云 燁 呂孝雷③ 付希凱 薛飛揚(yáng)③

①(中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院 北京 100190)

②(中國(guó)科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100190)

③(中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)

1 引言

合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是雷達(dá)的一種，于20世紀(jì)50年代末研制成功[1]。合成孔徑雷達(dá)是一種主動(dòng)式微波傳感器，能夠不受天氣的影響實(shí)現(xiàn)全天時(shí)、全天候?qū)Φ赜^測(cè)。不同于光學(xué)遙感，SAR通過(guò)發(fā)射和接收雷達(dá)波，可以獲取地物的兩種信息，分別是強(qiáng)度信息(地物的散射強(qiáng)度)和相位信息(記錄了地物目標(biāo)與雷達(dá)之間的距離)。起初人們利用SAR的強(qiáng)度信息進(jìn)行影像分析，應(yīng)用于地質(zhì)調(diào)查、土地利用等領(lǐng)域。后來(lái)隨著合成孔徑雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展，人們開(kāi)始研究SAR獲取的關(guān)于地物的相位信息，因此，合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)逐漸發(fā)展起來(lái)。InSAR技術(shù)通過(guò)雷達(dá)復(fù)影像數(shù)據(jù)的相位信息來(lái)獲取地形信息[2,3]，隨后，隨著技術(shù)的發(fā)展，用于探測(cè)地表形變的差分干涉測(cè)量技術(shù)(Differential InSAR,DInSAR)應(yīng)運(yùn)而生。干涉相位中包含了地形信息和地表形變信息，當(dāng)去除了地形信息后，就可以得到沿雷達(dá)視線向(Line Of Sight,LOS)的形變信息，這就是DInSAR的基本原理。DInSAR技術(shù)作為InSAR技術(shù)的一個(gè)擴(kuò)展，可以用來(lái)對(duì)地面進(jìn)行大范圍的形變監(jiān)測(cè)，精度可達(dá)厘米級(jí)[4]。然而，在對(duì)緩慢變形的地表進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)，需要采用時(shí)間基線很大的影像對(duì)，由于去相干和大氣傳播誤差的影響，使DInSAR處理結(jié)果的精度和可靠性受到制約。為了克服常規(guī)DInSAR技術(shù)受時(shí)間、空間去相關(guān)的影響，意大利的Ferretti團(tuán)隊(duì)[5]于2000年提出了“永久散射體(Permanent Scatterers,PS)”干涉處理技術(shù)，該技術(shù)開(kāi)啟了時(shí)間序列干涉SAR的新篇章。

如今，合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)在監(jiān)測(cè)地表形變的相關(guān)應(yīng)用中已有很大發(fā)展，如地面沉降[6]、山體滑坡[7]、地震活動(dòng)測(cè)量[8]、火山監(jiān)測(cè)[9]、冰川漂移[10]等。本文從InSAR技術(shù)的發(fā)展出發(fā)，探討星載InSAR技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀和主要的技術(shù)問(wèn)題，以期為地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的InSAR監(jiān)測(cè)提供參考，服務(wù)于地災(zāi)隱患識(shí)別與綜合判斷。

2 InSAR技術(shù)的原理與發(fā)展

InSAR技術(shù)是利用位于不同空間位置的雷達(dá)對(duì)同一目標(biāo)地物進(jìn)行觀測(cè)，得到兩幅或多幅SAR影像，然后進(jìn)行干涉處理，通過(guò)同一目標(biāo)兩次回波信號(hào)的干涉相位差，獲取該目標(biāo)的高程或形變信息。干涉測(cè)量中的相位包括5個(gè)部分[11]

其中，φorbit表示平地相位，或參考面相位，φtopography表示地形相位，φdeformation表示形變相位，φatmosphere表示大氣相位，φnoise表示噪聲相位。

2.1 差分干涉測(cè)量技術(shù)

差分干涉測(cè)量技術(shù)是在InSAR技術(shù)的基礎(chǔ)上，利用兩幅或兩幅以上的SAR影像進(jìn)行干涉來(lái)測(cè)量地表形變的技術(shù)。從式(1)可以看出，InSAR相位中包含了很多因素，如果要得到其中的地表形變信息，就需要對(duì)其他幾部分的相位進(jìn)行去除。首先，平地相位φorbit是由于參考地球曲面上高度不變的平地引起的干涉相位呈線性變化的現(xiàn)象[12]，由于平地相位的存在會(huì)使得干涉條紋變密而影響后續(xù)的解纏工作，因此需要對(duì)平地相位進(jìn)行去除。具體方法是利用軌道數(shù)據(jù)和干涉基線模型模擬平地相位，然后從原始干涉圖中減去。接下來(lái)，采用已有的DEM(2軌法)或干涉生成DEM(3軌法、4軌法)去除地形相位φtopography，最后獲得地表形變相位。這樣的差分干涉處理技術(shù)可以稱為傳統(tǒng)DInSAR技術(shù)。對(duì)于傳統(tǒng)DInSAR技術(shù)，首先選擇合適的干涉像對(duì)抑制大氣相位和噪聲相位，其中噪聲相位基本是隨機(jī)的，與地表形變相位的空間分布特征不同，系統(tǒng)噪聲的空間分布特征為細(xì)碎斑點(diǎn)狀，一般通過(guò)濾波方式去除。而大氣相位是不確定性和混淆性較大的誤差源，如沒(méi)有外部輔助數(shù)據(jù)(如氣象數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)等)，傳統(tǒng)DInSAR技術(shù)無(wú)法削弱大氣效應(yīng)對(duì)形變測(cè)量精度的影響，因此大氣效應(yīng)的校正也是獲取高精度形變信息所必須面臨的關(guān)鍵問(wèn)題，對(duì)大氣相位的去除將在下文4.1節(jié)詳細(xì)描述。典型的DInSAR處理流程包括兩幅影像的配準(zhǔn)、影像重采樣、生成干涉圖、去除平地相位、去除地形相位、干涉圖濾波、相位解纏、基線重估計(jì)和地理編碼，最后求解出雷達(dá)視線向的形變圖。在對(duì)地表進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的微小形變監(jiān)測(cè)中，傳統(tǒng)的DInSAR技術(shù)受大氣、地形、時(shí)空去相關(guān)等因素影響較大，其形變測(cè)量精度受到很大的限制，很難達(dá)到理想的毫米級(jí)形變監(jiān)測(cè)能力，無(wú)法大規(guī)模應(yīng)用。

