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空天院在滑坡成災前SAR遙感監測技術研究中取得進展
2020年06月03日 11:00:53
來源：空天信息創新研究院 點擊量：3566
近日，中國科學院空天信息創新研究院航天微波遙感系統部關于滑坡成災前SAR遙感監測技術研究取得進展。其相關研究成果《面向成災前形變監測的改進偏移追蹤技術：以白格滑坡為例（Improved Offset Tracking for Predisaster Deformation Monitoring of the 2018 Jinsha River Landslide (Tibet, China)）》發
【化工儀器網 科技前沿】近日，中國科學院空天信息創新研究院航天微波遙感系統部關于滑坡成災前SAR遙感監測技術研究取得進展。其相關研究成果《面向成災前形變監測的改進偏移追蹤技術:以白格滑坡為例(Improved Offset Tracking for Predisaster Deformation Monitoring of the 2018 Jinsha River Landslide (Tibet, China))》發表在遙感領域學術期刊Remote Sensing of Environment(《環境遙感》)。
合成孔徑雷達(SAR)遙感技術由于全天時全天候的觀測優勢被廣泛應用于滑坡易發地區的長期地表監測。傳統的偏移追蹤技術是基于同一區域兩幅SAR圖像中同一目標的信號強度進行的相似度監測，以計算同一目標在兩幅SAR圖像間偏移量，是地表形變的一種監測方法，更適用于大尺度的形變監測，如高速滑坡(超過數十厘米/年)。但是，傳統的偏移追蹤技術也存在一定的局限性，包括估計窗口設計對經驗的高度依賴，單點精度與整體效率間的沖突，以及由窗口內異質樣本所致的低置信度。
面向以上滑坡監測以及處理的需求，科研人員提出了一種針對非顯著區域的同質自適應非相干斑追蹤方法(AISOT-HS)，降低傳統的偏移追蹤技術在估計窗口設計方面對經驗的高度依賴，同等精度需求下有效提高了整體效率與結果置信度；提出了區分特征匹配與斑點匹配的"預分離”步驟，針對自然場景優化已有處理流程，有效提升了偏移追蹤算法的處理效率。
科研人員利用該技術成果對2018年金沙江滑坡(中國西藏)成災前的多幅SAR數據進行處理，研究了該滑坡的演變過程。與傳統方法相比，該方法提高了運算效率，減少了結果的不確定性。SAR數據來自中國高分3號(GF-3)衛星和日本陸地觀測衛星(ALOS PALSAR-2)，其中GF-3衛星SAR載荷由空天信息創新研究院航天微波遙感系統部抓總研制。文章還分析了該滑坡的時空位移模式，推測金沙江滑坡極可能屬推覆式滑坡。這項研究證明了SAR遙感在滑坡監測中的作用，尤其是在地面實況數據稀缺的情況下。
該研究成果得到國家重點研發計劃"新體制星載SAR綜合環境監測技術”、國家自然科學基金、國家杰出青年科學基金等資助支持。
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