3.5基础设施形变监测

基础设施，如高速公路、高速铁路、发电设施、码头等，是社会经济发展的链条。受区域不合理的人类工程活动等因素的影响，基础设施周边出现严重的地表形变，影响基础设施的地基稳定性，对基础设施的安全运营造成潜在的安全威胁。因此，监测基础设施地表形变，对于保障基础设施稳定安全运营具有重要的现实意义。MT-InSAR技术能够快速提供高精度、高空间分辨率以及大范围空间连续覆盖的地表形变监测结果，为基础设施地表形变监测提供更全面有效的手段[68]。

近年来，随着SAR卫星的不断发展，SAR影像的空间分辨率不断提高，最高达到0.25m，极大地提高了InSAR技术的精细化形变监测能力[69]，使得InSAR技术在基础设施的形变监测应用不断扩宽。尽管InSAR在基础设施形变监测中取得了较好的应用效果，但是InSAR在实际应用中仍存在挑战。由于受最小天线面积的限制，传统SAR传感器无法在满足影像分辨率和幅宽的同时提高，因而难以实现超大范围高分辨率基础设施的形变监测，例如我国京广高铁线路(上千千米长度)。

3.6冰川运动监测

由于微波能穿透一定深度的冰/雪面，InSAR观测可以不受冰雪表面光学对比度/纹理的制约。此外，冰川区经常被云层覆盖，而微波却可以穿透云层。因此，在冰川动态监测方面InSAR相对其他手段有巨大优势。当前，InSAR技术在冰川的应用主要体现在3个方面；①利用InSAR相干性提取冰川边界。由于形变和融化等影响，冰面相干性普遍要低于非冰面，快速流动冰面普遍要低于缓慢流动冰面，因此根据相干性分布可以提取冰川边界以及入海冰川的陆上部分[70]。②利用D-InSAR技术监测冰川流速。1993年Goldstein等首次利用D-InSAR技术获取了南极Rutford冰川的流速。随后，D-InSAR技术被广泛应用于格陵兰岛[66]、南极[71]、斯瓦尔巴特群岛[72]等区域的冰川流速监测中。然而在中低纬度区域，受冰面InSAR相干性低的限制，相关的研究仅局限于部分流速较为缓慢的冰川，例如珠峰地区Khumbu冰川和Kangshung冰川[73]，唐古拉山冬克玛底冰川[70]。由于测量的是一维形变，单轨道D-InSAR很难反映冰川真实流速信息。针对这一问题，基于冰面平行于河床流动的假设和升降轨数据融合，文献[74]采用D-InSAR技术估计格陵兰岛的Storstrømmen冰川的三维流速。很明显，这种三维流速解算并不是严格的。于是文献[75]通过4个Radarsat影像干涉来重建埃尔斯米尔岛北部HenriettaNesmith冰川的真三维流速。但这种基于多角度的严格三维观测需要有足够的数据支撑，在中低纬度区域很难满足。虽然采用MAI技术基于单个SAR影像对可以同时获取冰川在雷达视线向和方位向的流度，但事实上MAI技术对影像的相干性要求更高。因此，一般情况下的冰川三维流速监测须联合D-InSAR、MAI、Offset-tracking等多种SAR技术[40]，而如何给各个观测值合理定权则具有一定的挑战性。③利用InSAR技术监测冰川的厚度变化。2000年基于单轨双天线InSAR技术获取的SRTMDEM因其精度稳定被广泛采纳为冰川厚度变化监测中的历史或最新高程数据来源[76]。然而其他SAR卫星任务多为常规重复轨道单天线模式，InSAR技术因为受到大气和冰川形变等影响很难准确获取冰川高程。纯InSAR技术成功监测冰川厚度变化的案例集中出现在TanDEM-X数据公开后(2013年)。TerraSAR-X和姊妹星TanDEM-X组成的双基站星座可以获取几乎不受大气变化和冰面形变影响的干涉对。自2013以来，利用TanDEM-X双基站干涉对与SRTMDEM来获取冰川厚度变化的研究在南极洲[77]、格陵兰岛[78]、高亚洲[79]等地区陆续开展，极大地丰富了社会对山岳冰川响应全球气候变化的认知。

