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近年来,众多先进有效的 InSAR 方法,如 PS-InSAR、SBAS-InSAR、MAI-InSAR、DS-InSAR 等均得到了广泛的应用与发展。
然而,该领域仍存在一些有待进一步研究解决的技术瓶颈问题。例如,如何在各种应用中满足日益增长的高精度 InSAR 测量需求?如何对大气延迟效应进行深入分析和精细估计?针对不同应用,如何提取充足而优质的相干点,如何适当地进行相位优化?如何更好地约束 InSAR 建模中的参数?如何将 GNSS、雷达像素偏移跟踪或光学影像等其他地面监测技术充分集成,以提高地表形变监测性能?
我们希望通过本专刊为业界同行提供 InSAR 技术学习交流的平台,探讨解决以上 InSAR 技术瓶颈问题,促进 InSAR 技术理论的发展,推动其在地表形变监测中的应用。
『 该 研 究 领 域 的 重 要 性 』
当前,由地球内部板块运动「如火山事件、地震等」和人类活动「如城市化建设、采矿活动等」引起的地表形变在世界范围内频发,已成为全球最严重的地质灾害之一。
自上世纪80年代以来,以合成孔径雷达干涉测量「InSAR」技术为代表的对地观测技术为全球地表形变监测提供了新的方法和手段,克服了传统依靠水准、GNSS等点位测量方式在空间测量点密度、监测范围和重复观测频率上的不足。
InSAR技术不仅能提供高分辨率、高精度、大尺度的地表位移及其时空演化行为特征,同时可以高精度地反演地学物理模型参数,帮助理解地表内在变形机制,提高对自然或人类作用下地表变化及影响的认知,从而为为减灾防灾管理提供理论支撑。
因此,开展高精度地表形变InSAR/时序InSAR技术理论方法应用、拓展InSAR/时序InSAR等技术的创新应用领域和挖掘与地表形变相关联的地学过程内在驱动机制等方面的研究具有重要的理论价值和实践意义。
『 该 研 究 领 域 的 前 沿 趋 势 』
目前,国内的研究主要集中在以下几个方面:时序InSAR及极化时序InSAR数据处理算法、InSAR误差分析「特别是大气延迟误差改正算法」、相位解缠、相位优化等理论方法研究;InSAR在地震、滑坡、冰川冻土、矿区、城市、地下水等相关领域的地表形变监测应用;多传感器多源数据支持下的三维地表形变反演;基于InSAR的地学过程建模与形变预计;InSAR与多种空间监测技术集成与应用等。
『 征 稿 信 息 』
本专刊不限文章类型,文章主题包括但不限于:
InSAR相关技术在各种地表变形监测方面的创新应用,如城市变形、采矿变形、火山变形、构造运动、滑坡、地震、冰川运动等;
高精度InSAR、时间序列InSAR、PolInSAR算法/方法/技术及研究进展;
InSAR地表三维形变反演方法;
InSAR误差分析与改正方法,包括DEM误差改正方法、基于SAR数据或其他数据源和模型「如GNSS、GACOS、GAMs、MODIS等」的大气延迟误差估计方法等;
集成多种地面监测技术,如InSAR、GNSS、像素偏移跟踪、卫星重力测量或光学遥感等;
结合InSAR的地学建模和形变预计;
高效、智能的InSAR大数据处理算法;
高分辨率SAR数据的应用;
多轨多传感器SAR数据融合。
本专刊文稿应具有科学性、创新性,通过完全公开、公正、严格的同行评审后在线发表。文章一经上线,即可被引用。
此前沿专刊发布在:
Frontiers in Environmental Science
(IF: 4.581 / CiteScore: 4.4)
Frontiers in Ecology and Evolution
(IF: 4.171 / CiteScore: 3.6)
Frontiers in Earth Science
(IF: 3.498 / CiteScore: 3.3)
此专刊仍接收投稿,截稿时间:
Abstract - 2021 年 09 月 30 日 (可选)
Manuscript - 2022 年 01 月 31 日
专刊详细信息及投稿方式,点击链接 https://is.gd/jblZMH了解更多详情。
『 客 座 主 编 团 队 』
陈宇 中国矿业大学环境与测绘学院 副教授 陈宇,中国矿业大学环境与测绘学院,副教授,硕士生导师,法国图卢兹大学博士。长期从事InSAR理论与应用研究工作,曾在 Remote Sensing of Environment 等国内外相关领域学术期刊上发表论文20余篇;著有英文专著1部;主持国家自然科学基金青年项目1项,江苏省自然科学基金青年项目1项,中国博士后科学基金面上资助1项;获河北省科技进步三等奖(R3)1项,获江苏省青年遥感与地理信息科技奖。中国测绘学会摄影测量与遥感专业委员会委员,江苏省遥感与地理信息系统协会会员,江苏省测绘学会会员,《遥感技术与应用》青年编委。 |
夏俊士 日本理化学研究所 研究员 夏俊士,日本理化学研究所,研究员。长期从事信号和图像处理与分析、机器学习、集成学习、深度学习、高维数据成像和处理、城市遥感和灾害响应方面研究。曾在 ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 等国内外相关领域学术期刊上发表论文90余篇;出版专著3部;主持法国国家科学院项目,日本JSPS科研项目以及日本法国国家合作项目等;曾获欧空局最佳青年奖以及2017年IEEE GRSS数据竞赛第一名。Remote Sensing编委,IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 副主编以及IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 客座编辑。 |
英国纽卡斯尔大学 博士后研究员 余琛,英国纽卡斯尔大学,博士后研究员,主要研究方向为综合利用天地空对地观测数据进行地表形变的实时监测,对地震,滑坡,矿区塌陷等重大地质灾害进行快速响应及预警。发表学术论文20余篇,国际专利一项,其中两篇被ESI收录为高被引论文(均为第一作者)。其开发的高分辨率对流层延迟在线生成服务(GACOS, www.gacos.net)全球累积用户超2000人,已被广泛应用于地震周期演变,火山信号识别,城市和矿区沉降,滑坡探测,地表形变AI智能提取等研究领域。 |
江苏师范大学 副教授 陈炳乾,江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院副教授,香港理工大学和英国纽卡斯尔大学访问学者。主要从事矿区InSAR地质灾害应用研究,以第一或通讯作者在Remote Sensing of Environment, International Journal of Mining Science and Technology 等国内外刊物发表论文20余篇,著有学术专著1部。主持国家自然科学基金项目、江苏省自然科学基金项目、中国博士后科学基金面上项目与徐州市重点研发项目等多项。兼任江苏省测绘地理信息学会青年工作委员会委员。 |
原文内容整理自陈宇副教授的文字采访
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