2.2 時(shí)序干涉測(cè)量技術(shù)

與傳統(tǒng)DInSAR技術(shù)不同的是，時(shí)間序列干涉測(cè)量技術(shù)利用同一地區(qū)多次重復(fù)觀測(cè)獲得的多時(shí)相的SAR數(shù)據(jù)(十幾景到數(shù)十景不等)，通過(guò)對(duì)形變信號(hào)、大氣信號(hào)、DEM誤差相位等信號(hào)的時(shí)空域分析與處理，分離和解算出地表形變信息，減少其他誤差相位對(duì)形變結(jié)果的影響。根據(jù)時(shí)序干涉測(cè)量技術(shù)所利用的測(cè)量點(diǎn)來(lái)分，可以分為基于永久散射體的方法、基于分布散射體的方法、以及將兩者結(jié)合的方法。其中，永久散射體是指那些可以在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)都保持強(qiáng)且穩(wěn)定的電磁散射特性的地物，它們主要分布在城市區(qū)域，比如：房屋、道路、橋梁、裸露的巖石等目標(biāo)。分布散射體(Distributed Scatterer,DS)包含了多個(gè)小且隨機(jī)的散射體，其中單獨(dú)任何一個(gè)散射體都不能在時(shí)間上保持穩(wěn)定的特性，但是通過(guò)特定的算法將它們聯(lián)合起來(lái)可以合成一個(gè)穩(wěn)定的散射體。DS點(diǎn)主要分布在郊區(qū)和山區(qū)，比如：農(nóng)田、土壤、巖石表面等。

從干涉圖生成的方式來(lái)分，可以把時(shí)序干涉測(cè)量技術(shù)分為單參考影像(即只采用一副影像作為主影像)和多參考影像模式。由于在單參考影像模式下生成的干涉圖太少，因此利用多參考影像模式來(lái)獲得更多的干涉圖。比較有代表性的技術(shù)有小基線集技術(shù)，該技術(shù)采用時(shí)間基線和空間基線長(zhǎng)度都小于一定閾值的影像對(duì)生成干涉圖，以生成更多滿足要求的干涉圖。采用單參考影像模式的時(shí)序干涉測(cè)量方法有：PSI(Persistent Scatterer Interferometry)[5],PSP(Persistent Scatterer Pair interferometry)[13],IPTA(Interferometric Point Target Analysis)[14],SqueeSARTM[15],JSInSAR(Joint-Scatterer InSAR)[16],StaMPS(Stanford Method for Persistent Scatterers)[17],STUN(Spatio-Temporal Unwrapping Network)[18]。采用多參考影像模式的方法有：SBAS(Small BAseline Set)[19],CPT(Coherent Pixels Technique)[20],SPN(Stable Point Network)[21]。其中PSI技術(shù)是最早系統(tǒng)性提出的時(shí)序干涉測(cè)量技術(shù)，另外根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)應(yīng)用對(duì)DS目標(biāo)形變提取的需求，本文列舉兩個(gè)比較有代表性的基于DS目標(biāo)進(jìn)行形變求解的時(shí)序干涉技術(shù)，下面對(duì)PSI,SqueeSARTM和JSInSAR技術(shù)展開(kāi)討論。

(1)PSI技術(shù)：2000年，F(xiàn)erretti等人[5,22]系統(tǒng)性地提出了PSI方法，該方法的核心思想是利用同一地區(qū)獲取的多時(shí)相SAR數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計(jì)分析方法檢測(cè)出影像中相關(guān)性較高的目標(biāo)作為PS目標(biāo)，然后基于PS目標(biāo)的長(zhǎng)時(shí)間序列相位信息進(jìn)行分析與建模，從而分離出形變信息。PSI方法克服了傳統(tǒng)DInSAR技術(shù)時(shí)空失相關(guān)和大氣效應(yīng)的影響，提高了形變測(cè)量精度和可靠性，可以得到毫米級(jí)精度的形變測(cè)量結(jié)果。該方法也存在一些缺陷，首先它需要研究區(qū)域存在大量的SAR影像(一般在20幅以上)；其次，PSI解算精度依賴于PS點(diǎn)的空間密度，在非城市區(qū)域或其他PS點(diǎn)分布很少的郊區(qū)、山區(qū)，由于很難獲得足夠數(shù)量的PS點(diǎn)，低的空間采樣密度會(huì)導(dǎo)致解算結(jié)果不準(zhǔn)確。

(2)SqueeSARTM：2011年，F(xiàn)erretti等人[15]提出了一種PSI的擴(kuò)展方法，稱為SqueeSARTM方法。該方法利用了PS目標(biāo)和DS目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特性，不同于PSI方法搜索高相干、強(qiáng)散射目標(biāo)，SqueeSARTM技術(shù)利用統(tǒng)計(jì)同分布的中等相干性區(qū)域的像素來(lái)提高監(jiān)測(cè)點(diǎn)密度。由于具有相同統(tǒng)計(jì)特性的DS目標(biāo)數(shù)量大，通過(guò)特定閾值找到滿足條件的DS點(diǎn)，采用空域自適應(yīng)濾波的方法提高面目標(biāo)的信噪比使其一部分轉(zhuǎn)化成PS點(diǎn)，以提高PS點(diǎn)的空間密度。該方法的基本原理如下：首先，在影像中設(shè)定固定大小的滑動(dòng)窗口，窗口內(nèi)的每一個(gè)點(diǎn)都與中心點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，即兩點(diǎn)K-S檢驗(yàn)(Kolmogorov-Smirnov test,K-S test)[23]，此時(shí)，滿足統(tǒng)計(jì)同分布條件的點(diǎn)被認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)均勻像素。然后，建立DS點(diǎn)的協(xié)方差矩陣和相位統(tǒng)計(jì)模型，利用極大似然估計(jì)法進(jìn)行相位三角化和相位濾波。不同于SBAS方法，SqueeSARTM方法在不損失影像分辨率的情況下提升相位信噪比。得到DS點(diǎn)后，可以直接在PSI技術(shù)流程框架下進(jìn)行處理。由于SqueeSARTM方法提高了PSI結(jié)果的密度和質(zhì)量，因此在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)的應(yīng)用中，如邊坡監(jiān)測(cè)、滑坡監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域比傳統(tǒng)的PSI方法能夠取得更好的效果。

