三维形变分解、质量守恒厚度反演、机器学习替代模型与Massflow运动模拟。首先利用升降轨Sentinel-1 InSAR数据，通过最小二乘方法结合坡向约束分解滑坡东西、南北、垂直三维形变场，并转换至坡向坐标系下的沿坡向与法向形变。其次，基于三维形变场与质量守恒原理反演滑坡体基准厚度分布。再次，对厚度场与岩土参数进行参数化处理，利用拉丁超立方采样在设计空间内生成代表性参数组合，通过有限元物理模型计算对应位移场构建训练样本，在此基础上建立LSTM神经网络快速替代模型。以InSAR位移场为约束构建目标函数，利用贝叶斯优化迭代获取最优厚度与岩土参数组合。将最优参数输入物理模型与Massflow软件进行验证与运动模拟，计算滑坡失稳后的堆积厚度、滑动距离及运动速度。以某典型滑坡为例的实证研究结果表明，本文方法能够在保证计算精度的前提下将参数反演计算效率提升约50000倍，为滑坡灾害动态评估与早期预警提供了高效可行的技术方案。
关键词：InSAR；滑坡厚度反演；机器学习替代模型；参数反演；Massflow；数值模拟
1 引言
1.1 研究背景与意义
滑坡作为最常见的