InSAR冻土监测研究进展
InSAR冻土监测技术发展路径与应用拓展
全球约有17%的陆地面积覆盖着多年冻土， 主要分布在北极圈和亚北极地区。在中国，多年冻土区总面积约为 215万km²
受气候变暖和人类活动影响，全球多年冻土正经历严重退化，表现为温度升高、 活动层厚度增加、面积减少，对生态环境和工程安全造成重大影响。
InSAR冻土监测技术发展路径与应用拓展
Rogers和Ingalls率先将InSAR技术应用于观测金星表面
Graham首次提出将InSAR技术应用于地表地形测量
PS-InSAR、SBAS-InSAR等时间序列技术发展成熟
波长较长，穿透性强，适用于北极苔原和高寒草甸区
应用较少，多用于环境和灾害监测领域
使用最多，分辨率与穿透性折中，但易受积雪影响
高分辨率，适用于局部工程监测，但幅宽较窄
自2015年开始大幅增长
Sentinel-1使用频次最高
SBAS-InSAR占比46.1%
| 方法 | 特点 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| PS-InSAR | 识别持续的雷达散射体目标（建筑物、基础设施等） | 测量精度高；适用于城市区域 | 自然地表区域适用性有限；需要长时间序列监测 |
| SBAS-InSAR | 选择小基线的SAR影像子集进行处理 | 对高变形区域有效；适用于不同地形类型 | 在低变形率区域的精度有限；对基线选择敏感 |
| DS-InSAR | 识别分布式雷达散射体（裸土、稀疏植被区等） | 适用于有植被的区域；监测点密度高 | 比PS-InSAR精度低；在散射体密度低的区域中精度较差 |
监测多年冻土区地表的季节性形变和长期变化趋势，为冻土退化评估提供数据支撑
识别和监测热融滑塌、热喀斯特湖等地貌的形变过程，分析冻土退化机理
监测青藏铁路等冻土区基础设施的稳定性，保障工程安全运营
监测石冰川的蠕变速度和活动情况，反映高山冰冻圈对气候变化的响应
基于地表形变数据反演活动层厚度，评估多年冻土退化程度
结合深度学习技术，建立冻土形变预测模型，为未来变化趋势提供科学依据
| 模型名称 | 模型表达式 | 主要特点 |
|---|---|---|
| 线性形变模型 | d = vt | 最基础的形变模型，适用于简单线性变化 |
| 三次方形变模型 | d = Σaᵢtᵢ (i=1,2,3) | 描述复杂的非线性形变过程 |
| 线性加周期形变模型 | d = vt + a₁sin(2πt/T) + a₂cos(2πt/T) | 结合线性趋势和季节性变化 |
| 基于冻土融化过程模型 | d = vt + a₁A | 考虑冻土物理融化过程 |
| 考虑环境因子模型 | d = Σaᵢt + b₁T(t) + b₂P(t) | 综合考虑温度、降水等环境因素 |
| 分段高程形变模型 | 分段函数形式 | 区分解冻和冻结不同阶段 |
地表形变监测在各应用中占主导地位，SBAS-InSAR方法应用最为广泛
使用频次最高的方法
传统差分干涉方法
永久散射体方法
深度学习形变预测
冻土表面的季节性变化（冻融循环、积雪覆盖、植被变化等）导致雷达信号散射特性发生显著变化， 降低干涉相干性，影响监测精度。
InSAR提供面状观测而GNSS为点状数据，空间尺度差异可能导致系统性偏差。 多年冻土研究区域缺乏实地监测数据，难以充分验证结果可靠性。
冻土形变受多个参数共同影响，如何准确分离不同影响因素的形变分量， 实现从"形变监测"到"物理参数反演"仍面临挑战。
将深度学习技术与InSAR相融合，应用于相位解缠、噪声滤波、目标检测等关键步骤， 利用Transformer、LSTM等网络提升形变预测准确性。
综合利用光学影像、热红外遥感数据和地面测量数据， 融合多种波段SAR影像，实现地表三维形变的高精度监测。
基于InSAR形变监测数据，综合考虑地质特征、气候条件、人类活动等因素， 建立可持续发展评估体系，制定针对性保护策略。
技术成熟：自20世纪90年代以来，InSAR技术已发展成为最重要的多年冻土监测工具之一， 在美国、加拿大、俄罗斯、挪威和中国等国家得到广泛应用。
应用拓展：从短时间、小范围监测发展至长时序、大范围监测， 发展了多种冻土形变估算模型，在ALT、冻土含冰量等物理参数反演方面取得重要进展。
技术融合：在石冰川位移监测、火灾对冻土环境影响监测和冻土稳定性监测等方面 也应用InSAR技术进行了深入研究。
未来方向：随着SAR数据积累和大数据深度学习技术发展， InSAR冻土应用在深度学习模型、多源数据融合、可持续发展评估等方面仍有待深入研究。