(3)JSInSAR：聯(lián)合像素干涉合成孔徑雷達(dá)(JSIn-SAR)技術(shù)[16]，是另一種DS目標(biāo)處理方法，該技術(shù)主要由兩部分組成：時(shí)序InSAR預(yù)處理和PSI技術(shù)。其中時(shí)序InSAR預(yù)處理技術(shù)包括3個(gè)關(guān)鍵步驟：聯(lián)合像素信號(hào)建模、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和空間自適應(yīng)濾波，其具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)與SqueeSARTM有明顯的不同之處。JSInSAR的處理對(duì)象是聯(lián)合像素塊，而不像SqueeSARTM那樣的單個(gè)像素。在SqueeSARTM預(yù)處理中利用極大似然法獲得優(yōu)化的干涉相位，而該方法只能對(duì)1維像素進(jìn)行處理，不能應(yīng)用于聯(lián)合像素相位優(yōu)化中。JSInSAR采用聯(lián)合子空間投影法(Joint Subspace Projection,JSP)，其原理是基于聯(lián)合信號(hào)子空間到聯(lián)合噪聲子空間的投影實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)間序列相位的估計(jì)，這種方法可以很好地利用周圍點(diǎn)相位信息，即使在較大的配準(zhǔn)誤差下也能很好的恢復(fù)干涉相位，因此，JSInSAR技術(shù)對(duì)配準(zhǔn)的精度要求不高。JSInSAR技術(shù)處理步驟包括以下4個(gè)方面：聯(lián)合像素信號(hào)模型建立，聯(lián)合像素?cái)M合優(yōu)度檢驗(yàn)，聯(lián)合像素自適應(yīng)濾波，聯(lián)合像素的相位優(yōu)化。針對(duì)像素塊建立信號(hào)模型，將一個(gè)N×N的像素塊的像素值進(jìn)行了重新排列，再采用公式進(jìn)行建模。不同于單個(gè)像素的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，為了針對(duì)聯(lián)合像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，Lü等人[16]提出了一種時(shí)序似然比(Time-Series Likelihood Ratios,TSLR)檢驗(yàn)的方法進(jìn)行聯(lián)合像素向量的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，然后進(jìn)行相位協(xié)方差矩陣的估計(jì)。最后采用聯(lián)合子空間投影法恢復(fù)干涉相位。這種處理對(duì)失相干的抑制能力更強(qiáng)，因此能夠獲得更加穩(wěn)健的相位估計(jì)結(jié)果，有效提升低相干地區(qū)形變監(jiān)測(cè)點(diǎn)的空間密度，提升形變監(jiān)測(cè)點(diǎn)的質(zhì)量和信噪比，同時(shí)不影響高相干區(qū)域形變監(jiān)測(cè)點(diǎn)的獲取。

2.3 其他基于SAR數(shù)據(jù)的形變監(jiān)測(cè)技術(shù)

上面討論的差分干涉測(cè)量技術(shù)和時(shí)序干涉測(cè)量技術(shù)都是利用SAR數(shù)據(jù)的相位信息來(lái)獲取地表形變，這類技術(shù)仍然具有一定的局限性，在失相干嚴(yán)重(如地表形變過(guò)大)的區(qū)域可能無(wú)法提取有效信息，因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)SAR影像的強(qiáng)度信息開(kāi)展了大量研究，其中最具代表性的是1999年由法國(guó)學(xué)者M(jìn)ichel[24]提出的基于SAR影像的像素偏移量估計(jì)技術(shù)(Offset Tracking)。該技術(shù)在InSAR技術(shù)無(wú)法獲得有效觀測(cè)的失相干嚴(yán)重區(qū)域，仍可以有效獲得形變信息，由于其在地震、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用較多[25]，因此這里也對(duì)Offset Tracking技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。Offset Tracking技術(shù)的基本原理是利用精確配準(zhǔn)的兩幅影像，計(jì)算對(duì)應(yīng)像素的偏移量，從而得到兩幅影像對(duì)應(yīng)時(shí)間期間地表的形變，主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)量較少、形變梯度較大的情況下。該技術(shù)所獲取的地表形變精度與使用的SAR數(shù)據(jù)分辨率密切相關(guān)，一般認(rèn)為其檢測(cè)精度通常為SAR影像分辨率的1/10～1/30[26]。雖然該方法的分析精度明顯低于InSAR技術(shù)所獲取的LOS向形變精度，但Offset Tracking技術(shù)可以同時(shí)獲取方位向和距離向上的形變場(chǎng)，且不依賴于SAR影像的相干性，如果同時(shí)具有升降軌數(shù)據(jù)對(duì)，理論上可以獲得3維形變場(chǎng)[25]。由于獲取形變信息過(guò)程中不需要解纏處理，避免了解纏帶來(lái)的誤差[27]。

此外，針對(duì)大量級(jí)的形變監(jiān)測(cè)，可采用干涉圖疊加的方法(Stacking InSAR)對(duì)不同InSAR數(shù)據(jù)對(duì)生成的多幅獨(dú)立干涉圖進(jìn)行平均處理，得到平均形變速率。該方法的基本假設(shè)是，將獨(dú)立干涉圖中包含的大氣擾動(dòng)相位視為不相關(guān)的隨機(jī)量，而地表形變信號(hào)可近似為線性變量，在此假設(shè)條件下，將多幅獨(dú)立干涉圖的解纏相位疊加，得到所疊加時(shí)間基線內(nèi)的形變量，然后通過(guò)平均處理獲得平均形變速率[28]。由于該方法基于線性形變的假設(shè)，因此并不適用于具有非線性形變速率的區(qū)域，同時(shí)基于對(duì)大氣相位的時(shí)空變化假設(shè)，如果遇到一些突變的大氣現(xiàn)象或較大的區(qū)域，該方法也會(huì)帶來(lái)較大的偏差。