3.7冻土过程监测

近年来，在全球气候变暖和人类活动的干扰下，全球多年冻土均发生了不同程度的退化，引起了水土流失、草场退化和环境变化，对寒区的重点工程和设施的安全造成了威胁。大范围高精度高分辨率的对多年冻土区的进行形变监测和活动层厚度变化监测，对寒区安全平稳的可持续发展具有非常重要的科学意义。

InSAR为多年冻土区形变监测方法和活动层厚度的监测提供了一种全新的、非常有效的测量方法。文献[80]采用D-InSAR探测加拿大北部地区的冻土区地表变形，开创了InSAR技术在冻土区形变监测方面的先河。随着InSAR技术的发展，PS-InSAR、SBAS-InSAR技术也相继被用于监测冻土区地表形变。但由于冻土区地表形变复杂，文献[81、83]分别提出了并采用考虑冻土融化时发生沉降累积时间的形变观测模型、三次幂函数形变模型、周期性模型、顾及气候因子影响的形变模型用于监测不同冻土区的地表形变，取得了比较可靠的结果。利用InSAR技术获取冻土活动层厚度的研究仍处于探讨阶段。文献[82]根据水质量守恒，建立形变-活动层厚度反演模型，反演了美国阿拉斯加州北部靠近普拉德霍湾的多年冻土活动层厚度。文献[24]考虑冻土的热物理性质，提出了基于InSAR形变结果与土壤一维热传导模型的活动层厚度反演方法，得到了青藏高原当雄冻土区平均活动层厚度。文献[86]采用Liu等提出活动层厚度反演方法估计了青藏高原腹地地区活动层厚度及其变化速率，与实测数据较为吻合。

InSAR技术在冻土研究中具有广泛的应用潜力。如何利用InSAR监测冻土活动层物理参数，如冻结融化深度、活动层厚度、冻土上限等，仍是一个棘手的问题，仍是未来该技术在该领域应用的研究热点。

3.8滑坡灾害监测

早期用于滑坡动态监测的数据主要是ERS-1/2的串行数据，利用传统的D-InSAR技术取得了一系列有益的结果。但是由于滑坡所处环境一般比较复杂，如地形起伏严重、植被覆盖较为茂密、部分滑坡滑动快速等，使得InSAR观测滑坡较为困难。为了解决这些问题，MT-InSAR技术逐渐被运用到了滑坡形变的监测中。

首次PS-InSAR技术的成功试验是文献[13—14]在2000年对意大利Ancona地区开展的滑坡监测。文献[87]尝试将SBAS-InSAR方法用于意大利Maratea山谷的滑坡监测，形变测量精度也得到了实地EDM和GPS观测结果的验证。文献[88]利用PS-InSAR技术对美国Berkley地区的滑坡展开监测，结果表明该滑坡形变历史进程与厄尔尼诺现象存在明显的相关性，该成果发表于国际著名的杂志《Science》上。随后，诸多学者利用或结合PS-InSAR和SBAS-InSAR监测了国内外诸多滑坡。在此期间，欧空局发起了MUSCL和SLAM项目，得到了一系列令人振奋的成果。我国科技部与欧空局的合作项目——“龙计划”，三峡库区重点灾害监测点安装了角反射器，对我国三峡地区的滑坡泥石流等地质灾害进行了监测。

然而，由于已有的MT-InSAR技术基本都是基于地面沉降监测发展而来，对于滑坡监测而言无法达到其最佳性能。此外，地形起伏引起的几何畸变和植被覆盖导致的低相干仍然是InSAR滑坡监测的主要难题，严重时会导致无法得到有效的监测结果。