廣域InSAR地表形變調查監測背後的人和事

最新 06-06

@ ESA |Geological mapping

1.「熱點」話題與背後的故事

（1）英國InSAR全覆蓋調查

4月15日，TRE-Altamira公司的首席執行官Ferretti博士在職場社交平台Linked-In上發布了一則關於「About InSAR Data for Wide Area Mapping」的評述，闡述了自己對「廣域地表形變監測」若干技術問題的思考，激起了國內InSAR群的一些討論。

這一事情的起因是英國廣播公司於4月11日發布的「Map records UK"s small ups and downs」（By Jonathan Amos BBC Science Correspondent, Vienna）地學新聞報道，該新聞來自2018年EGU（歐洲地球科學聯盟）年會上由GVL(Geomatic Ventures Limited)公司Andy Sowter博士所做的技術交流報告，報告展示了「英國全境陸域地表形變InSAR測圖」的成果，利用ESA哨兵-1號衛星（2014年以來獲得）的2000多景SAR影像，通過ISBAS演算法提取地表形變速率，「首次實現了英國全境24萬平方公里範圍地表形變測圖（the entire UK has been mapped in detail for the first time）」，可為「政策制定者和從事大型基礎設施項目的行業」提供參考，「顯示了發生沉陷與回彈的地區位置，有助於進行危險程度劃分」。

英國全境地表形變速率圖（GVL提供，ISBAS方法解算）

Leeds大學的TimWright教授（近期與另一位InSAR技術專家AndyHooper聯合成立了SatSense公司，由Leeds大學與NPIF合資）針對這一事件談到：該結果顯示了哨兵-1數據進行國家級InSAR地表形變全覆蓋監測的巨大潛力，但InSAR界對這一監測數據可靠性的質疑「並非多餘」，尤其是城市之外的地區。在肯定該結果的同時，也對測量結果的精度和可靠性提出了某種質疑。我們仔細觀察發現，GVL所採用的ISBAS方法更為關注InSAR數據處理中的「數學模型」的合理性和完整性，儘可能提取更多的信息，實現了無縫的「全覆蓋（full coverage）」，可能對觀測對象的物理特性、變化特徵則考慮較少，或許也沒法用統一的形變觀測模型來考慮實際變形的多樣性！

（2）我國華北地區地下水損耗與地面沉降

追溯同類新聞，英國衛報曾在2016年以題為「Beijing has fallen: China"s capital sinking by 11cm a year, satellite study warns」（https://www.theguardian.com/world/2016/jun/24/beijing -has-fallen-chinas-capital-sinking-by-11cm-a-year-satellite-study-warns），報道過我國首都北京地面下沉的相關情況，引起了公眾的普遍關注，國外多家重要媒體轉載了這一略帶「爆炸性」的新聞。

我國相關職能機構從環境、災害角度對這一事件進行迅速了響應，向社會傳達了近二十年來，針對北京平原地區地面沉降問題所開展的監測調查、綜合防治的政策措施以及實施效果，從公共安全的角度就普遍關注的地面下沉、地下水開採利用以及城市建築物、重大交通設施潛在損害等問題進行了積極回應。

全球地下水開採程度分布圖（引自Wolfgang Kinzelbach報告）

通過媒體報道有關資源、環境和災害等領域的研究成果，喚起更多的公眾關注，更好的理解城市化過程中有關「人-地互動」的環境效應，既是專業研究很好的宣傳推廣，也是面向公眾的科學普及。因為，「環境承載能力、產業結構布局、資源開發利用、環境安全與災害孕育過程」的問題，不僅是政府管理的公益性工作，也是事關個人的公共話題。

反觀我們今天面臨的「霧霾、水土污染、水資源短缺、地面沉降」等環境變化本身，既是區域經濟社會快速發展過程中的「結果效應」，在一定程度上也是「源頭所在」。

具體而言，由衛星觀測所獲得的地面下沉破壞等現象，是地下資源（水、油氣、礦體等）開發利用，城市地下空間開發與工程建設的結果，聯繫到我國華北地區普遍缺水的現狀，大城市節水措施普及、農業產業結構調整與地下水開發格局、重大經濟區劃與地質環境安全等話題，既是政府主管部門的職責，也是公眾關注的焦點所在。

