文字：陈必武、张玲 摄影：陈清祥、张玲 摄像：许殊 直播：王源

>>>人物名片

唐伟,测绘遥感信息工程国家重点实验室2013级博士研究生，师从廖明生教授；发表SCI论文3篇，EI论文2篇。2015年“中国·武汉第42届国际横渡长江”活动中，成功挑战长江。

>>>报告现场

3月10日19:30，唐伟作客GeoScience Café第152期学术交流活动，重点介绍了基于全球气象再分析资料的InSAR对流层延迟校正方法，及其在地表形变监测中的应用；并概述了InSAR应用于大气水汽总量反演的新技术；分享了横渡长江的体验。

近年来，空间对地观测新技术——合成孔雷达干涉测量（InSAR）技术，迅速发展并广泛应用于数字高程建模与地表形变监测。然而，水汽散射引起的大气对流层延迟误差，成为制约InSAR应用精度的瓶颈问题。基于全球气象再分析资料的InSar对流层延迟校正方法为解决该问题提供了新的思路；并为大气对流层水汽反演提供一种新技术——InSAR水汽反演。同时，大气对流层水汽反演的新学科——InSAR气象学，应运而生。这种水汽反演方法可获取高精度、高空间分辨率的大气水汽时空分布信息，对数值天气预报和短时临近天气预报极具应用价值。

InSAR大气对流层延迟误差

唐伟首先介绍了合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，即SAR）与合成孔径雷达干涉测量（Interferogram Synthetic Aperture Radar ，即InSAR）。

SAR的主要特征包括三方面：微波波段(CXL)成像；主动成像传感器；方位向合成孔径技术。其中，方位向合成孔径技术是通过飞行平台的向前运动实现的。

方位向和距离向分辨率（如图1）是SAR影像的重要参数，SAR中包含振幅和相位信息。其中，振幅信息反映电磁波能量的大小，InSAR干涉测量正是利用相位信息实现的。相位信息是InSAR技术实现精密测量的关键。

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术是以同一地区的两张SAR图像为基本处理数据，通过求取两幅SAR图像的相位差，获取干涉图像，并从干涉条纹中获取地形高程数据的空间对地观测新技术。其具体过程如图2所示，卫星在t1时刻对地面P点进行观测，获得一幅SAR影像。在t2时刻再次对地面点P进行重复观测，获得第二幅SAR影像。SAR影像中的相位信息与卫星到地面的距离R1和R2密切相关，如图2中公式所示。

图1.SAR的方位向与距离向分辨率

将覆盖同一地区的两幅雷达图像对应像素的相位值相减，得到干涉相位图(Interferogram)。这些相位差信息是地形起伏和地表形变等因素贡献和体现。InSAR正是利用这些具有高敏感特性的干涉相位信号来提取或者分离有用信息(如地表高程、地表形变)。图2右侧公式展示了干涉相位的组成成分。

图2.InSAR的原理与相关公式

从干涉相位组成公式可以看出，InSAR的应用领域包含高程测量、形变测量、大气反演等。同时，InSAR的应用也存在制约因素，包括时间失相关、空间失相关、大气延迟、单个目标形变难以监测等。

其中，大气折射导致的相位延迟是InSAR精密形变测量的主要误差源，尤其是在地形起伏较大地区。由于大气水汽含量随着时间和空间变化而变化，大气延迟误差难以计算。但大气延迟导致的InSAR地表形变测量误差可以达到几厘米甚至更大，这将掩盖微小的形变信号（一般几个毫米~1-2cm）。因此，我们要尽量减小大气延迟误差，提高InSAR的测量精度。

大气延迟主要与大气折射率有关，而大气折射率与4个部分相关：干气体、湿气体、液态水和电离层。其中，对流层产生的大气延迟更为显著。

目前，对流层延迟校正的方法有两大类，一类是基于InSAR数据自身的方法，另一类是基于外部数据的方法。两种方法的具体例子列举在图3中。其中,相关文献认为MERIS和MODIS是最可靠的校正方法。

图3.当前对流层延迟校正的主要方法

基于经验模型的大气延迟校正方法有两种模型，一种是对流层延迟相位与高程呈线性相关模型（公式1），另一种是对流层延迟相位与高程呈power-law模型（公式2）；当为0时，其实质亦为线性模型。

气象再分析资料大气延迟校正

接下来唐伟介绍了自己的科研课题，即基于气象再分析资料的大气延迟校正。全球或者区域气象再分析资料以均匀分布的网格点形式，提供诸如位势、气温、气压、风速和湿度等气象要素产品。利用数值天气预报和分析系统对过去的气象观测资料进行重评估和再分析，重建高时空分辨率的格网点历史气候数据集。我们可以利用这些数据推算大气延迟。当前主要有两种气象再分析资料：欧洲ERA-Interim、美国NARR。

