基于星载SAR复数据的复杂地表三维形变测量方法研究

Surface deformation monitoring can provide technical support for surface disaster prevention, especially high-precision three-dimensional surface deformation information is of great value for the construction of disaster warning model. Space-borne SAR deformation measurement technology plays an important role in disaster monitoring, because of its ability of all-day, all-weather, and global observations. However, as disasters generally happens under complicated surface environment, SAR images there affected by noise have low coherence; and the measurement accuracy of vertical, east-west and south-north deformation varies greatly, resulting in the low accuracy of three-dimensional deformation measurement. Therefore, how to enhance the coherence of the data under the complicated surface environment and improve the accuracy of the three-dimensional deformation measurement algorithm are the keys to extract the three-dimensional deformation under the complicated surface environment. This project will systematically carry out the research on the three-dimensional deformation measurement method based on the space-borne SAR complex data under the complicated surface environment. It plans to use the optimization and combination of algorithms, on the basis of making full use of the space-borne SAR complex information in order to improve the measurement accuracy. The results of the project can be used for the research on surface disasters warning, and will also provide support for the development and application of Chinese first deformation monitoring satellite.

地表形变监测可为地表灾害防治提供技术支持，尤其是高精度的地表三维形变信息对于灾害预警模型的构建具有重要的价值。星载SAR形变测量技术由于具有全天时、全天候、全球观测的能力，在灾害监测方面发挥着重要的作用。然而，由于灾害多发区域地表环境一般较为复杂，受噪声影响SAR图像相干性较低，且垂直向、东西向、南北向的形变测量精度差异较大，导致三维形变测量的精度较低。因此，如何增强复杂地表获取数据的相干性，提高三维形变测量算法的精度，是复杂地表三维形变提取的关键。本项目将系统地开展基于星载SAR复数据的复杂地表三维形变测量方法研究，旨在充分利用星载SAR复数信息的基础上，通过算法的优化与组合，提高复杂地表三维形变的测量精度。该项目成果可用于地表灾害预警研究，还将支撑我国首个形变监测卫星“陆探1号”的应用研究。

地表形变监测可为自然灾害防治提供技术支持，尤其是高精度的地表三维形变信息对于灾害预警模型的构建具有重要的价值。星载SAR形变测量技术由于具有全天时、全天候、全球观测的能力，在灾害监测方面发挥着重要的作用。.本项目面向自然灾害多发的复杂环境，研究基于时序星载SAR数据研究地表的三维变形监测方法。针对复杂环境下的大尺度形变，研究了位移精细化检测方法，提升了基于偏移估计的形变监测测量精度。基于时序星载SAR数据，研究了多维度的形变监测方法，从垂直向、东西向、南北向实现形变的三维位移解算，明确三维解算算法的优劣。利用多源数据中较为常见的升降轨数据，完成形变结果的集成决策，并支撑在复杂环境下的三维形变信息提取。综合考虑复杂地表的自然环境条件、数据资源、应用需求等，研究其共性要素，针对具体案例实现一例一案，提出包含算法融合、数据融合以及模型融合的三维解算方案。.本项目利用优化的算法，结合时序星载SAR数据，对2018年金沙江白格特大型滑坡灾前形变的回溯性研究。在提升形变监测精度的同时，验证了该滑坡的运动过程符合推覆式滑坡的发育机理，并捕捉到时年一次明显的滑移二次加速。该成果证实了时序SAR方法在滑坡监测方面的作用，后续有望帮助实现重点区域的滑坡预警。本项目研究的多源数据处理方法，利用当前较为广泛的升降轨数据，对金沙江干热河谷中的攀枝花–东川段滑坡隐患进行了提取，填补了单一数据监测的盲点，且为同一位置的冲突信息选择提供了指导。该方法可以为大范围的形变监测与提取提供支撑，也可以为重点区域的变形侦察提供保障支撑。.随着我国首个形变监测卫星“陆探1号”数据的后续补充，国内的数据源可以为三维形变监测研究提供更多的可能性。