3 地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用

地質(zhì)災(zāi)害的類型很多，本文主要針對(duì)InSAR技術(shù)應(yīng)用較多的地震、滑坡、水利工程形變、地面沉降等地災(zāi)類型，綜述星載InSAR技術(shù)在其中的應(yīng)用。

3.1 地震形變監(jiān)測(cè)

將DInSAR技術(shù)應(yīng)用于地震形變監(jiān)測(cè)的研究最早可追溯到1993年，法國(guó)Massonnet等人[29]利用ERS-1/2 SAR數(shù)據(jù)測(cè)定了美國(guó)加利福尼亞1992年6月28日Landers地震的同震位移場(chǎng)，得到了著名的蝴蝶形變干涉條紋，與野外測(cè)量及模型分析的結(jié)果具有較高的一致性，研究成果發(fā)表于《Nature》雜志，引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。根據(jù)地震周期的概念[30]，地震周期可分為3個(gè)階段：震間、同震和震后階段。其中震間階段是指兩次地震之間，地殼相對(duì)穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)，時(shí)間尺度從幾十年到上千年；同震階段是指地震發(fā)生時(shí)，斷層發(fā)生破裂和巖石快速滑動(dòng)，通常持續(xù)幾秒到幾分鐘；震后階段是指地震發(fā)生后的幾年到幾十年時(shí)間。同震階段地表形變巨大，目前大部分的研究是利用DInSAR技術(shù)獲得干涉圖，來(lái)反映地震造成地表形變的空間分布，相比于其他地震測(cè)量手段，InSAR技術(shù)可提供非常精確的震源位置信息和斷層滑動(dòng)分布。震間和震后階段的地表形變通常較為緩慢，有學(xué)者采用DInSAR技術(shù)和時(shí)序干涉測(cè)量技術(shù)分析緩變的地表信息，研究震間、震后的斷層活動(dòng)形變及其機(jī)制[31]，通過(guò)對(duì)1994年美國(guó)加利福尼亞Northridge地震[32]、1999年美國(guó)加利福尼亞Hector Mine地震[33]、2003年伊朗Bam地震[34]、2008年中國(guó)四川汶川地震[35]、2010年中國(guó)玉樹(shù)地震[36]、2011年日本Tohoku地震[37]、2017年中國(guó)四川九寨溝地震[38]、2017-2018墨西哥地震[39]、2018年阿拉斯加Kaktovik地震[40]等的國(guó)內(nèi)外研究，表明InSAR技術(shù)可以為地震震間、同震和震后階段的地表形變測(cè)量提供有效的信息。下面給出筆者在地震形變監(jiān)測(cè)的案例成果。圖1為針對(duì)2016年4月15日發(fā)生的日本熊本地震，筆者利用2016年4月8日和2016年4月20日的Sentinel-1A升軌數(shù)據(jù)獲得的差分干涉處理結(jié)果。圖1顯示出2016年4月15日發(fā)生于熊本縣的地震導(dǎo)致沿著Hinagu-Futagawa斷裂帶區(qū)域產(chǎn)生了巨大的形變，斷裂帶西北部的形變遠(yuǎn)離衛(wèi)星的視線方向，而東南部的形變則靠近衛(wèi)星視線方向。形變的主要區(qū)域位于地震附近的熊本縣，最大位移約70 cm。

圖1 日本熊本地震形變結(jié)果Fig.1 DInSAR deformation map of the Kumamoto earthquakes

目前，InSAR技術(shù)已經(jīng)較多地應(yīng)用在地震震間、同震和震后階段的地表形變提取中，然而目前的研究多集中在利用InSAR技術(shù)得到的干涉圖推算實(shí)際形變位移大小和空間位置，如何通過(guò)InSAR技術(shù)獲取更精確的、定量化的、3維形變信息還有待進(jìn)一步研究。另外，采用InSAR技術(shù)進(jìn)行地震形變監(jiān)測(cè)依賴于研究區(qū)域地形與雷達(dá)觀測(cè)的幾何關(guān)系，處于陰影和疊掩區(qū)域的部位無(wú)法獲得有效的形變信息，需要綜合利用多視角、升降軌觀測(cè)的數(shù)據(jù)改善這種局限性，而InSAR技術(shù)可以提供地震區(qū)域大范圍的形變結(jié)果，有利于后期地震機(jī)理的研究和斷層分布的反演。因此InSAR觀測(cè)與其他地震形變測(cè)量方法(如GPS觀測(cè)、地面位移測(cè)量等)的配合使用，將成為未來(lái)地震形變監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)和災(zāi)后評(píng)估的重要手段。

3.2 滑坡形變監(jiān)測(cè)