利用GRACE重力衛星數據反演得到的我國周邊水資源損耗量（引自WolfgangKinzelbach報告）

參照上圖，可以看出地下水資源損耗主要位於河北省南部、河南北部和山西部分地區

正確的中國版圖

華北平原（圖片源於地球知識局）

類似的公共話題是媒體與政府監管部門互動，推動公眾參與環境安全保護的重要途徑。我們每一個人在享受著經濟社會高速發展帶來的物質豐富、交通便捷、信息密集的同時，也需要關注身邊的資源、環境、災害效應，從自身做起改善和保護環境。猶如過去持續被關注的「霧霾」問題一樣，獲得更多的公眾關注，為的是喚起公眾的環境保護意識，而這較之一段時間內環境自身的變化，更有深遠的社會影響！

（3）大範圍InSAR形變測圖模式

回到InSAR本身，應用星載InSAR技術（之所以說星載，因為機載、地基等觀測模式都很難組織大規模應用）監測廣域（wide area mapping，也被稱作「大範圍InSAR測圖」）地表變形現象（自然的或人為引起），「在國家（如義大利、英國、法國、丹麥）甚至大陸（如歐洲）層面上」已陸續開展，這些基礎性監測與調查工作將一定程度上改變過去地面觀測點位密度不足、觀測頻率不高的局面，更為快速準確地揭示並發現新的地表變化，為環境安全評價與監測提供「指標因子」數據。

對於InSAR行業而言，這無疑是值得欣喜的機遇，恰如我們的同行Ferretti所言「樂見InSAR蓬勃發展之勢，20多年的InSAR研究應用目前得以廣泛認可與接納」。

然而，廣域監測的實施過程不會輕鬆容易，需要確定科學的目標定位，在大範圍形變測圖的基礎上，挖掘形變信息背後所隱藏的自然或人為的影響因素與形成機理，以此作為推動環境變化、防災減災和社會化服務的依據。

2.廣域「廣」到什麼程度？

（1）調查範圍廣

到底該如何理解「Mapping」這個詞呢？按照我們專業的術語，應該為「測圖、製圖」的意思，明確了這個工作的成果主要以「圖」的方式體現。

從InSAR技術組織實施以及所達效果的角度，應為「調查、監測」的目標，而「wide area」就是我們所言的遙感「掃面」，發揮大範圍覆蓋的優勢。

「廣域地表形變InSAR測圖」的概念在歐空局內已提出多年，近幾屆Fringe workshop上也不斷有學者提出技術方案與應用設想。

事實上，到底多大範圍算才是「廣」呢？回答這個問題，或許要根據觀測區域的空間範圍、觀測對象的變形類型與特徵、InSAR數據處理的技術方法及其複雜程度而定。

義大利全境地表形變InSAR監測資料庫（引自Mario，e-GEOS）

從國家層面上，範圍廣、尺度大、觀測對象多樣則必然意味著「wide」。

從空間範圍的角度，「廣域」是相較於過去InSAR應用時側重「一城一市的沉降」「典型地震形變場」「個別大型滑坡」「顯著變形的火山」的模式，這種情況是有明確應用對象的，針對性極強。

反觀過去的應用條件（數據、人員、對於需求的理解和把握），許多國家或機構是難以組織大規模、大範圍的InSAR形變監測任務的。

按照全國陸域面積的全覆蓋而定，義大利無疑是事實上最早實現了廣域InSAR監測「國家規模」的案例。得益於歐空局對地觀測中心ESRIN（米蘭郊外20餘公里的Frascati）提供星載SAR數據的天然優勢（http://www.esa.int/About_Us/ESRIN/ESRIN_overview），以及廣泛分布的InSAR技術團隊（TRE、IREA、E-geos等），他們在ENVISAT衛星時代就著手此事。這一點上，我們國家的情況無法與之相比，我們太大，全境覆蓋相當於幾十個義大利國土範圍。

但事實上，2005年以來，我們陸續組織開展並不斷擴大的「我國中東部平原、盆地、三角洲地區100多萬平工公里InSAR地表形變調查和25萬平方公里年度監測任務」一點也不比義大利的工作「小」，這項工作一直在持續！