唐伟分别利用基于气象再分析资料方法和基于MERIS方法，实现了大气延迟校正；并对这两种方法进行比较（如图4）。结果表明，两种方法的效果较一致，但基于气象再分析资料方法的效果稍差。但是，与MERIS无夜间产品、存在有云区域的缺点相比，基于气象再分析方法略显优势。

图4.基于ERA-I和基于MERIS方法的结果比较

接着，唐伟又对两种主流的气象再分析资料校正结果进行了比较。结果表明，ERA-I与NARR气象再分析资料对于唐伟的实验数据的改进作用相当，没有任何一个数据表现出明显的优势。

InSAR在太原盆地地面沉降监测中的应用

由于受到地下水和煤矿的开采的影响，太原盆地出现了严重的土地沉陷问题。因为长期采煤，一些村庄和城镇的地下早已被掏空，矿山附近的村庄摇摇欲坠。存在沉陷危险的社区，成百上千个，当地居民被迫迁移。

这项研究的目标区域是太原盆地，实验数据如表1所示。图5展示了太原地形沉降速率图，红色区域形变比较严重，与新闻报告中的居民迁移规模较大的区域一致。

表1. InSAR在太原盆地地面沉降监测数据源

图5.太原盆地地面沉降速率图

InSAR反演大气水汽总量

大气水汽含量（PWV，Precipitable Water Vapor）是指从地面到大气顶界的单位面积大气柱中所含水汽全部凝结并降落到地面，可以产生的降水量, 其又被称为大气可降水量。

大气水汽评估具有很重要的研究意义，它是一种影响巨大的温室气体，也是能量流动和水循环的重要因素，成为气候变化监测的重要对象。而InSAR数据可以通过大气延迟的情况来反演大气水汽含量。近年来，随着更高空间分辨率和时间分辨率SAR卫星的升空，InSAR观测的精度不断提高，InSAR大气延迟误差可用于地球大气探测——反演大气可降水量。这是InSAR大气延迟校正的反问题。

InSAR技术反演高空间分辨率大气水汽含量的研究源自《Science》一篇文章（Ranmon F. Hanssen et al. 1999）。研究者Ranmon F. Hanssen发现，暴雨前后的InSAR影像存在由水汽引起的明显变化，此后便有了这方面的研究。具体的技术路线如图6所示。

图6.InSAR大气水汽反演流程图

唐伟所做实验的区域是美国南加州，因为这个地区的数据非常丰富，包含了ENVISAT ASAR images (8幅)，GPS stations (29站) ，ERA-Interim reanalysis和MERIS共4类数据。图7是数据操作中获得的4种结果图，分别是数字高程相位、解缠相位、静力学延迟相位和湿延迟相位。其中，湿延迟相位可以通过公式（3）计算得到。

再利用图7所示的公式将湿延迟（ZWD）转换为大气水汽含量（PWV）。其中，转换因子κ在时间和空间上是变化的，与地理位置和地形有关；e是水汽分压，来自ERA-I；T是气温，来自ERA-I。

图7.湿延迟（ZWD）转换为大气水汽含量（PWV）的公式与计算步骤

得到大气水汽含量之后还有一个问题——InSAR由于解缠引入任意常数，使得解缠相位与绝对相位之间存在一个常数偏差。唐伟利用地面GPS数据对相位偏差进行校正。校正函数如公式4所示，最小化校正函数即可得到这个常数偏差K。其中，Np(k)是位于圆内InSAR象元数量，N_GPS是GPS站数量。

标定后，得到InSAR水汽反演结果。与MERIS水汽反演结果进行对比，发现二者具有较高的相关性。相关系数最大值为0.86，最小值为0.5，其他均大于0.7。二者平均误差接近于0，标准差小于2mm。结果表明：利用InSAR技术反演大气水汽具有较好的效果。考虑到其具有较高空间分辨率的优势，InSAR反演大气水汽对天气预报等工作十分有利。

唐伟还介绍了InSAR相关的其他资料。（本部分资料附于本期ppt，有需要的同学可以加入caféQQ群中获取，群号详见于文末。）

挑战横渡长江

最后，唐伟介绍了自己成功挑战横渡长江活动的经历。

“游泳是同大自然作斗争的一种运动，你们应该到大江大海里去锻炼。”曾横渡长江17次的毛主席，感慨如是。他享受游泳的乐趣，不受任何限制，天高海阔，自由自在。同时，紧张的工作之余，转而全身心地投向大海，动了筋骨，舒了身心，全身得到了放松。水中畅游之后，带来的是更好的休息。作为一项难度系数较高的运动，挑战横渡长江更能磨炼一个人的意志，增强征服大自然的勇气。