滑坡是指受河流沖刷、地下水活動(dòng)、雨水浸泡、地震及人工切坡等因素影響，在重力作用下巖體、碎屑、泥土等沿斜坡的運(yùn)動(dòng)下滑[41]。相比于傳統(tǒng)的滑坡監(jiān)測(cè)手段，如地裂縫、地表變形、深部位移、地應(yīng)力等監(jiān)測(cè)手段，InSAR技術(shù)具有監(jiān)測(cè)范圍廣、時(shí)空尺度大、能夠提取更加豐富的形變信息等特點(diǎn)，成為滑坡監(jiān)測(cè)應(yīng)用中的熱點(diǎn)技術(shù)。早期利用InSAR技術(shù)進(jìn)行滑坡監(jiān)測(cè)主要是采用傳統(tǒng)DInSAR方法，對(duì)特定滑坡區(qū)域進(jìn)行干涉處理，獲得形變結(jié)果。1997年Fruneau等人[42]利用ERS-1/2數(shù)據(jù)對(duì)法國(guó)南部?jī)商幓逻M(jìn)行了DInSAR測(cè)量，所得結(jié)果與傳統(tǒng)方法一致，這些數(shù)據(jù)結(jié)果可以應(yīng)用于地表斜坡被侵蝕的機(jī)理研究。許多學(xué)者利用傳統(tǒng)DInSAR技術(shù)對(duì)滑坡的形變進(jìn)行監(jiān)測(cè)，但是由于滑坡監(jiān)測(cè)地區(qū)的地形環(huán)境比較復(fù)雜、植被覆蓋茂密、受大氣影響嚴(yán)重、時(shí)空去相干嚴(yán)重影響了形變測(cè)量的質(zhì)量，為了克服傳統(tǒng)DInSAR技術(shù)的這些缺陷，時(shí)序InSAR技術(shù)逐漸被應(yīng)用到滑坡的監(jiān)測(cè)中。Ferretti等人[5]將PSI技術(shù)應(yīng)用于監(jiān)測(cè)意大利Ancona地區(qū)的滑坡，利用34景ERS SAR數(shù)據(jù)獲得滑坡形變場(chǎng)，并證實(shí)形變測(cè)量精度可達(dá)到1 mm。夏耶等人[43]提出人工角反射器技術(shù)(CR-InSAR)，并應(yīng)用于三峽庫(kù)區(qū)的滑坡監(jiān)測(cè)中，獲得形變速率場(chǎng)。戴可人等人[44]利用C波段Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)和X波段TerraSAR數(shù)據(jù)對(duì)2017年四川茂縣新磨滑坡進(jìn)行災(zāi)后評(píng)估，證實(shí)了星載InSAR技術(shù)在山區(qū)復(fù)雜天氣、地形條件下的適用性。Wang等人[45]利用改進(jìn)的SBAS-InSAR技術(shù)提高滑坡區(qū)域由于植被覆蓋導(dǎo)致的測(cè)量點(diǎn)密度低的問(wèn)題，建立地面局部入射角模型分析InSAR結(jié)果中的無(wú)效區(qū)域，最后繪制了滑坡形變速率及潛在滑坡分布圖，為滑坡早期識(shí)別提供參考。一些學(xué)者利用InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果結(jié)合數(shù)學(xué)建模方法，對(duì)滑坡的發(fā)生、發(fā)展機(jī)理進(jìn)行研究：Li等人[46]利用多種InSAR數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)了金沙江椅子村滑坡，發(fā)現(xiàn)了滑坡形變與地下水位、降水強(qiáng)度存在相關(guān)性。還有學(xué)者利用時(shí)序分析結(jié)果對(duì)滑坡進(jìn)行前兆分析和預(yù)測(cè)：薛飛揚(yáng)等人[47]利用39幅Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行了JSInSAR處理與分析，采用無(wú)跡卡爾曼濾波方法對(duì)中國(guó)四川茂縣滑坡形變進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明聯(lián)合時(shí)間序列InSAR技術(shù)和無(wú)跡卡爾曼濾波可用于大規(guī)?；掳l(fā)生之前的形變預(yù)測(cè)。下面給出筆者在滑坡變形監(jiān)測(cè)的案例成果。圖2為筆者利用2015年11月26日到2017年06月24日期間32景Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)獲取的我國(guó)四川地區(qū)某滑坡的形變速率圖。通過(guò)對(duì)比可以明顯看出，采用了JSInSAR大幅提高了PS點(diǎn)在滑坡區(qū)域的空間點(diǎn)密度，能夠得到更多有效的滑坡變形信息。

從InSAR在滑坡監(jiān)測(cè)的應(yīng)用來(lái)看，目前滑坡監(jiān)測(cè)呈現(xiàn)從定性到定量、從事后分析到前兆分析和預(yù)測(cè)的趨勢(shì)，同時(shí)呈現(xiàn)利用InSAR技術(shù)與其他光學(xué)、激光、地面測(cè)量等多重手段協(xié)同分析的趨勢(shì)。雖然目前InSAR技術(shù)還沒(méi)有像GPS、全站儀、水準(zhǔn)測(cè)量等那樣應(yīng)用廣泛，但綜合利用各類高精度對(duì)地觀測(cè)技術(shù)開(kāi)展滑坡監(jiān)測(cè)，特別是滑坡隱患的早期識(shí)別已成為共識(shí)[48]。隨著后續(xù)更多SAR衛(wèi)星發(fā)射計(jì)劃的實(shí)施，協(xié)同利用多角度、多波段、多平臺(tái)、多分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，將一定程度上彌補(bǔ)InSAR技術(shù)在復(fù)雜地形條件下滑坡監(jiān)測(cè)的不足。在此基礎(chǔ)上，引入機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)提高InSAR滑坡監(jiān)測(cè)解譯自動(dòng)化程度也是未來(lái)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

圖2 采用常規(guī)PSI技術(shù)和JSInSAR技術(shù)獲得的四川地區(qū)某滑坡形變速率圖Fig.2 Deformation rate map of the landslide in Sichuan Province obtained by PSI and JSInSAR

3.3 水利工程中的形變監(jiān)測(cè)

