近日，中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所研究人员在遥感变化检测、地表形变监测方面的最新研究成果分别发表于国际遥感领域TOP期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》（ISPRS JPRS）、《Remote Sensing of Environment》（RSE）。这两本期刊被公认为国际遥感领域顶级学术期刊，均为中科院SCI一区TOP期刊，最新影响因子(IF)分别为12.7和13.5，具有广泛的学术影响力。这两项研究成果面向自然资源遥感领域实际应用需求，创新性突出、实用性显著，已集成至测科院自主知识产权的“遥感影像智能变化检测软件ACID”和“InSAR地表形变监测软件GDEMSI”并开展规模化应用，可望快速推进变化检测、地表形变监测的发展并促进其在现实场景中的广泛应用，服务自然资源管理和自然资源治理现代化，是测科院高质量发展与科技创新水平显著提升的缩影。

成果一：

宁晓刚、张翰超、张瑞倩等研究人员的成果《Multi-stage progressive change detection on high resolution remote sensing imagery》2023年12月21日发表于ISPRS JPRS。该研究面向自然资源调查监测等领域应用中类别不平衡与差异给变化检测带来的巨大挑战，创新性提出了“反向变化发现”概念，将光学遥感图像变化检测模型学习的主要目标定义为稳定不变区域检测，形成高分辨率遥感影像变化检测的“反向变化发现”新范式。基于此概念，提出了一种新颖的基于知识蒸馏的多阶段渐进式变化检测网络（MSP-CD），该网络采用多级渐进式网络结构，通过多阶段网络的训练和知识逐步凝练的过程，从粗到细渐进式地提取变化区域，最终获得准确的变化检测结果。

该研究开展了一系列实验来评估所提出的MSP-CD方法的性能。实验结果表明，MSP-CD方法在基准数据集（两个广泛使用的公开变化检测数据集Lebedev-CD和Levir-CD）和面向实用化应用的数据集（自然资源调查监测领域实用化研究数据集JS-CD）均表现出卓越的性能，显示出MSP-CD方法对于缓解现有变化检测数据类别不平衡等问题的强大性能。此外，该研究还选取了扬州市四个区（县）在2015年至2020年期间的时间序列遥感影像作为研究对象，通过细致的实验与分析，揭示了长江沿岸地区快速的城市化发展趋势，进一步显示了提出的变化检测框架的适用性。

该研究得到中国测绘科学研究院基本科研业务费（AR2201）、国家自然科学基金（42201440）、中国博士后科学基金（2022M712936）等项目的支持。

图1  基于“反向变化发现”新范式的多阶段渐进式变化检测网络

图2 多阶段渐进式变化检测方法有效性对比实验

成果二：

吴宏安、张永红、康永辉、魏钜杰等研究人员的成果《SAR interferometry on full scatterers: Mapping ground deformation with ultra-high density from space》2024年1月6日发表于RSE。该研究提出了一种崭新的全散射体(full scatterer, FS)合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术。作为国际前沿的对地观测遥感手段，目前时序InSAR技术已广泛应用于地面沉降、采空区塌陷、地震、火山、滑坡、核爆、冰川运动以及重要基础设施安全等形变监测领域。然而，时序InSAR高精度地表形变监测仍然面临两方面挑战：一是对流层大气效应干扰，特别是小尺度大气湍流效应，其延迟相位甚至超过形变相位；二是在矿区和植被覆盖区地表失相干严重，导致监测密度稀疏，无法获取足够的形变信息。

为解决上述难题，该研究从差分干涉机理出发，针对不同相位贡献具有不同的时域频谱特征，创新性提出了全散射体(FS) InSAR方法，通过构建双尺度时域低通滤波器，可同步抑制大气相位、噪声相位等高频相位对形变相位的干扰，大幅提高干涉相位质量。该研究分别采用模拟数据和真实数据验证了FS-InSAR方法的可靠性，并与当前主流的永久散射体（PS）InSAR方法、分布式散射体（DS）InSAR方法开展了对比分析。实验结果表明，FS-InSAR方法可实现无外部数据支持的大气效应改正，大幅提升了现有时序InSAR技术在低相干地区的形变监测精度和密度，对于地质灾害精细形变监测及科学防治具有重要意义。

该研究得到中国测绘科学研究院基本科研业务费 (AR2211)、国家重点研发计划 (2021YFC3000400)、国家自然科学基金(42274047, 41874014)等项目的支持。（文、图/宁晓刚、吴宏安、张瑞倩）

图3 天津地区双尺度时域低通滤波前后相位对比

图4 不同区域双尺度时域低通滤波前后相位对比：(a) 农田，(b) 天津港口，(c) 唐山矿区 

图5 不同方法得到的唐山矿区地表形变速率对比：(a) 矿区光学影像，(b) PS-InSAR，(c) DS-InSAR，(d) FS-InSAR，其中b, c, d的监测点密度分别为27.22%，50.40%和98.55%

论文信息：Xiaogang Ning, Hanchao Zhang, Ruiqian Zhang, et al. Multi-stage progressive change detection on high resolution remote sensing imagery[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2024, 207, 231-244.

下载链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271623003404 

论文信息：Hong’an Wu , Yonghong Zhang, Yonghui Kang, et al. SAR interferometry on full scatterers: Mapping ground deformation with ultra-high density from space[J]. Remote Sensing of Environment, 2024, 302, 113965.

下载链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425723005175