Abstract A robust geodetic framework comprising Terrestrial Laser Scanner (TLS), Global Navigation Satellite Systems (GNSS), Robotic Total Station (RTS) and Multi-temporal InSAR (MT-InSAR) was employed first in India to investigate a landslide-prone Sirobagarh region, Uttarakhand, at different spatial extents, and to evaluate the relationship amongst the displacement estimates obtained from the applied surveying techniques. TLS derived digital elevation models indicated displacements >5 m on the landslide upper scarp. GNSS- and RTS-based observations showed horizontal movements towards the Alaknanda river in the landslide slope direction (maximum values: 0.1305 and 0.045 m, respectively), and downward vertical motion (largest subsidence magnitude: −2.1315 and −0.030 m, respectively). MT-InSAR processing of Sentinel-1a images identified 21071 measurement pixels, highlighting subsidence around the landslide (mean velocity range: −0.110 to 0.008 m/year). Analysis of displacement vectors using vector equality, cross-covariance, cross-correlation and principal component analysis reveals that GNSS vertical displacement estimates were partially correlated with MT-InSAR measurements (correlated for epoch difference 2–3), whereas there was good cross-correlation between MT-InSAR and LiDAR observations throughout. The displacement estimates and their analyses evident unstable movement of the landslide scarp occurring due to debris flow and rainfall, and a relatively moderate subsidence activity in the surrounding areas lying in the landslide zone.

中文翻译：

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使用激光雷达、SAR 干涉测量和大地测量监测印度北阿坎德邦 Sirobagarh 滑坡的滑坡活动

摘要 印度首先采用了由地面激光扫描仪 (TLS)、全球导航卫星系统 (GNSS)、机器人全站仪 (RTS) 和多时相 InSAR (MT-InSAR) 组成的强大大地测量框架来调查易发生滑坡的 Sirobagarh 地区。 ，北阿坎德邦，在不同的空间范围内，并评估从应用测量技术获得的位移估计之间的关系。TLS 衍生的数字高程模型表明滑坡上部陡坡上的位移 >5 m。基于 GNSS 和 RTS 的观测显示在滑坡方向上向 Alaknanda 河水平移动（最大值：分别为 0.1305 和 0.045 m），以及向下的垂直运动（最大沉降量：分别为 -2.1315 和 -0.030 m）。Sentinel-1a 图像的 MT-InSAR 处理确定了 21071 个测量像素，突出了滑坡周围的沉降（平均速度范围：-0.110 至 0.008 m/年）。使用向量等式、互协方差、互相关和主成分分析对位移向量进行分析表明，GNSS 垂直位移估计与 MT-InSAR 测量部分相关（与纪元差异 2-3 相关），而具有良好的互相关在整个 MT-InSAR 和 LiDAR 观测之间。位移估计及其分析表明，由于泥石流和降雨而发生的滑坡陡坡的不稳定运动，以及位于滑坡带周围地区的相对温和的沉降活动。110 至 0.008 m/年）。使用向量等式、互协方差、互相关和主成分分析对位移向量进行分析表明，GNSS 垂直位移估计与 MT-InSAR 测量部分相关（与纪元差异 2-3 相关），而具有良好的互相关在整个 MT-InSAR 和 LiDAR 观测之间。位移估计及其分析表明，由于泥石流和降雨而发生的滑坡陡坡的不稳定运动，以及位于滑坡带周围地区的相对温和的沉降活动。110 至 0.008 m/年）。使用向量等式、互协方差、互相关和主成分分析对位移向量进行分析表明，GNSS 垂直位移估计与 MT-InSAR 测量部分相关（与纪元差异 2-3 相关），而具有良好的互相关在整个 MT-InSAR 和 LiDAR 观测之间。位移估计及其分析表明，由于泥石流和降雨而发生的滑坡陡坡的不稳定运动，以及位于滑坡带周围地区的相对温和的沉降活动。互相关和主成分分析表明，GNSS 垂直位移估计与 MT-InSAR 测量部分相关（与纪元差异 2-3 相关），而 MT-InSAR 和 LiDAR 观测之间始终存在良好的互相关。位移估计及其分析表明，由于泥石流和降雨而发生的滑坡陡坡的不稳定运动，以及位于滑坡带周围地区的相对温和的沉降活动。互相关和主成分分析表明，GNSS 垂直位移估计与 MT-InSAR 测量部分相关（与纪元差异 2-3 相关），而 MT-InSAR 和 LiDAR 观测之间始终存在良好的互相关。位移估计及其分析表明，由于泥石流和降雨而发生的滑坡陡坡的不稳定运动，以及位于滑坡带周围地区的相对温和的沉降活动。