与毛主席一样，唐伟热爱游泳。2015年他参加了武汉国际横渡长江挑战赛。渡江活动分为个人抢渡赛和群众方队横渡。个人抢渡赛要求6分钟以内自由泳游完400米，非常困难。群众方队仅要求10分钟以内蛙泳游完400米。虽然唐伟参加的是群众方队，但对于一个横渡长江新手，这也是一项艰巨的任务。由于长期游泳而磨砺的铿锵意志，最终他成功挑战长江。

图8.唐伟参与2015年武汉国际横渡长江节

结合自己横渡长江经验，唐伟提出建议：在横渡的过程中一定要佩戴救生圈；注意避开船只；要尽量跟紧队伍，不要独自落在队伍后面，如发生意外将可能非常危险。

最后，唐伟用毛泽东的一段话与观众共勉。“站在这里看看，会觉得现在下去很可怕，可是真正下去了，也就不觉得可怕了。干任何事情都是这样，只要有勇气去实践，困难也就没什么不可克服的！”科学研究亦然，初涉某一研究领域，总会面临各种无法预知的问题，只要敢于实践，总能揭开科研问题的层层面纱。

>>>互动交流

观众A：在InSAR数据的处理中，去除水汽的影响之后，如何考虑其他的噪声？

唐伟：在以上研究中，噪声是存在的，你可以选择计算这部分噪声，也可以选择忽略。因为去除水汽影响后的噪声的量级非常小，一般是不作考虑。对于时间序列影像，提取的是高相干点，噪声是比较小的，因为它的散射特性非常稳定。对于单幅干涉图，噪声则必须考虑的，因为有失相干的影响，噪声量级会很大。

观众A：如果地形存在明显的形变，InSAR数据是否还能用来反演大气水汽？另外，您反演的大气水汽是一个垂直方向的累积值，还是某一高度层的值呢？

唐伟：如果有外部地形形变数据的话，还是可行的。如果没有，则不能。这也是InSAR反演大气水汽的限制。

反演的大气水汽是整体累计值，一般水汽都分布在距离地面14公里以下。

观众B：InSAR能不能做长时序的大气水汽含量监测？另外，气象再分析资料是否有同化InSAR数据呢？

唐伟：如果有有长时间序列的SAR影像，此技术是是可以做长时间序列的大气水汽含量研究的，这也是我下一步工作计划。因为气象变化与水汽含量相关，同时水汽信息是可以同化到天气预报数值模型里，这样就可以进行天气预报相关的研究，进而做城市级的气象变化研究。

现有的气象再分析资料是没有同化InSAR数据。目前，InSAR反演的水汽数据并未做成产品广泛使用。

观众C：您用的InSAR数据的空间分辨率与时间分辨率是多少？InSAR数据的两张影像获得的时间差是多少？大气水汽含量（PWV）的是垂直方向的累计值，但是SAR成像是倾斜方向的，这导致PWV计算不准确问题吗？

唐伟：空间分辨率是30米左右，时间分辨率是一个月左右。InSAR数据的时间分辨率较低，两景SAR数据的间隔与卫星平台有关，从一天到一个多月不等。

倾斜方向的延迟可以通过一个简单三角函数将其转换到天顶方向，因此其带来的误差并不大。

观众D：您认为怎样的条件才能达到横渡长江的目的。

唐伟：横渡长江需要一定的水性和泳龄，最好有2-3年的泳龄，我自己多年来保持游泳习惯，每周都会去游2小时左右。保持这样的游泳频率一般都没有问题。

唐伟作精彩报告

观众认真倾听讲座

讲座后踊跃互动

唐伟（右三）与GeoScience Café团队成员合影留念

(编辑：肖珊)

GeoScience Café以“谈笑间成就梦想”为口号，采取最自由的交流方式，每期邀请1-4位报告人，针对自己正在进行的研究展开报告。每周五晚7:30，在测绘遥感信息工程国家重点实验室四楼休闲厅举行当期活动。报告内容不仅涉及一切与测绘有关的学科内容及学术方法，如测绘基础学科、地理信息系统、摄影测量与遥感、全球定位系统、激光雷达技术、信号处理，还包括地理信息科学以外的话题，如法律和艺术等。让任何感兴趣的人——不仅是地理信息相关专业的师生，还包括其他专业的师生，甚至是文科生——都可以听取报告，并当场向主讲嘉宾提问或者会后与其交流。

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