在近一個(gè)多世紀(jì)水利工程的建設(shè)和使用中，水利工程在發(fā)揮巨大社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也面臨著因地質(zhì)條件和地形地貌特征帶來(lái)潛在的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，因此水庫(kù)、大壩安全監(jiān)測(cè)的價(jià)值越來(lái)越被人們所重視。其中，水庫(kù)大壩形變監(jiān)測(cè)是安全評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)和重要組成部分[49]。相比于傳統(tǒng)的水庫(kù)大壩形變監(jiān)測(cè)手段，InSAR技術(shù)為水利工程的安全監(jiān)測(cè)提供了新型工具和技術(shù)手段。國(guó)內(nèi)外已有學(xué)者利用InSAR技術(shù)進(jìn)行水利工程形變監(jiān)測(cè)的探索。Lü等人[16]開(kāi)展了對(duì)美國(guó)新奧爾良城市防洪堤壩的形變監(jiān)測(cè)，利用JSInSAR技術(shù)提取堤壩形變點(diǎn)，有效提升了監(jiān)測(cè)點(diǎn)的空間密度和測(cè)量精度。廖明生等人[25]利用傳統(tǒng)DInSAR和時(shí)序InSAR技術(shù)，采用ALOS PALSAR數(shù)據(jù)開(kāi)展了三峽奉節(jié)-秭歸段的形變監(jiān)測(cè)，分析了水位、季節(jié)性降雨與形變的關(guān)系，研究表明水位下降和強(qiáng)降雨是三峽工程壩體穩(wěn)定性的最大威脅。Wang等人[50]利用Sentinel-1A降軌SAR數(shù)據(jù)對(duì)蘇丹最長(zhǎng)的土石壩進(jìn)行了形變監(jiān)測(cè)，結(jié)果表明在壩頂最大形變可達(dá)190 mm，InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量一致，表明時(shí)序InSAR技術(shù)可以用于大壩的健康監(jiān)測(cè)。下面給出筆者在水庫(kù)大壩形變監(jiān)測(cè)的案例成果。拉西瓦水電站位于中國(guó)青海省貴德縣拉西瓦鎮(zhèn)與貴南縣交界的黃河干流上，是黃河上游龍羊峽至青銅峽河段規(guī)劃的第2座大型梯級(jí)電站。筆者利用Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)從2017年4月1日到2018年7月1日獲取的共27景升軌數(shù)據(jù)，對(duì)拉西瓦水電站庫(kù)區(qū)進(jìn)行InSAR時(shí)序分析。圖3為采用升軌數(shù)據(jù)利用時(shí)序InSAR技術(shù)獲得的拉西瓦水電站形變結(jié)果，其中，4處形變較大的區(qū)域?yàn)椋盒巫儮?形變④，紅色虛線箭頭所指為4處形變區(qū)域的對(duì)應(yīng)放大圖。

由于該區(qū)域升軌SAR的雷達(dá)照射方向?qū)Υ髩螇误w不敏感，因此采用Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)從2017年4月6日到2018年7月6日獲取的共37景降軌數(shù)據(jù)對(duì)大壩壩體進(jìn)行形變監(jiān)測(cè)(如圖4所示)。利用JSInSAR技術(shù)，提高大壩壩體形變監(jiān)測(cè)點(diǎn)的密度和質(zhì)量，結(jié)果如圖4中矩形放大區(qū)域所示。從降軌數(shù)據(jù)的處理結(jié)果來(lái)看，在研究的時(shí)間范圍內(nèi)大壩壩體上并沒(méi)有顯著的形變。在降軌處理結(jié)果中存在一處明顯的失相干區(qū)域(圖4白色虛線圓圈中所示區(qū)域)，對(duì)應(yīng)拉西瓦水電站的果卜岸坡，該區(qū)域由于形變較大，導(dǎo)致時(shí)序InSAR技術(shù)失相干嚴(yán)重，沒(méi)有提取到有效的形變監(jiān)測(cè)點(diǎn)，筆者對(duì)該區(qū)域采用Stacking InSAR技術(shù)提取了平均形變速率，如圖5所示，從圖中可以看出果卜岸坡最大形變速率可達(dá)-150 mm/year。對(duì)于果卜岸坡，武漢大學(xué)張路教授團(tuán)隊(duì)[51]利用2015年9月至2017年4月獲取的TerraSAR-X不同角度的降軌數(shù)據(jù)采用一種新的時(shí)間序列點(diǎn)狀目標(biāo)偏移跟蹤方法的進(jìn)行了形變提取，結(jié)果表明在研究時(shí)段內(nèi)岸坡頂部最大位移達(dá)80 cm/year，與利用ALOS-2 PALSAR-2影像獲取的結(jié)果一致(詳見(jiàn)文獻(xiàn)[51]圖9)。從國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果可以看出果卜岸坡從2015年一直到2018年仍處于不斷地變形過(guò)程中，應(yīng)加強(qiáng)關(guān)注。綜合利用升軌、降軌數(shù)據(jù)和多種InSAR形變監(jiān)測(cè)技術(shù)，可以更好的監(jiān)測(cè)和發(fā)現(xiàn)水利工程中重要設(shè)施及其周邊存在的形變隱患，降低地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。

圖3 利用升軌數(shù)據(jù)獲得的拉西瓦水電站周邊形變速率圖Fig.3 Deformation map around the Laxiwa Hydropower Station obtained from the ascending orbit data

圖4 利用降軌數(shù)據(jù)獲得的拉西瓦水電站壩體及周邊形變速率圖Fig.4 Deformation map of the dam and surrounding area of the Laxiwa Hydropower Station obtained from the descending orbit data

從目前的研究來(lái)看，現(xiàn)有的研究大多集中于對(duì)水利工程設(shè)施和周邊坡體、地質(zhì)環(huán)境的形變監(jiān)測(cè)，將InSAR技術(shù)作為常規(guī)檢測(cè)手段的補(bǔ)充。而對(duì)水電站等大型水利設(shè)施的全生命周期監(jiān)測(cè)缺乏關(guān)注。在水電站等大型水利設(shè)施修建前的勘查選址階段就需要開(kāi)展庫(kù)區(qū)地質(zhì)災(zāi)害隱患排查，同時(shí)在水利設(shè)施施工完成開(kāi)始蓄水后，仍需要對(duì)庫(kù)區(qū)地質(zhì)環(huán)境的穩(wěn)定性進(jìn)行監(jiān)測(cè)，以保證大壩的安全運(yùn)行。利用星載InSAR技術(shù)覆蓋范圍廣的優(yōu)勢(shì)，一方面監(jiān)測(cè)已有地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，另一方面發(fā)現(xiàn)可能的地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)，通過(guò)合理布控變形監(jiān)測(cè)設(shè)備，達(dá)到廣泛監(jiān)測(cè)和重點(diǎn)監(jiān)測(cè)相結(jié)合。

圖5 拉西瓦水電站果卜岸坡區(qū)域形變速率圖Fig.5 Deformation rate map of the Guobu slope of the Laxiwa Hydropower Station

3.4 地面沉降監(jiān)測(cè)