（2）時間跨度長

記得2011年我們在西郊賓館組織「全國地表形變InSAR技術培訓」時，義大利e-GEOS公司的Mario Constantini博士（此後多年一直在中國從事InSAR相關工作）就介紹過利用ERS、ENVISAT的義大利全境覆蓋的「歷史」調查成果；同時，也提到了構建了基於ERS、ENVISAT以及Cosmo-skymed（以下簡稱CSK）數據的PSI地表形變監測基礎資料庫。

到現在，包括TRE在內，他們聯合完成了多輪此類調查（詳細介紹參見https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.07.017），構建了自1992年ERS衛星以來至今20多年的監測資料庫，詳實地記錄了義大利全國地表變形的發生髮展狀況，提供給義大利環境部及其他社會管理部門使用。

全國層面上，在獲取地表形變歷史狀況基礎上，動態更新監測數據，實現近實時的服務才是體現InSAR數據價值的重要步驟。

義大利的大範圍監測應用在時間跨度上實現了多次更新，特別是近年來的CSK衛星數據更新ENVISAT時代的監測結果。而我國廣域覆蓋則從ENVISAT、RADARSAT-2中等解析度數據過渡到RADARSAT-2和Sentinel-1等高分寬幅數據，隨著持續的監測數據積累，這種「圖譜式、全景式」記錄地表變化過程的數據無論在實際應用或地學規律研究方面，都會發揮顯著的作用。

（3）形變類型多

從更大範圍和更長時間而言，InSAR所觀測到的是多種尺度、多種類型、多種成因的數據。義大利全國監測的對象包含了滑坡、地面沉降、地震與火山--相關的變形。從InSAR測量角度，監測獲取的形變速率、形變序列等參數是某種變形或者多種變形的疊加，其直接結果是投影於衛星視線方向（LOS）之和。在掌控了全國和區域尺度上地表形變分布特徵和變化特徵之後，在開展具體的個體研究時，則需將觀測數據轉換到應用數據，結合變形特徵加以分析綜合，部分情況下需要其他觀測數據作為約束條件。

從我國的實踐來看，東部地區以地面沉降、塌陷、地裂縫為主，沿海部分地區出現圍填海造地、新建工業區、開採滷水引發沉降以及自然因素的軟土地基沉降等。西部地區則形式複雜，構造活動、強震區廣泛分布的滑坡、崩塌等是重點類型。

法國、英國等全境地表形變InSAR監測資料庫（引自TRE）

（4）處理複雜化

大範圍、多年度、全覆蓋InSAR處理是複雜的，在兼顧觀測對象類型多樣化的同時，確保穩定的監測精度，對處理演算法、處理能力、處理效率提出了更高要求。按照Mario和Ferretti等業界同行的描述，義大利全境數據處理是一個複雜的過程，處理了約2萬景中、高解析度雷達數據；而結果則是包含了自1992年至2014年間多期全覆蓋的巨型地表形變資料庫（「a huge database of surfacedeformation measurements covering the last 20 years and the whole Italianterritory」）。

Sentinel衛星系列及其任務規劃（總結自ESA）

值得關注的是，大範圍監測並非意味著觀測精度上的「粗查或普查」，而是由不同解析度InSAR構成的多尺度地表形變數據集。歸根結底，InSAR的核心是數據處理，這一過程既是自動化的，又是專家參與式的，需要專業人員的參與與交互。儘管目前大數據、雲計算等熱詞頻現，但在走向根據變形對象特徵自適應處理的道路上，仍然有很長的路要走。

3. InSAR能否走向大數據？

（1）走向大數據的條件

當下，「大數據」成為了社會熱詞，無論行業是否積累了大數據，無論數據的體量是否足夠大，無論數據間的關聯度是否複雜，無論數據價值密度高與低，大家都在熱情高漲地呼喊「大數據」。

而對於我們熟悉的遙感數據，也有了「遙感大數據」的概念，格調一下子就上去了！

必須承認，從時間和空間的尺度和體量上，遙感數據無疑是「大數據」。因其積累了數十年記錄地表變化過程（以Landsat為例，8代陸地衛星，40餘年的積累）的多尺度觀測數據，對於科學發現和社會應用，無疑是都有高度價值可挖。

