中巴经济走廊是我国“一带一路”战略的旗舰项目，其核心通道中巴公路，是巴基斯坦北部地区的重要交通纽带，对巴基斯坦北部地区的经济发展具有重要意义，同时也是中国通往巴基斯坦地区及南亚次大陆的陆上交通要道，地理位置极为重要。然而受印度板块和欧亚板块强烈碰撞，地质条件极为复杂，活动断裂发育，地震频发，沿线的滑坡地质灾害对公路的安全和正常运营造成极大威胁。洪扎河谷城镇密集、人口众多，地质灾害多发，地质环境安全与灾害防治具有重要实际及战略意义。

图1研究区位置及地质构造概况

该研究通过融合SBAS-InSAR遥感监测技术与机器学习方法，在喀喇昆仑山脉洪扎河谷滑坡易发性评估方面实现重要突破，为中巴经济走廊沿线地质灾害及其风险防控提供了科学依据。研究应用了2019-2020年共87景Sentinel-1A升降轨数据，运用SBAS-InSAR技术监测了该区域毫米级形变信息，精确识别53处活动潜在滑坡。并基于光学影像解译的65处历史滑坡数据，经实地验证后构建了包含118处滑坡综合属性的数据库。以斜坡单元代替常用的栅格单元，将InSAR形变速度作为动态评估指标引入评估体系，显著提升了滑坡识别精度。

最终筛选支持向量分类法（SVC）进行滑坡易发性制图（LSM），该方法在坡度单元等具有地貌学意义的单元分区中展现出显著优势。研究表明，洪扎河谷约24%的区域属于高易发区，明确了坡高、坡向、岩性、地震及断裂距离等地形、地质条件与构造活动是滑坡发育的主导因素，打破了传统以冰川作用为主的认知。

图2基于SBAS-InSAR和机器学习的滑坡综合识别编目-易发性评价-综合验证-特征分析总体技术流程图

图3喀喇昆仑山洪扎河谷滑坡综合识别编目成果

图4洪扎河谷滑坡易发性评价制图

SBAS-InSAR与机器学习结合的滑坡识别—易发性评价—综合验证—易发性特征及因子分析集成方法，相比传统方法和简单历史滑坡清单，能更高效地实现滑坡易发性高效精准制图，且具有更强应用价值与预测潜力。研究结果有望为喀喇昆仑公路及洪扎河谷工程项目的滑坡管理与风险防控提供支持，同时提升区域安全水平。此外，该研究方法还可为喀喇昆仑山脉及高亚洲山区的滑坡易发性制图与灾害管理提供参考范例。

该研究结果以“An Integrated Landslide Susceptibility Assessment in the Karakoram Mountains based on SBAS-InSAR and Machine Learning: A Case Study of the Hunza Valley”为题，近期发表于国际权威期刊《Bulletin of Engineering Geology and the Environment》，我院苏晓军博士为第一作者，与兰州大学、巴基斯坦COMSATS大学联合完成。研究工作得到青海省自然科学基金团队项目（2024-ZJ-904-05）、青年基金（2025-ZJ-907Q）、第二次青藏高原科学考察队（SQ2021QZKK0201、2019QZKK0906-02）、甘肃省重点人才项目（2022RCXM033）、国家自然科学基金（41661144046）、青海师范大学青年科研基金（2024QZR08）及青海省拔尖人才项目的联合资助。研究得到了兰州大学地质灾害研究团队孟兴民教授和张毅副教授的大力支持与指导。

原文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s10064-025-04299-8

论文信息：Su, Xiaojun, Zhang, Yi, Meng, Xingmin,Rehman Ur Mohib,YueDongxia,Zhao Yan,Zhou Ziqiang,GuoFuyun, Zhou Qiang,Niu Baicheng. An Integrated Landslide Susceptibility Assessment in the Karakoram Mountains based on SBAS-InSAR and Machine Learning: A Case Study of the Hunza Valley. Bulletin of Engineering Geology and the Environment 84, 280 (2025). https://doi.org/10.1007/s10064-025-04299-8