地面沉降、地面塌陷，特別是城市中的地表沉降是一種常見(jiàn)地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)象，主要原因有地下水的抽取、礦石開(kāi)采、油氣開(kāi)采、工程建設(shè)、地質(zhì)活動(dòng)等人為和自然因素。地面沉降帶來(lái)的危害很大，不均勻的地面沉降會(huì)嚴(yán)重地威脅到城市建筑物以及公路、鐵路、橋梁等設(shè)施的安全，當(dāng)沉降量超過(guò)一定閾值后會(huì)導(dǎo)致建筑物塌陷、房屋毀壞、道路橋梁坍塌等，危及人民的生命和財(cái)產(chǎn)安全。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外大量的InSAR監(jiān)測(cè)案例研究表明，該技術(shù)能夠較好地應(yīng)用于地面沉降的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。Ferretti等人[22]最早將PSI技術(shù)用于加利福尼亞的Pomona地區(qū)的城市地面沉降監(jiān)測(cè)。目前，ENVISAT ASAR,Terre-SAR-X,RadarSat,JERS-1,COSMO-SkyMed,ALOS PALSAR和Sentinel-1等SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)在地面沉降監(jiān)測(cè)均有應(yīng)用，如馬培峰等人[52]利用Sentinel-1,COSMO-SkyMed和TerraSAR-X對(duì)粵港澳大灣區(qū)多尺度沉降進(jìn)行監(jiān)測(cè)，結(jié)果表明該區(qū)域沉積物固結(jié)是沉降的主要原因，而地下水抽取和人工建筑負(fù)載是形變發(fā)生的觸發(fā)因素。通過(guò)不同尺度、不同數(shù)據(jù)源的結(jié)果證實(shí)了多傳感器SAR影像協(xié)同應(yīng)用對(duì)城市局部區(qū)域沉降進(jìn)行精細(xì)監(jiān)測(cè)的可行性。Farolfi等人[53]利用全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)校正PSInSAR的結(jié)果，應(yīng)用于對(duì)意大利Ravenna和Ferrara城市的地面沉降監(jiān)測(cè)。Rateb等人[54]利用Sentinel-1 SAR時(shí)序干涉處理結(jié)果結(jié)合水文氣候?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)巴格達(dá)城市附近地面沉降與地下水儲(chǔ)量下降的關(guān)系，指出InSAR技術(shù)為稀缺實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)地區(qū)的水管理工作提供了獨(dú)立的工具。國(guó)內(nèi)在此領(lǐng)域也開(kāi)展了廣泛的研究，在北京、上海、廣州、香港、蘇州等地利用時(shí)序InSAR技術(shù)獲取城市的地面沉降測(cè)量結(jié)果。下面給出筆者在地面沉降監(jiān)測(cè)的案例成果。圖6為利用2010年6月到2011年12月期間24景TerraSAR影像獲取的北京市通州地區(qū)的形變速率圖，從圖中可以明顯看出通州地區(qū)存在明顯沉降漏斗區(qū)，最大形變速率達(dá)100 mm/year。

當(dāng)前，我國(guó)地面沉降的程度和范圍還在進(jìn)一步地加深和加大，實(shí)施地面沉降調(diào)查、地面沉降監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)局部地區(qū)的不均勻沉降情況，掌握重點(diǎn)區(qū)域的隱患信息，最大限度地減少地面沉降災(zāi)害對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)造成的損失已列入我國(guó)相關(guān)的防治規(guī)劃，而InSAR技術(shù)可為大面積地面沉降的長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)提供高精度的測(cè)量成果，服務(wù)于各行業(yè)應(yīng)用部門。

4 InSAR技術(shù)地災(zāi)監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵問(wèn)題

對(duì)當(dāng)前地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的InSAR技術(shù)來(lái)說(shuō)，主要有以下幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。

4.1 大氣效應(yīng)的校正

圖6 北京市局部地區(qū)形變速率圖Fig.6 Deformation rate map of local areas in Beijing

目前星載重復(fù)軌道干涉測(cè)量的影像獲取過(guò)程中，大氣特性特別是大氣水汽含量的時(shí)空變化，會(huì)引起雷達(dá)信號(hào)附加的傳播延遲，給干涉相位帶來(lái)較大的附加相位變化，導(dǎo)致干涉測(cè)量結(jié)果的誤差[55]。對(duì)典型的SAR傳感器而言，大氣中1.0 mm大氣可降水汽的不確定性對(duì)InSAR視距向變形反演，標(biāo)準(zhǔn)偏差約在15 mm的水平[12]。這一方面說(shuō)明了水汽對(duì)InSAR干涉相位和形變信號(hào)的影響程度，也說(shuō)明了水汽建模及大氣校正對(duì)InSAR高精度形變反演和檢測(cè)的重要性及迫切性。此外，水汽在大氣層中的變化很大，這使得對(duì)水汽造成的濕延遲很難進(jìn)行有效的估計(jì)。對(duì)于低頻段SAR數(shù)據(jù)，還要考慮電離層效應(yīng)對(duì)干涉測(cè)量結(jié)果的影響[56]。因此大氣效應(yīng)的分離和去除成為目前高精度干涉測(cè)量和應(yīng)用中的關(guān)鍵問(wèn)題和研究熱點(diǎn)。

目前大氣校正的方法主要可分為兩類[57]：第1類方法，僅依靠干涉條紋圖自身來(lái)消除大氣影響，稱為基于SAR數(shù)據(jù)自身的校正法，主要有：逐對(duì)分析法[58]、相位累計(jì)法[58]、隨機(jī)濾波法[59]和永久散射體法[5,22]；另一種方法需要借助其他的外部數(shù)據(jù)來(lái)去除大氣效應(yīng)，稱為基于外部數(shù)據(jù)的校正法，主要是利用地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)[60]、GPS水汽數(shù)據(jù)[61]、光譜輻射計(jì)紅外水汽數(shù)據(jù)產(chǎn)品[61]以及大氣數(shù)值模式計(jì)算的水汽結(jié)果[62]等獨(dú)立的數(shù)據(jù)源來(lái)降低或去除大氣效應(yīng)。針對(duì)電離層效應(yīng)的去除，有分波束干涉圖校正[63]、基于GPS數(shù)據(jù)校正[64]、方位偏移法[65]等校正方法?？傮w而言，在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)應(yīng)用中，InSAR大氣效應(yīng)在山區(qū)或高原地區(qū)尤為明顯，因此在地災(zāi)監(jiān)測(cè)中，特別是地形條件復(fù)雜、多植被、水體的環(huán)境下，大氣擾動(dòng)對(duì)InSAR測(cè)量的誤差不容忽視，采用有效的技術(shù)方法和外部數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正是必不可少的。