面對以信息技術為導向的「大數據」專題，《環境遙感》雜誌曾在2017年特意組織了一起有關「Big Remotely Sensed Data:tools, applications and experiences」（http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2017.09.013）的專題，側重從數據獲取、處理方式、演算法與系統支持、應用示範等方面闡述了遙感大數據的工具、應用和經驗認識。

《環境遙感》雜誌

從信息挖掘和知識獲取的角度，遙感大數據意味著觀測尺度上的複雜度和的大體量。較之大數據所具有的「5V」特徵（Volume體量大、Variety多樣性、Velocity變化快、Veracity準確性、Value價值大），遙感數據的價值挖掘尚有不小的空間，特別是多樣化應用層面的價值發掘。從信息獲取角度，大數據首先源於長期動態連續觀測，而各種信息提取和價值挖掘則取決於數據獲取的開放程度，專業人員的參與程度以及信息的共享程度。

回到開放式的遙感數據資源，目前業務化運行的Sentinel（哨兵）衛星系統則提供了另外一個開放範式，「full open and free」。以數據量而言，每天約14Tb的數據（這或是過去幾年中所有對地觀測衛星日接收數據量的總和），預計到2026年將有100Pb的數據累積量，其中哨兵-1雙星聯合的SAR數據量相當可觀，而這，就是InSAR廣域形變測圖的重要基礎。

（2）廣域InSAR形變監測的基本認識

從國際上來看，InSAR似有大熱之勢。今年3月份以來，先有荷蘭SkyGeo公司發出了2年內進入中國市場的計劃，後有GVL公司發布全英監測的報告，而就在5月31日，英國Leeds大學的Tim Wright教授與Andy Hooper教授與公司聯合，成立了SatSense公司，都表達了向InSAR技術服務商業化、市場化發展的計劃。

而國內也沒有閑著！先後有多個公司在五六月份間舉行了多次包含數據、軟體、設備在內涉及InSAR應用的多場會議。有媒體以「InSAR已經進入商業化的時代」為標題（在諮詢時，我改為「正在進入商業時代」！）其中，InSAR界「獨角獸」式的技術服務公司TRE-Altermira的CEO，Ferretti博士在Linked-In上對廣域形變製圖的看法既總結了當前的需求和應用條件，又理性而專業的分析了需要解決的技術問題。許多觀點與我的認識十分契合。在此，加以綜合闡述。

作為一種測量數據，應用領域所關注的第一因素仍是InSAR數據質量和可靠性。談及這一點，Ferretti說：「在這個「微妙」的階段（應是「大熱之勢」），InSAR數據提供者不宜過度鼓吹（overselling）該技術，需向用戶明確高精度觀測數據獲取的基本條件。「InSAR多適用於城市、裸露岩體分布區，而密集植被覆蓋區（農業區），並不適合InSAR監測」。從應用角度出發，應用範圍的擴大依賴於高質量、可靠的InSAR技術和持續的數據供應。InSAR專家始終應區分技術研發（如新技術與新演算法研究以增加觀測樣本密度）與實際應用（商業化、業務化監測項目）的差別，確切理解用戶對高質量、可靠的變形數據的需求。

Ferretti的擔心不是沒有道理的！一個不爭的事實就是「如果過度的消費某項技術的優勢，無條件的鼓吹」，恰恰最不利於其持續發展。作為從業者的我們仍需要謹慎客觀，而這一切的基礎也源於日常的技術積累與深入思考。不難看出，Ferretti是帶有某種隱憂的，他擔心大熱之時，各路InSAR豪傑罔顧條件而肆意鼓吹，最後讓整個行業背負上社會的不信任。在此，我深以為然！

面向橋樑安全評估應用的InSAR測量數據（TRE）

InSAR仍然不是一種大眾化的技術，不同的人有著不同的InSAR演算法和處理的技術，儘管基本路徑相同，但各有各的「技術哲學」和處理經驗。Ferretti認為，我們必須承認，InSAR技術不僅依賴於所處理的SAR數據，還取決於採用的演算法和負責數據處理的人。

實際上，這裡的核心就是InSAR從業者的技術積累、技術哲學和經驗認識，包含了對「被觀測對象的深刻理解和對觀測技術應用條件的把握」，進而設計出與觀測對象相匹配的InSAR參數系統，包括衛星相關的參數，如周期、解析度、波長，以及累積數據量等，採用的處理方法（差分干涉、點目標或分散式目標的時間序列方法）以及針對特殊應用需求的創新方法。

