大氣效應(yīng)是影響地基SAR監(jiān)測結(jié)果精度的重要因素。大氣效應(yīng)是兩次觀測中由于大氣環(huán)境的改變導(dǎo)致的路徑延遲，是地基SAR觀測結(jié)果的主要組成成分。大氣效應(yīng)校正是獲取精確地基SAR監(jiān)測結(jié)果的必要步驟。
　　基于回歸模型的大氣效應(yīng)校正方法利用大氣效應(yīng)沿斜距方向呈線性或非線性分布的特征，構(gòu)建斜距和高程的一元或多元回歸模型，估計(jì)并去除大氣效應(yīng)。該方法的主要優(yōu)點(diǎn)是不依賴于大氣環(huán)境參數(shù)（溫度、濕度和壓強(qiáng)）和其他先驗(yàn)知識（如已知穩(wěn)定點(diǎn)）。但是，當(dāng)觀測目標(biāo)的形變與大氣效應(yīng)相似時，如觀測目標(biāo)的形變有沿斜距方向增大或降低的趨勢，該方法將混淆大氣效應(yīng)和觀測目標(biāo)的形變，不能有效地估計(jì)大氣效應(yīng)。
　　針對該問題，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所研究員蘭恒星和他的團(tuán)隊(duì)提出了改進(jìn)的基于回歸模型的大氣效應(yīng)校正方法。該方法依據(jù)觀測目標(biāo)形變和大氣效應(yīng)沿斜距方向變化的差異性，即觀測目標(biāo)未成像區(qū)域的觀測值包含大氣效應(yīng)而不包含觀測目標(biāo)形變，而觀測目標(biāo)成像區(qū)域的觀測值同時包含大氣效應(yīng)和觀測目標(biāo)形變，在回歸模型中加入了觀測目標(biāo)形變沿斜距方向變化的速度因子，用以區(qū)分大氣效應(yīng)和觀測目標(biāo)的形變。
　　實(shí)驗(yàn)表明，研究人員改進(jìn)的基于回歸模型的校正方法能夠準(zhǔn)確地估計(jì)大氣效應(yīng)，能夠獲取觀測目標(biāo)的有效形變信息。他們利用大氣效應(yīng)和觀測目標(biāo)形變沿斜距方向變化的相似性和差異性對基于多元回歸模型的大氣效應(yīng)校正方法進(jìn)行改進(jìn)，能夠準(zhǔn)確地估計(jì)并去除地基SAR監(jiān)測中的大氣效應(yīng)，有助于提高地基SAR監(jiān)測結(jié)果的精度。
　　1、雷達(dá)衛(wèi)星遙感捕獲北京平原區(qū)地面沉降趨勢逐漸減緩
　　近幾十年，由于長期地下水超量開采導(dǎo)致北京平原區(qū)大范圍存在地面沉降現(xiàn)象，遙感技術(shù)（特別是多時相雷達(dá)遙感MT-InSAR）比較好地應(yīng)用到北京平原區(qū)域地面沉降的監(jiān)測。隨著近些年地下水開采的管理以及南水北調(diào)水對北京水資源的補(bǔ)給，水文地質(zhì)條件發(fā)生變化，地面沉降的現(xiàn)狀是否變化尚不明確。
　　蘭恒星團(tuán)隊(duì)采用多時相雷達(dá)遙感技術(shù)，處理了2012年-2015年的39幅RadarSAT-2數(shù)據(jù)和2016年-2018年的33幅Sentinel-1數(shù)據(jù)，獲取了2012年-2018年北京平原區(qū)的地面沉降結(jié)果。研究表明，在新的水文地質(zhì)環(huán)境以及降雨改變的情況下，地面沉降趨勢明顯減緩。2012年-2015年北京平原區(qū)地表形變速率范圍為-176到+12.3mm/year，2016年到2018年變化到-119到+8mm/year。地面沉降量在不同尺度（區(qū)域、沉降漏斗和主要基礎(chǔ)設(shè)施）均表現(xiàn)出明顯的減弱趨勢。通過進(jìn)一步的時間序列分析、GIS空間分析和相關(guān)性分析，得到地面沉降減弱的趨勢與降雨存在一定的相關(guān)性。
　　2、地表河流中心線精細(xì)遙感識別與提取
　　在遙感影像中，寬度占單個像元或單個像元以下的河流在遙感影像中表現(xiàn)為嚴(yán)重的混合像元。在不同分辨率的遙感影像中，混合像元成為影響水系網(wǎng)絡(luò)識別和提取精度的一個重要因素。單純使用閾值法，提取河流往往難以得到完整的水系中心線。
　　他們針對河流具有的線性特征，構(gòu)建multiple direction integration algorithm（MDIA）算法，結(jié)合指數(shù)圖像、圖像增強(qiáng)方法，將河流幾何形態(tài)特征用于河流中心線的提取。方法首先使用NDVI或者其他指數(shù)增強(qiáng)河流及河流的環(huán)境因子，從而提高河流和周圍環(huán)境的對比度。使用Hessian矩陣對指數(shù)圖像進(jìn)行線性增強(qiáng)，提高河流的線性辨別度。構(gòu)建多向積分掃描判別窗口（circular structural element）對圖像進(jìn)行精細(xì)判別。計(jì)算過程從當(dāng)前判別窗口自動獲取判別閾值，從起始種子點(diǎn)開始逐一沿著潛在河流線進(jìn)行屬性判別，得到河流種子點(diǎn)和河流中心線。對整幅圖像的種子點(diǎn)進(jìn)行判別即完成河流中心線的識別。
　　研究人員構(gòu)建的河流中心線識別方法，在一次判別后即可以得到完整的河流中心線網(wǎng)絡(luò)，不需要對結(jié)果再次進(jìn)行形態(tài)學(xué)的增減運(yùn)算。計(jì)算過程采用局部計(jì)算方法，有效降低運(yùn)算量，提高計(jì)算速度。所構(gòu)建的河流中心線提取方法和其他方法相比，在混合像元區(qū)域表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性。對不同的地貌類型使用Landsat8進(jìn)行河流中心線提取實(shí)驗(yàn)，在0.2 ~ 0.3的閾值范圍內(nèi)，用戶精度達(dá)到0.813 ~ 0.997，生產(chǎn)者精度達(dá)到0.981 ~ 1。使用MDIA可以快速提取水系中心線，提高獲取河流中心線時間序列數(shù)據(jù)的效率，有助于分析不同時期水系的動態(tài)變化特征，為與河流變化相關(guān)的滑坡識別和滑坡孕育分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
　　相關(guān)研究論文發(fā)表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、International Journal of Remote Sensing、GIScience & Remote Sensing 等遙感類雜志上。
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