4.2 復(fù)雜地區(qū)形變信息的獲取

近年來(lái)，中國(guó)仍不斷有災(zāi)難性的地質(zhì)災(zāi)害事件發(fā)生，代表性的有2017年6月24日四川茂縣疊溪鎮(zhèn)新磨村山體滑坡；2018年10月17日西藏林芝市米林縣派鎮(zhèn)加拉村附近雅魯藏布江峽谷山體滑坡；2018年10月和2018年11月西藏江達(dá)縣波羅鄉(xiāng)白格村先后兩次大型山體滑坡事件。由于地質(zhì)災(zāi)害常發(fā)生于地形復(fù)雜、植被覆蓋的山區(qū)，使得InSAR形變測(cè)量難度較大，這些因素直接影響了InSAR形變反演的效果和精度。山區(qū)的地形會(huì)導(dǎo)致SAR影像出現(xiàn)幾何畸變，表現(xiàn)為SAR影像的透視收縮和陰影現(xiàn)象，當(dāng)研究對(duì)象處在這樣的幾何畸變區(qū)域中，其形變信息獲取難度很大。孫倩等人[66]指出對(duì)于研究的對(duì)象，可采用先驗(yàn)知識(shí)和外部DEM模擬出不同軌道、入射角條件下SAR數(shù)據(jù)的幾何畸變范圍，從而選擇和定制合適的SAR數(shù)據(jù)，盡可能減小幾何畸變帶來(lái)的影響。植被覆蓋較多的地區(qū)容易導(dǎo)致InSAR數(shù)據(jù)的失相關(guān)，直接影響形變測(cè)量的質(zhì)量。針對(duì)這一難點(diǎn)，一方面國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者致力于處理算法的不斷改進(jìn)，如采用改進(jìn)的算法，提高中等相干性目標(biāo)的信噪比和相干性，使其成為可用于形變監(jiān)測(cè)的有效點(diǎn)[15,16]；另一方面，對(duì)于植被覆蓋較多的區(qū)域，采用短時(shí)間基線的數(shù)據(jù)或長(zhǎng)波長(zhǎng)SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)，也能夠一定程度上解決失相關(guān)的影響。

4.3 多維形變信息的獲取

由于SAR傳感器一般采用側(cè)視成像，InSAR技術(shù)獲取的形變只是形變?cè)诶走_(dá)視線向上的投影，因此往往難以反映真實(shí)的地災(zāi)形變情況。目前的解決辦法有采用升降軌數(shù)據(jù)進(jìn)行融合[67]，采用水準(zhǔn)、LiDAR和GPS等外部數(shù)據(jù)進(jìn)行融合[68,69]，采用DInSAR,Offset-Tracking與多孔徑InSAR進(jìn)行融合[70]，利用建模和觀測(cè)值加權(quán)獲取南北方向形變和3D位移場(chǎng)[71]等。此外，形變測(cè)量結(jié)果的大小和方向與雷達(dá)照射方向與監(jiān)測(cè)目標(biāo)所處的位置、方位、坡度角、雷達(dá)視角等有著直接的關(guān)系，需要根據(jù)地災(zāi)類型和所在區(qū)域的坡度角、朝向等信息，合理選擇合適的SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行形變反演。以上述拉西瓦水電站形變監(jiān)測(cè)為例，采用升軌數(shù)據(jù)無(wú)法獲取大壩壩體的形變(壩體處在高山陰影區(qū)域)，還需利用降軌數(shù)據(jù)獲取大壩形變。

5 結(jié)束語(yǔ)

InSAR技術(shù)具有高分辨率、不受云雨條件限制、數(shù)據(jù)獲取周期短的特點(diǎn)，能最大程度地實(shí)現(xiàn)大尺度、大面積區(qū)域形變的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中發(fā)揮了重大作用。本文回顧了InSAR技術(shù)的發(fā)展，詳細(xì)介紹了差分InSAR、時(shí)序InSAR等技術(shù)的原理和特點(diǎn)，對(duì)InSAR技術(shù)在地震、滑坡、水利工程、地面沉降監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了梳理和綜述，最后總結(jié)了當(dāng)前地災(zāi)監(jiān)測(cè)應(yīng)用中InSAR技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題。

從InSAR技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)的應(yīng)用和發(fā)展進(jìn)展來(lái)看，該技術(shù)己經(jīng)基本成熟，已處在廣泛的業(yè)務(wù)應(yīng)用階段，相關(guān)理論和技術(shù)體系也日趨完備。在地震形變監(jiān)測(cè)應(yīng)用中，目前利用InSAR技術(shù)的形變提取已從提取形變位移大小和空間位置向定量化的、3維形變信息提取發(fā)展，成為地震形變監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)和災(zāi)后評(píng)估的重要手段；在滑坡形變監(jiān)測(cè)應(yīng)用中，協(xié)同利用多種測(cè)量手段開(kāi)展滑坡動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、隱患早期識(shí)別、自動(dòng)化解譯是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)；在水利工程形變監(jiān)測(cè)中，應(yīng)積極利用InSAR技術(shù)大范圍、長(zhǎng)時(shí)間序列監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)關(guān)注水電站等大型水利設(shè)施的全生命周期監(jiān)測(cè)；在地面沉降監(jiān)測(cè)中，InSAR技術(shù)已處在廣泛應(yīng)用階段，后續(xù)發(fā)展將降低技術(shù)的準(zhǔn)入門檻，以提供服務(wù)、解譯結(jié)果的方式服務(wù)于各行業(yè)應(yīng)用部門。綜上，隨著未來(lái)星載SAR衛(wèi)星系統(tǒng)的發(fā)展和行業(yè)的驅(qū)動(dòng)，加上InSAR工作者在處理技術(shù)上的不斷改進(jìn)和提高，InSAR技術(shù)將必然發(fā)展為一項(xiàng)成熟的高精度對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的調(diào)查與監(jiān)測(cè)產(chǎn)生巨大的影響。