提供易於理解，方便使用的InSAR數據是商業化應用的著力點。用戶所需要的是高質量的易於理解和應用的形變（位移）數據，而不必花費過多的時間掌握InSAR技術成為InSAR專家。面向特定應用對象應根據變形特徵提供反映應用需求的形變數據，比如面對沉降應將視線估計形變轉換到垂向，便於理解和計算，而面向邊坡滑移，則應根據主要活動方向對觀測數據進行轉換，條件合適時應結合升降軌雙向觀測求解水平與垂向移動量。

義大利全境的InSAR形變數據（TRE處理）

上面這些僅僅是在觀測數據層面的轉換，實際上在面向不同的應用對象時，仍有許多工作要做。而這，恰恰需要明確「觀測對象的變形特徵」，合理的分解和解釋InSAR監測數據，方便應用。此外，一個重要的認識上的差異就是，InSAR所提供的「形變場」與地面提供的稀疏點位測量的統一，這是許多用戶所最為「關注的」，他們希望「絕對的測量精度一致，越高越好」。

實際上，這是一個誤區！涉及到觀測基準（時間和空間）的統一、觀測對象的近似等。我認為，暫時忽略這些絕對的差異，面嚮應用先看「形變場」，從InSAR高密度的、表達一定場景下的「相對變化數據」中去發現差異顯著的地區，從時間序列中尋找劇烈的原因，發掘新的信息，而不一定糾結在與地面觀測一較高下的「點上」的絕對準確！

InSAR數據的可視化表達是提高應用的重要途徑。需要開發新的，面向廣域InSAR大樣本量數據的，基於Web的可視化數據表達與管理工具，而目前的GIS並不適合管理數百萬InSAR測量點及其時間序列。

實際上，應用中的一個問題就是InSAR數據量過大，「點太多，不好用」時常是一些用戶苦惱的。而一些具體的應用中則僅僅需要更為宏觀和概括性的數據，恰恰忽略了InSAR高密度觀測的優勢。面對大範圍InSAR監測數據處理，降低解析度實在「有點可惜」，有點「辜負」了SAR衛星朝著高解析度寬幅覆蓋發展的初衷。因此，成果的可視化管理，不僅僅要解決好大體量觀測點的顯示，同樣要具備數據綜合、冗餘去除、分層規劃和逐級管理等能力，而這也是助力InSAR廣泛應用必要步驟。

除了Ferretti所言的，如何解決InSAR大體量數據處理，如何改進InSAR技術能力，雲計算的引入以及應用層面相關問題的方案仍需進一步探討，而如何挖掘形變信息的背後的發現與價值，真正的讓大體量的數據向高價值的大數據過度，可都留給後面慢慢談。

4.當前的一些發展方向

（1）走向商業化

InSAR的技術的發展模式勢必也會向光學遙感一樣，從初期的政府或者科研投入，加大研究，逐步走向業務化應用，最後形成多樣性的商業化市場化應用模式。眼下的現實是，相比光學遙感技術應用在國內創造的數百億規模的產值，InSAR產業，包括軟體、數據和應用服務，每年市場規模可能僅有2～3億元的規模，但隨著InSAR應用在廣度和深度兩個維度的延伸，即便只作為一類垂直細分的專業化「小眾技術」，仍有更大的市場拓展空間。

當前，InSAR技術服務呈現出兩個特徵，一是向「大而全」的基礎調查方向發展，即歐洲多個國家以及我國正在開展的基於Sentinel-1衛星數據的廣域監測製圖；二是向「小而精」的應用服務方向推進，服務大型工程體形變監測、滑坡監測預警、大型施工場地環境監測，以及重點設施安全應用等場景。從發展前景來看，越來越多的SAR衛星提供了豐富的數據源，正在推動InSAR技術「小而精」專業化服務的擴大與滲透。這種模式，既得益於InSAR從業者對市場的主動探索，也依託於行業合作與多學科交叉，將InSAR地表形變監測技術納入到常規的業務體系中，形成對傳統手段的有益補充。就InSAR市場的拓展空間，有以下四個方面的因素：

