新知丨SAR遥感：面向成灾前的形变监测技术
2020/7/10 7:30:00 中科院之声
受印度洋、太平洋两大板块挤压、冲撞，加上亚欧地震带和环太平洋地震带两面裹挟……这样复杂且活跃的地质构造致使我国境内地质隐患广泛分布，自然地质灾害严重。同时，随着我国经济的发展和人口的增长，人类干涉自然环境的能力增强，人为地质灾害呈现越来越严重的趋势。尤其是在部分山区，人类的长期过度开发，对自然环境造成了严重破坏，地质灾害的威胁日益显著。
据国土资源部指导编纂的《全国地质灾害通报》显示，近五年间我国境内平均每年发生各类地质灾害7866起，死亡失踪312人，造成直接经济损失32.3亿元。各类灾害中，尤以滑坡最为频发。例如，2017年6月24日，四川省阿坝州茂县新磨村大型山体滑坡致使118人遇难失踪。2018年10月10日，金沙江白格特大型山体滑坡堵塞金沙江干流形成堰塞湖，对周边人员的生命财产及下游水电站的安全运行造成严重威胁。
诸如此类，滑坡灾害对人类生命安全造成威胁的同时，也在一定程度影响着区域经济、社会的可持续发展。因此，提高我国自然灾害防治能力，实施自然灾害监测预警信息化工程及自然灾害防治技术装备现代化工程变得尤为重要，而该工程的推进离不开有效的监测预警手段及其关键技术研究。
在众多监测手段中，星载SAR (Synthetic Aperture Radar)遥感因能满足滑坡监测中全天时、全天候、周期性、稳定观测的数据需求，具备覆盖面广、分辨率高、人工消耗低等优势，受到研究者广泛关注。但是，当前利用SAR遥感技术进行的滑坡研究，多集中于灾后援助方面，包括利用SAR图像信息辅助滑坡后的道路清障、滑坡规模/土方量估计等，主要是作为恶劣气象条件下光学影像信息的补充。
面向滑坡前的地表监测以及相关灾害预警的 SAR遥感技术研究较少。当前的灾前监测仍主要依靠相关部门的人工探查以及预先布控，预警的人工成本与经济成本很高，且覆盖范围也十分有限。SAR遥感技术具备大范围潜在滑坡区的地表形变监测能力，如何建立起有效的地表形变与滑坡演化的关联模型，利用SAR遥感技术实现大范围滑坡预警是当前研究的热点问题。因此，利用SAR遥感技术进行成灾过程研究，对于发现灾前地表变化规律，合理推断成灾演化，实现未来大范围高效率的国家灾害监测预警系统建设具有十分重要的作用。
图1 白格滑坡地理背景及滑坡后情况
中国科学院空天信息创新研究院航天微波遥感系统部科研人员，紧跟国内发展需求，一直专注星载SAR遥感技术在灾害监测与预警研究。日前，该研究团队提出面向滑坡监测的偏移追踪技术，有效提高了利用SAR遥感技术进行滑坡监测的能力，回溯了滑坡生成过程与SAR监测数据间关系，相关成果发表于《环境遥感》(Remote Sensing of Environment，RSE)。
传统的偏移追踪技术是基于同一区域两幅SAR图像中同一目标的信号强度进行的相似度监测，以计算同一目标在两幅SAR图像间偏移量，是地表形变的一种监测方法，更适用于大尺度的形变监测，如高速滑坡(超过数十厘米/年)。但是，传统的偏移追踪技术也存在一定的局限性，包括估计窗口设计对经验的高度依赖，单点精度与整体效率间的冲突，以及由窗口内异质样本所致的低置信度。
科研人员提出了一种针对非显著区域的同质自适应非相干斑追踪方法(AISOT-HS)，降低传统偏移追踪技术在估计窗口设计方面对经验的高度依赖，同等精度需求下有效提高了整体效率与结果置信度；提出了区分特征匹配与斑点匹配的“预分离”步骤，针对自然场景优化已有处理流程，有效提升了像素偏移追踪算法的处理效率。
图2 AISOT算法示意图(同质区域)
科研人员利用该技术对2018年金沙江滑坡(中国西藏)成灾前的多幅SAR数据进行处理，研究了该滑坡的演变过程。与传统方法相比，该方法提高了运算效率，减少了结果的不确定性。SAR数据来自中国高分3号(GF-3)卫星和日本陆地观测卫星(ALOS PALSAR-2)，其中GF-3卫星SAR载荷由空天信息创新研究院航天微波遥感系统部抓总研制。文章还分析了该滑坡的时空位移模式(如图3)，推测金沙江滑坡极可能属推覆式滑坡。这项研究证明了SAR遥感在全球滑坡监测中的作用，尤其是在地面实况数据稀缺的情况下。
图3 金沙江滑坡时间位移模式
该研究成果受到国家重点研发计划“新体制星载SAR综合环境监测技术”、国家自然科学基金(“基于星载SAR复数据的复杂地表三维形变测量方法研究”及“星载分布式多基合成孔径雷达信号重构与成像方法研究”)、国家杰出青年科学基金(“星载合成孔径雷达”)等项目资助支持。
论文链接：
https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111899
来源：中国科学院空天信息创新研究院
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