ABSTRACT A landslide susceptibility map (LSM) is a valuable tool for landslide assessment and land use management. This research proposes a landslide susceptibility dynamic map (DLSM) to increase LSM utility and update the predicted map in a time series. Slope units, as basic mapping units, were produced to define the landslide boundaries and simplify the mapping in the DLSM. The permanent scatterer interferometric synthetic aperture radar (PSInSAR) technique was used to estimate the line of sight velocity (V los). This was then reprojected into the velocity in the steepest slope direction (V slope) to avoid the influence of geometric distortion. The DLSM was produced by integrating, using slope unit aggregate values, the susceptibility (probability) of landsliding predicted by logistic regression based on eight spatial covariates and the V slope predicted using the PSInSAR technique. The DLSM is a dynamically changing susceptibility map in which susceptibility is increased in certain months, particularly where surface velocity increases following the rainy season. The proportion of the study area classified with extremely high susceptibility increased from 22.2% to 44.8% after the rainy season. The DLSM, thus, potentially improves the prediction reliability for slow-moving landslides and, in particular, can help to avoid false negatives. The DLSM can be applied in areas for which radar data are available and can provide more reliable and readily interpretable results to decision-makers.

中文翻译：

---

使用 PSInSAR 绘制慢速滑坡动态敏感性图

摘要滑坡敏感性图（LSM）是滑坡评估和土地利用管理的重要工具。本研究提出了滑坡敏感性动态图 (DLSM)，以增加 LSM 效用并按时间序列更新预测图。坡度单元作为基本的绘图单元，用于定义滑坡边界并简化 DLSM 中的绘图。永久散射体干涉合成孔径雷达（PSInSAR）技术用于估计视线速度（V los ）。然后将其重新投影到最陡坡方向（V 坡度）的速度中，以避免几何失真的影响。DLSM 是通过积分产生的，使用斜率单位聚合值，基于八个空间协变量和使用 PSInSAR 技术预测的 V 坡度的逻辑回归预测的滑坡的敏感性（概率）。DLSM 是一个动态变化的敏感性图，其中敏感性在某些月份增加，特别是在雨季后地表速度增加的情况下。雨季过后，被归类为极高易感性的研究区比例从 22.2% 增加到 44.8%。因此，DLSM 有可能提高缓慢移动滑坡的预测可靠性，特别是有助于避免假阴性。DLSM 可应用于有雷达数据的领域，可为决策者提供更可靠且易于解释的结果。DLSM 是一个动态变化的敏感性图，其中敏感性在某些月份增加，特别是在雨季后地表速度增加的情况下。雨季过后，被归类为极高易感性的研究区比例从 22.2% 增加到 44.8%。因此，DLSM 有可能提高缓慢移动滑坡的预测可靠性，特别是有助于避免假阴性。DLSM 可应用于有雷达数据的领域，可为决策者提供更可靠且易于解释的结果。DLSM 是一个动态变化的敏感性图，其中敏感性在某些月份增加，特别是在雨季后地表速度增加的情况下。雨季过后，被归类为极高易感性的研究区比例从22.2%增加到44.8%。因此，DLSM 有可能提高缓慢移动滑坡的预测可靠性，特别是有助于避免假阴性。DLSM 可应用于有雷达数据的领域，可为决策者提供更可靠且易于解释的结果。雨季过后2%到44.8%。因此，DLSM 有可能提高缓慢移动滑坡的预测可靠性，特别是有助于避免假阴性。DLSM 可应用于有雷达数据的领域，可为决策者提供更可靠且易于解释的结果。雨季过后2%到44.8%。因此，DLSM 有可能提高缓慢移动滑坡的预测可靠性，特别是有助于避免假阴性。DLSM 可应用于有雷达数据的领域，可为决策者提供更可靠且易于解释的结果。