數據的持續供給能力是產業應用的基礎。國內做InSAR服務一直以來主要依賴國外SAR衛星數據，絕大多數為商業衛星提供；Sentinel-1衛星的出現改變了這一局面，為廣泛應用提供了源源不斷的數據，降低了「門檻」。目前，國內也在積極發展面向InSAR應用的雷達衛星，部分衛星研製已進入實質階段；此外，機載SAR技術的成熟有助於推動星載SAR衛星研製水平的提高，而地基SAR對於特點目標實時監測能力，有助於補充星載InSAR觀測實效性的不足，激發工程性應用的市場活力。保守來看，市場發展的廣度仍與解決問題的社會化程度相關，發展速度可能不會如相關企業期待的那樣快，但也呈現出逐步走向普遍應用的必然。

專業人才是規模化應用的支撐。InSAR產業的發展起碼離不開兩種人才，一種是InSAR數據處理方面的技術專家，另一種是能從市場出發，深入理解客戶需求的行業應用專家。客觀來看，InSAR技術的應用面對的是各行各業不同的需求，因而從業者本身需要廣泛涉獵其他行業的知識，才能更好地去實現商業轉化。當然，想成為一個兩者兼顧、諳熟不同服務產業鏈的專家，需要付出很多努力。

創新創業企業的驅動和新技術的引入。近年來國際和國內紛紛湧現一批提供InSAR服務公司（如GeoSky、義大利TRE公司、國內的東方至遠科技、環球星雲等公司），都希望將InSAR服務打造得更標準化和專業化，這些公司對市場的積極探索，無疑對行業的發展有促進作用。從信息技術層面，「雲計算」技術的引入有助於解決InSAR大體量數據的高效計算，而新的高精度InSAR處理演算法則無疑是InSAR研究界需要持續研究的任務。

各級政府用戶是商業化的突破口。目前來看，政府部門和社會公共事務管理機構仍是InSAR服務的主要用戶，關注國家和地方層面的環境安全與災害防治。而諸如對重點設施、重大工程、城市空間開發等項目的監測，最後仍然會回到有企業性質的工程單位和責任主管方，而InSAR精細服務的價值，正有賴於政府、應用企業、InSAR從業群體的對應用的推廣和對市場的引導，而InSAR技術服務社會能力也會得以逐步體現和擴展。

（2）科學的應用定位是基礎

從一種技術的角度出發，實現價值取決於技術本身解決問題的能力，也依賴於使用者科學的應用定位和合理的價值預期。下面三點可作為參考。

InSAR技術實質上是一種測量手段。觀測點的密度和重複觀測頻率較高，在地表形變的識別探測、調查評價和精準動態監測的不同階段發揮作用。針對當前應用中存在的「只關注InSAR單點測量精度，一味的將InSAR測量與地面測量進行對比」的狀況，我認為這是這是一個誤區！應用中適宜從整體上綜合的利用InSAR觀測所揭示的「形變場」數據，認識地表形變場及其發生的背景和變化特徵。

科學應用的前提是準確的應用定位。以地質災害為例，是定位在識別探測或是監測預警，不同的層次需要不同的技術方案與之匹配，並不是簡單地InSAR數據處理就可以達到現實應用的目的。無論InSAR技術人員或行業應用人員，均需要加強合作，理解觀測對象的特徵，明確InSAR技術的特點，才能利用好這個技術。

多樣化的應用離不開商業模式的推廣與探索。如前所述，與光學遙感、GPS技術相似初期的應用方法驗證和原型系統開發常常以政府機構或者專業院所為主，而逐漸發展成具備一定標準化解決方案的時候，則需要商業化和市場化去推動，僅僅依靠有限的專業技術隊伍就很難達到推廣應用的目的。目前，InSAR技術在城市地質、工程建設和環境安全中發揮作用，需要在InSAR行業引入商業模式，強化與行業監管部門的聯合，通過廣泛的應用推進InSAR技術向各個行業深入，形成行業應用的必要手段。

最後，借用Ferretti的語句，「在這個微妙的時刻，作為一名InSAR從業者，既要保持客觀理性的態度，又要大膽而熱情地擁抱社會需求，為此方可繼續向前。」而關於我國全覆蓋的思考，留給下次再談！

作者 | 葛大慶授權發布

編輯 | 張磊

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