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【研究概况】
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室许强教授等通过总结大量实践案例，进一步明确了滑坡隐患的定义，并将滑坡隐患分为正在变形区、历史变形破坏区和潜在不稳定斜坡3类，提出了针对不同类型滑坡隐患的识别技术和方法。正在变形区主要利用光学遥感和合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术相结合进行识别，历史变形破坏区可利用光学遥感和机载激光雷达技术（LiDAR）进行识别，而潜在不稳定斜坡靠遥感和传统调查手段很难识别，需大力发展航空-半航空物探技术，快速查明斜坡地下结构，尤其是基覆界面空间展布和地下水状况，通过稳定性的量化分析来圈定危险区域和具体部位。
【滑坡隐患类型与特征】
滑坡是在重力（或叠加地震力、水压力等）作用下，斜坡岩土体沿某一面以水平运动为主的变形破坏现象，包括变形和破坏两个过程。破坏是指斜坡岩土体中已形成贯通性破坏面并发生显著位移的短暂过程；变形则是指贯通性破坏面形成前的部分变形与局部破裂。
滑坡隐患可分为三类：
第I类：正在变形区：当前正在发生变形，且具有明显变形迹象和特征的区域或部位。图1是典型滑坡（推移式滑坡）地表变形迹象的示意图。坡体后缘出现拉张裂缝，随着变形持续，可能形成多级弧形张裂缝、下错台坎和滑坡壁，地表裂缝会逐渐有序，最终形成滑坡边界的主裂缝。
典型滑坡地表变形迹象
第II类：历史变形破坏区：历史上发生过失稳破坏，但当前并未变形的区域。例如，2020年发生的四川省丹巴县阿娘寨滑坡，其本身位于一大型古滑坡堆积体前部（见图2（a）），2020-06-17从主河道支沟冲出的泥石流堆积物堵塞主河道，因古滑坡前缘为凹岸，溃决洪水掏蚀坡脚导致阿娘寨古滑坡局部复活，前缘出现明显的变形迹象（见图2（b）、2（c））。
阿娘寨滑坡光学影像
第III类：潜在不稳定斜坡：历史上未曾发生过变形破坏，当下也无明显变形迹象，但其稳定性较差，易突发失稳破坏。例如，2020-08-21四川省汉源县海子村发生滑坡，造成7人死亡、2人失联，时序InSAR分析结果也显示滑前数天内未见明显变形。此类滑坡发生前，斜坡区并无明显的变形迹象，利用遥感和一般地质调查手段很难判断其稳定性，评判其滑坡风险；同时滑坡发生具有突发性，且多在强降雨期间发生，主动防范难度极大，需研究有效的识别技术和方法。
【不同类型滑坡隐患识别方法】
1.正在变形区识别方法
对于正在变形区的第I类滑坡隐患，通常表现出明显的变形迹象，这些迹象可以通过光学遥感影像和合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术识别。例如，光学遥感影像能够捕捉到地表的显著变化，而InSAR技术可以监测地表的缓慢变形。因此，首先使用这两种技术对正在变形区进行初步识别，随后通过地质调查进行验证和筛查。以四川省茂县石大关滑坡隐患为例，分析了2010年、2016年、2019年和2021年多期历史影像（图3）。结果表明，滑坡隐患区的变形迹象明显，后缘裂缝逐年扩大，前部出现强变形区，且后缘形成了多级拉张裂缝，这些裂缝逐年加宽加大。
四川省茂县石大关滑坡隐患以及局部区域历史影像
具体来说，通过光学遥感影像可以有效识别具有明显变形迹象的区域，但这种方法容易受到云雾天气和植被覆盖的影响，且在变形初期，变形迹象不显著时光学影像反映不明显。InSAR技术则可以有效识别大面积正在缓慢变形的区域，但其效果易受观测角度、植被覆盖、水汽以及数据处理技术等因素的制约。如图4为分别使用陆地观测卫星（advancedlandobservingsatellite-2，ALOS-2）升轨、哨兵1号升降轨数据获取小金县同一区域的Stacking-InSAR结果，条纹集中区即为形变异常区，进一步结合光学影像确认其为滑坡隐患。
针对正在变形区的滑坡隐患，建议采用多时相高分辨率光学影像和InSAR技术相结合的方式，充分利用影像的图谱信息和InSAR的量化形变信息，从形态和形变两方面进行综合识别，以提高识别的准确性。
2. 历史变形破坏区早期识别方法
图5展示了滑坡地貌的典型特征。后缘由于岩土体滑移留下“圈椅状”地貌，前缘则是滑坡堆积区，形成“舌状”凸起地形。这样的地貌特征有助于利用遥感影像进行识别和监测。而对于植被茂密区域，由于植被的遮挡，再加上长时间的自然和人工改造，滑坡原始地貌可能已发生一定的改变，利用光学遥感影像解译识别起来就较困难，而激光雷达在这方面具有独特的优势，可以很好地弥补光学遥感的不足。利用激光雷达不仅可以通过激光点云数据获取高精度数字表面模型（digitalsurfacemodel，DSM），还可去除植被获取高精度数字高程模型（digitalelevationmodel，DEM）（精度一般优于0.5m），使古老滑坡体、大型堆积体、裂缝等历史“损伤”暴露无遗。例如，图6（a）所示为某典型古老滑坡体的光学影像，因茂密的植被遮盖了滑坡区原有的地表形态，仅通过光学影像较难识别出该古滑坡，但利用激光雷达技术（lightdetectionandranging，LiDAR）获取的DEM生成的SVF影像，使两处古老滑坡一览无余（图6（b）），后缘边界、台坎、前缘发育的多处次级滑动也清晰可见（图6（c）、6（d））。因此，将高分辨率的光学影像与机载 LiDAR 获取的高分辨率 DEM 及其衍生产品有机 结合，可对第 II 类滑坡隐患进行有效识别。
3. 历史变形破坏区早期识别方法
潜在不稳定斜坡的识别比其他类型的滑坡更具挑战性，因为这类斜坡既没有滑坡地貌特征，滑坡发生前也无明显的变形迹象。因此，传统的地质调查和综合遥感技术难以评判其稳定性和滑坡危险性。
主要识别方法包括一是地表三维地形分析，通过机载LiDAR（适用于植被茂密区）和航空摄影测量（适用于无或低植被覆盖区）查明斜坡地表的三维地形。
二是内部结构探测，为了更深入了解斜坡的内部结构及地下水的发育分布状况，需要采用勘探手段，如钻探、物探和坑槽探。但由于潜在不稳定斜坡特征不明显、分布广泛，传统勘探手段难以满足需求，因此需要发展更快捷的勘探技术。还有航空-半航空物探技术，这项技术被认为是解决此问题的首选，可以快速查明斜坡地下结构，特别是基覆界面和地下水状况。通过这些数据，可以进行不同工况下斜坡稳定性的量化分析，评估危险区域和具体部位（图7）。
研究人员总结了滑坡隐患的三种类型：正在变形区、历史变形破坏区和潜在不稳定斜坡，并介绍了针对每种类型的识别方法，分别是光学遥感与InSAR技术、光学遥感与LiDAR技术，以及发展航空和半航空物探技术。文章强调，滑坡隐患识别面临重大挑战，需要综合应用多种技术手段，以提高识别的准确性和可靠性。