一种融合CNN与SBAS-InSAR技术的地表形变检测与分类方法及系统

本发明涉及一种融合CNN与SBAS‑InSAR技术的地表形变检测与分类方法及系统，其步骤包括：通过小基线子集与干涉合成雷达技术(SBAS‑InSAR)获取高精度形变数据，结合经PCA增强的光学卫星影像、高程、土壤物理参数及地质地貌图等多源地理信息，构建CNN分类框架，实现滑坡、沉降、抬升等形变类型识别。流程包括多源卫星数据采集与预处理(含InSAR视线速度分解及光学/地形特征提取)、基于坡度与形变速度阈值的分类算法生成初步形变标签，再通过多层CNN模型识别形变类型。该方法在大范围区域自动聚类分析形变模式，显著提升形变类型识别的准确性和细节表现，准确率达93％，优于传统方法，为地质灾害监测提供稳健且可扩展的工具平台，助力滑坡或地面沉降易发区的积极风险管理。