地理信息科学系杨梦诗在雷达遥感形变信号解译取得的新突破

beat365官方网站地理信息科学系杨梦诗副教授作为第一作者在国际遥感领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》（IF=13.8，中科院/JCR1区顶刊）以‘A PSI targets characterization approach to interpreting surface displacement signals: A case study of the Shanghai metro tunnels’为题发表了雷达遥感形变精细监测与目标特征解译的最新研究成果。论文创新性地提出了一种PSI目标点散射特性表征的方法对干涉雷达形变信号解译框架，以上海地铁沿线地表稳定性分析的需求为例，利用高分辨率TerraSAR-X影像序列分析了2013年至2020年间地铁沿线的地表目标特性，在对PSI目标点精密定位与识别的基础上，有效地区分地铁沿线各类形变特征。研究成果对于城市地质灾害监测和地下空间感知有重要意义。

时序PSI技术具有大范围、高精度的地表形变获取能力，是当前区域形变监测的重要手段。然而PS目标点可以来源于地表的任何地物，PSI监测的形变也是混叠的，难以将形变信息与形变机制关联。针对地铁沿线的监测中，难以区分沿线探测形变信号与地下隧道、周边建筑物、区域稳定的关系。本文对该问题进行了探索：

论文亮点（Highlights）

·         使用PSI技术获取了2013年-2020年上海地铁沿线地表形变速率。

·         提出了一种相对形变评估方法，适用于城市地区的异常形变探测，准确发现异常形变区域。

·         提出了一种PSI目标表征方法将形变分解为稳定(Defo-Type I stable)、浅层(Defo-Type II shallow)、结构(Defo-Type III structural)和混合形变(Defo-Type IV mixed)。

·         论文发现地铁沿线形变主要与浅层地表形变相关。

该论文是杨梦诗前期在PSI目标精密定位和溯源工作在城市地区应用的延伸，论文获得了国家自然科学基金(42101450)和武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金的资助(21R03)。

https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113150