高分辨率SAR 影像在地表形变监测中的多尺度分析方法

引言

地表形变是一种复杂的自然和人为现象，其成因涵盖了地壳运动、地下水开采、工程建设等多种因素。准确监测地表形变对于预防地质灾害、保障城市安全和资源合理开发利用至关重要。传统的地表形变监测方法，如水准测量、GPS 测量等，虽然具有较高的精度，但存在监测范围有限、成本高、受天气条件影响大等缺点。

合成孔径雷达（SAR）技术的出现为地表形变监测提供了一种新的手段。SAR 具有全天时、全天候的观测能力，能够获取大面积的地表信息。随着 SAR技术的不断发展，高分辨率 SAR 影像的获取变得更加容易，其丰富的空间细节信息为更精细地监测地表形变提供了可能。然而，高分辨率 SAR 影像中包含了不同尺度的地表特征和噪声，单一尺度的分析方法难以全面、准确地提取地表形变信息。

多尺度分析方法能够在不同的尺度下对数据进行分析，从而更好地捕捉地表形变的特征和规律。在高分辨率 SAR 影像处理中引入多尺度分析方法，有助于充分挖掘影像中的信息，提高地表形变监测的精度和可靠性。目前，多尺度分析方法在 SAR 影像处理领域已经得到了一定的应用，但仍存在一些问题需要进一步研究和解决，如不同尺度下形变信息的融合、多尺度分析方法的优化等。因此，开展高分辨率 SAR 影像在地表形变监测中的多尺度分析方法研究具有重要的理论和实际意义。

一、高分辨率SAR 影像多尺度分析的理论基础

1. 多尺度分析的概念与意义

多尺度分析是一种从不同尺度对数据进行观察和分析的方法。在高分辨率SAR 影像处理中，不同尺度下的影像包含了不同层次的地表信息。大尺度下的影像能够反映宏观的地表形变趋势，而小尺度下的影像则可以捕捉到局部的细微形变特征。通过多尺度分析，可以全面、综合地了解地表形变的情况，避免单一尺度分析可能带来的信息丢失。

多尺度分析的意义在于提高地表形变监测的精度和可靠性。它能够更好地适应地表形变的复杂性，将不同尺度下的形变信息进行融合，从而更准确地刻画地表形变的特征。多尺度分析可以有效地抑制噪声的影响，提高影像的质量和处理结果的可信度。

2. 适用于高分辨率SAR 影像的多尺度分析技术

（1）基于小波变换的多尺度分析

小波变换作为一种经典的多尺度分析工具，凭借其优良的时频局部化能力，广泛应用于高分辨率 SAR 影像的地表形变监测中。通过连续或离散小波分解，影像可被分解为多个尺度和方向的子带，分别对应不同空间频率的形变特征。低频近似子带保留大尺度、缓变的形变趋势，反映区域性的沉降或构造运动；高频细节子带则敏感于局部突变，有效识别建筑物沉降、滑坡前缘变形等精细结构。小波包变换进一步增强了方向选择性和频带划分灵活性，提升了复杂地形下形变边缘的表征能力。然而，其性能受限于小波基函数的选取，不同基函数在稀疏性、正则性和对称性上的差异显著影响形变信息的重构精度。此外，传统小波变换基于线性基展开，难以高效表达SAR 影像中广泛存在的非线性、非平稳形变模式，尤其在强噪声或相干性较低区域，可能导致误提取或信息泄露。因此，结合自适应小波构造或引入非线性阈值去噪策略，成为提升小波域形变反演鲁棒性的关键方向。

（2）多分辨率分割方法

多分辨率分割是一种基于图像分割的多尺度分析方法。它通过将影像在不同尺度下进行分割，得到不同大小的对象。每个对象包含了一定范围内的地表信息，可以对其进行特征提取和分析。多分辨率分割方法能够有效地保留影像的空间结构信息，适用于提取不同尺度下的地表形变区域。多分辨率分割方法的关键在于分割参数的选择，如分割尺度、形状因子等。不同的分割参数会导致不同的分割结果，因此需要根据具体的应用需求进行优化。

二、多尺度分析方法在地表形变监测中的应用

1. 不同尺度下地表形变信息的提取

在实际的地表形变监测中，需综合利用多尺度分析方法从高分辨率 SAR 影像中提取多层级形变特征。基于小波变换的多尺度分解可将影像分解为低频近似子带和高频细节子带，分别对应大尺度与小尺度形变分量。低频子带蕴含区域性的缓慢形变信号，适用于捕捉由构造运动、地壳均衡调整等引起的广域沉降或隆升；高频子带则敏感于局部快速变化，能够揭示城市建筑群不均匀沉降、地下采掘活动或滑坡前缘微破裂等精细形变模式。在分解基础上，结合相位解缠、干涉基线优化与时间序列分析（如 PS-InSAR 或 SBAS），可实现各尺度子带的形变参数反演。此外，通过引入尺度相关权重因子，可增强不同地物类型下形变信号的可分离性，抑制噪声干扰。大尺度形变信息有助于构建区域地表运动背景场，而小尺度信息则提升对局部异常形变的识别能力。多尺度协同提取不仅增强了形变信号的空间表征精度，还提高了对复杂非线性形变过程的解析能力，为后续多源数据融合与动态建模提供可靠输入。

2. 多尺度形变信息的融合与应用

提取到不同尺度下的形变信息后，需通过多尺度融合技术实现信息互补，以提升地表形变监测的精度与鲁棒性。融合方法包括基于统计最优准则的加权平均、贝叶斯估计以及四维变分（4D-Var）等数据同化技术。其中，加权平均融合可根据各尺度形变结果的空间分辨率、信噪比及时序稳定性自适应确定权重，有效抑制局部噪声并保留关键形变特征；数据同化方法则通过引入物理约束模型，实现多尺度观测与先验动力学模型的协同优化，增强对非线性形变过程的重建能力。融合后的多尺度形变场不仅具备高空间覆盖率，同时兼具局部细节解析能力，广泛应用于地质灾害风险识别与预警。例如，结合大尺度构造沉降背景场与小尺度局部异常形变区，可精准识别滑坡前缘蠕变、矿区地面塌陷及城市地下工程诱发的地表位移。在城市规划与重大基础设施建设中，融合结果可为地面沉降风险区划、建筑物抗变形设计及施工期形变控制提供高精度空间决策支持，显著提升工程安全评估的科学性与可靠性。

三、结论

本研究围绕高分辨率 SAR 影像在地表形变监测中的多尺度分析方法展开了深入探讨。通过对多尺度分析理论基础的研究，明确了其在处理高分辨率 SAR影像中的重要性和必要性。多种多尺度分析技术，如小波变换和多分辨率分割方法，为不同尺度下地表形变信息的提取提供了有效的手段。在实际应用中，多尺度分析方法能够兼顾不同尺度下的地表形变特征，提高了地表形变监测的精度和可靠性。通过不同尺度下形变信息的提取和融合，能够更全面、准确地掌握地表形变的情况，为地质灾害预警、城市规划和工程建设等提供有力的支持。

参考文献：

[1] 戴可人 . 融合新一代卫星 SAR 数据的地形与形变信息提取模型与方法[D]. 四川省 ： 西南交通大学 ，2017.

[2] 陈坤 . 基于 SBAS-InSAR 的云南大理地表形变监测及陆地水储量估计模型构建 [D]. 四川省 ： 西南交通大学 ，2022.