青藏高原东南缘地形起伏大，构造运动活跃，发育着冰川和冻土，地质灾害种类多且发生频繁。为研究该地区地质灾害的分布特征和运动规律，选取澜沧江德钦段作为研究区，基于一个轨道的ALOS-2卫星和3个轨道的Sentinel-1A卫星数据，利用Stacking-InSAR和DS-InSAR技术分别进行了研究区大范围地质灾害调查和典型泥石流物源区的时间序列监测，并采用奇异谱分析(SSA)提取了形变的周期项特征。结果表明：研究区内共存在670个形变区域，石冰川占大部分，位于海拔较高的山顶，距澜沧江5 km的范围内有27个滑坡；选取的典型泥石流物源区2017～2022年形变时间序列呈线性趋势，其中石冰川周期项形变与降水量和气温存在相关性。

青藏高原东南缘地形起伏大，构造运动活跃，发育着冰川和冻土，地质灾害种类多且发生频繁。为研究该地区地质灾害的分布特征和运动规律，选取澜沧江德钦段作为研究区，基于一个轨道的ALOS-2卫星和3个轨道的Sentinel-1A卫星数据，利用Stacking-InSAR和DS-InSAR技术分别进行了研究区大范围地质灾害调查和典型泥石流物源区的时间序列监测，并采用奇异谱分析(SSA)提取了形变的周期项特征。结果表明：研究区内共存在670个形变区域，石冰川占大部分，位于海拔较高的山顶，距澜沧江5 km的范围内有27个滑坡；选取的典型泥石流物源区2017～2022年形变时间序列呈线性趋势，其中石冰川周期项形变与降水量和气温存在相关性。

融雪水是澜沧江流域春季径流的重要组成部分，掌握澜沧江上游积雪变化规律，准确模拟融雪径流过程，对澜沧江流域梯级水电站水资源科学调度具有重要意义。基于2000—2019年卫星遥感积雪覆盖率数据，采用Mann-Kendall趋势检验法分析了澜沧江上游积雪覆盖率的时空变化规律，构建了融雪径流模型(SRM),模拟了澜沧江上游2008—2018年融雪期径流过程，并基于粒子群优化(PSO)算法开展了参数率定。结果表明：(1)澜沧江上游积雪覆盖率在春季、秋季、冬季呈不显著增大趋势，在夏季呈不显著减小趋势，春、夏、秋、冬四季多年平均积雪覆盖率分别为0.16、0.06、0.13、0.17。(2)澜沧江源区西南和北部沿界狭长区域积雪覆盖率在四季均呈增大趋势，东南区域积雪覆盖率呈减小趋势；其中，西北部区域积雪覆盖率增幅在冬季达到最大，可达3%/a。(3)SRM在澜沧江上游具有较好的适用性，1—5月份率定期和验证期确定性系数分别为0.87和0.78。研究结果对高寒区融雪径流模拟研究具有一定的参考价值。

融雪水是澜沧江流域春季径流的重要组成部分，掌握澜沧江上游积雪变化规律，准确模拟融雪径流过程，对澜沧江流域梯级水电站水资源科学调度具有重要意义。基于2000—2019年卫星遥感积雪覆盖率数据，采用Mann-Kendall趋势检验法分析了澜沧江上游积雪覆盖率的时空变化规律，构建了融雪径流模型(SRM),模拟了澜沧江上游2008—2018年融雪期径流过程，并基于粒子群优化(PSO)算法开展了参数率定。结果表明：(1)澜沧江上游积雪覆盖率在春季、秋季、冬季呈不显著增大趋势，在夏季呈不显著减小趋势，春、夏、秋、冬四季多年平均积雪覆盖率分别为0.16、0.06、0.13、0.17。(2)澜沧江源区西南和北部沿界狭长区域积雪覆盖率在四季均呈增大趋势，东南区域积雪覆盖率呈减小趋势；其中，西北部区域积雪覆盖率增幅在冬季达到最大，可达3%/a。(3)SRM在澜沧江上游具有较好的适用性，1—5月份率定期和验证期确定性系数分别为0.87和0.78。研究结果对高寒区融雪径流模拟研究具有一定的参考价值。

积雪是地表特征的重要参数，其对辐射收支、能量平衡及天气和气候变化有重要影响。基于1979-2018年积雪深度卫星数据及同期的格点型降水和气温观测资料，分析了澜沧江上游乌弄龙流域积雪的时空变化特征及其与气候因子的关系。采用回归分析法分析积雪及气候因子随时间的变化趋势和幅度。利用相关分析法研究降水、气温对积雪的影响及其空间规律。结果表明：流域内降水量、气温和雪深空间分布不均，西北部和东南部积雪深度较大；年降水量和年均气温呈逐年上升趋势，流域各部分上升速度存在明显差异，年均雪深表现为整体下降趋势且主要集中在流域西北部和中部区域；积雪深度与降水量多为正相关，与气温多为负相关，在研究区上游和下游表现的相关性较强。

