本文主要介绍武汉大学廖明生教授的雷达遥感团队近期关于InSAR技术在城市精细监测发表的最新成果。
城市地表和人工建筑的稳定性监测一直是城市安全的重要监测内容之一。星载合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术以其大范围、高精度、高空间密度的形变获取能力，被广泛用于大范围地表形变监测。近年来，随着星载SAR系统分辨率的不断提高，时序InSAR技术越来越多地应用于重要基础设施的监测。
廖明生教授的雷达遥感团队瞄准城市地区精细监测需求，致力于解决雷达遥感在城市场景监测中存在的瓶颈问题，近期发表的3篇的论文主要介绍三方面的研究进展：（1）城市场景监测中不同尺度形变信号的分离，这项研究有助于分离区域性地表沉降和局部建筑形变。（2）城市场景中InSAR形变类型的识别，这项研究能帮助我们理解InSAR探测到的形变信号及其代表的形变类型。3）从InSAR地表形变信号反演城市地下隧道的稳定性，这项研究对于城市地质灾害监测和地下空间感知有重要意义。
【主要作者介绍】
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廖明生 教授 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室 雷达遥感方向学术带头人，武汉大学“珞珈杰出学者”，长期专注于雷达干涉测量理论方法研究与技术发展应用逐步形成了具有自己特色的雷达干涉测量技术体系。获国家科技进步二等奖，国家科技进步创新团队奖，国土资源部科技二等奖，教育部自然科学一等奖，武汉大学第二届“我心目中的好导师”等荣誉。 |
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王茹 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室 博士研究生 研究领域：时间序列InSAR技术及其在地表沉降、基础设施等监测中的应用，进一步结合机器学习等方法对沉降信号进行挖掘和解译。 |
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杨梦诗 云南大学 地球科学学院 副教授 武汉大学-荷兰代尔夫特理工大学地球空间信息联合研究中心工学博士，云南省兴滇英才青年人才。研究兴趣包括雷达遥感数据处理理论和方法及其地学应用，InSAR散射体精密三维定位、散射体溯源和形变信号挖掘和解译相关研究。 |
【研究进展】
01
Decomposing and mapping different scales of land subsidence over Shanghai with X- and C-Band SAR data stacks
基于X和C波段雷达遥感数据的上海地区不同尺度沉降信号提取与分析
Wang, Ru, Mengshi Yang, Tianliang Yang, Jinxin Lin, and Mingsheng Liao. (2022). International Journal of Digital Earth 15 (1):478-502.
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2022.2036835
基于X和C波段SAR数据提取的不同波长沉降信号分布情况
文章亮点：
1）利用多源SAR数据提取上海地区2013年至2020年地表沉降情况。
2）提出沉降信号分解的方法自动提取不同空间波长的沉降信号，便于地表沉降格局分析。
3）基于提取的上海地区不同沉降信号分析，工程建设活动成为近些年影响地表沉降的主要因素。
02
A PSI targets characterization approach to interpreting surface displacement signals: A case study of the Shanghai metro tunnels
一种PSI目标特征法解译地表形变信号：在上海地铁的应用
Yang, M., Wang, R., Li, M., Liao, M.. (2022), Remote Sensing of Environment, 280,113150.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113150
该研究是武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金课题 (21R03) “基于InSAR点目标特征描述的地铁沿线形变信号提取与解译方法研究”的相关成果。
文章亮点：
1) 使用PSI技术获取了2013年-2020年上海地铁沿线地表形变速率。
2) 提出了一种相对形变评估方法，适用于城市地区的异常形变探测，准确发现异常形变区域。
3) 提出了一种PSI目标表征方法将形变分解为稳定(Defo-Type I stable)、浅层(Defo-Type II shallow)、结构(Defo-Type III structural)和混合形变(Defo-Type IV mixed)。
4) 论文发现地铁沿线形变主要与浅层地表形变相关。
PSI目标表征方法将地铁沿线形变分解为稳定(Defo-Type I stable)、浅层(Defo-Type II shallow)、结构(Defo-Type III structural)和混合形变(Defo-Type IV mixed)
03
Investigating deformation along metro lines in coastal cities considering different structures with InSAR and SBM analyses
利用InSAR及SBM方法在沿海城市开展顾及不同结构的轨道交通系统沉降监测
Wang, Ru, Mengshi Yang, Dong Jie, and Mingsheng Liao. (2022), International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 115 (1): 103099. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1569843222002874
InSAR地表沉降、现场结构监测及本文提出的监测策略结果对比情况
文章亮点：
1）顾及不同结构的轨道交通设施监测策略进一步促进轨道交通沿线沉降情况的精细化监测。
2）对沿海城市上海和天津轨道交通进行实验研究，发现大部分沉降发生在地铁线路网外围和近期建设路段。
3）提出结合沉降曲率、软土厚度（地质背景）及客流量密度的地铁沿线风险评估方法。
本文相关研究获得了武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金课题 (21R03)、国家自然科学基金(42101450、41904001)、中国外交部国际合作调查研究项目“长江三角洲与红河三角洲海洋地质环境与地质灾害对比研究”（20dz1201200）、DLR AO项目（MTH GEO3731）、欧空局龙计划-5项目（id 59332）的支持！
延伸阅读文献：
廖明生, 王茹, 杨梦诗, 王楠, 秦晓琼. (2020). 城市目标动态监测中的时序InSAR分析方法及应用. 《雷达学报》, 9(3): 409-424.
廖明生, 魏恋欢, 汪紫芸, 等. 压缩感知在城区高分辨率SAR层析成像中的应用[J]. 雷达学报, 2015, 4(2): 123-129.