积雪是地表特征的重要参数，其对辐射收支、能量平衡及天气和气候变化有重要影响。基于1979-2018年积雪深度卫星数据及同期的格点型降水和气温观测资料，分析了澜沧江上游乌弄龙流域积雪的时空变化特征及其与气候因子的关系。采用回归分析法分析积雪及气候因子随时间的变化趋势和幅度。利用相关分析法研究降水、气温对积雪的影响及其空间规律。结果表明：流域内降水量、气温和雪深空间分布不均，西北部和东南部积雪深度较大；年降水量和年均气温呈逐年上升趋势，流域各部分上升速度存在明显差异，年均雪深表现为整体下降趋势且主要集中在流域西北部和中部区域；积雪深度与降水量多为正相关，与气温多为负相关，在研究区上游和下游表现的相关性较强。

三江源地区(89°45'–102°23'E, 31°39'–36°12'N)位于青藏高原中东部和青海省南部,是我国重要的水源涵养区和生态环境保护关键地区,发育在该地区的冰川是长江、黄河和澜沧江(境外称湄公河)的重要水源补给。基于Landsat TM/OLI遥感影像数据和SRTM 1弧秒DEM数据,采用波段比值法并结合人工目视修订获得了该地区2000年、2010年和2019年冰川边界矢量数据,并给出了各条冰川的名称、所在山系和流域、面积、高程及遥感影像数据源等信息。本数据集包括三江源地区三期冰川边界矢量数据和2000–2019年各条冰川的面积变化数据,可作为三江源地区冰川变化和冰川水资源评估等研究的基础数据。

三江源地区(89°45'–102°23'E, 31°39'–36°12'N)位于青藏高原中东部和青海省南部,是我国重要的水源涵养区和生态环境保护关键地区,发育在该地区的冰川是长江、黄河和澜沧江(境外称湄公河)的重要水源补给。基于Landsat TM/OLI遥感影像数据和SRTM 1弧秒DEM数据,采用波段比值法并结合人工目视修订获得了该地区2000年、2010年和2019年冰川边界矢量数据,并给出了各条冰川的名称、所在山系和流域、面积、高程及遥感影像数据源等信息。本数据集包括三江源地区三期冰川边界矢量数据和2000–2019年各条冰川的面积变化数据,可作为三江源地区冰川变化和冰川水资源评估等研究的基础数据。

西南山区地质灾害频发,近年来,茂县滑坡、白格滑坡、水城滑坡等多起大型滑坡灾害表明,灾难型滑坡事件的发生不仅与该地区易孕育地质灾害的条件有关,无法准确识别与监控滑坡灾害的发育发展情况也是主要因素之一。本文利用基于主动式微波遥感成像的InSAR技术,针对传统的地面式地质灾害调查手段与光学遥感技术受限的高山地区,以海拔高、地形陡,夏秋季山高林密、多降雨,春冬季天气寒冷、多降雪的澜沧江梅里雪山段为例,开展活动性地质灾害识别的研究。使用多源遥感数据,包括SAR与多时相传统光学遥感影像,以及PALSAR–1/2和升、降轨的Sentinel–1数据,展开多时段、多角度、多波长、多空间分辨率的组合对地观测;结合D-InSAR、IPTA-InSAR和Stacking计算结果,人机交互及目视解译,并利用Google Earth平台多时相光学遥感数据及3维地貌进行核验。针对典型滑坡灾害进行地面核验,结合现场调查结果与InSAR计算结果分析其稳定性,得到如下成果:1)共识别滑坡地质灾害92处,其中:位于澜沧江河谷段的滑坡地质灾害共76处（占总解译数的82.6%）,澜沧江支流解译5处,德钦县城周边地区解译滑坡1...

西南山区地质灾害频发,近年来,茂县滑坡、白格滑坡、水城滑坡等多起大型滑坡灾害表明,灾难型滑坡事件的发生不仅与该地区易孕育地质灾害的条件有关,无法准确识别与监控滑坡灾害的发育发展情况也是主要因素之一。本文利用基于主动式微波遥感成像的InSAR技术,针对传统的地面式地质灾害调查手段与光学遥感技术受限的高山地区,以海拔高、地形陡,夏秋季山高林密、多降雨,春冬季天气寒冷、多降雪的澜沧江梅里雪山段为例,开展活动性地质灾害识别的研究。使用多源遥感数据,包括SAR与多时相传统光学遥感影像,以及PALSAR–1/2和升、降轨的Sentinel–1数据,展开多时段、多角度、多波长、多空间分辨率的组合对地观测;结合D-InSAR、IPTA-InSAR和Stacking计算结果,人机交互及目视解译,并利用Google Earth平台多时相光学遥感数据及3维地貌进行核验。针对典型滑坡灾害进行地面核验,结合现场调查结果与InSAR计算结果分析其稳定性,得到如下成果:1)共识别滑坡地质灾害92处,其中:位于澜沧江河谷段的滑坡地质灾害共76处（占总解译数的82.6%）,澜沧江支流解译5处,德钦县城周边地区解译滑坡1...