L波段干涉合成孔径雷达在热带湿地淹没植被制图中的潜力探索

《Remote Sensing of Environment》：Exploring the potential of using L-band InSAR for mapping flooded vegetation in tropical wetlands

本研究针对热带湿地中植被覆盖下水体监测的难题，探索利用L波段InSAR技术通过干涉条纹检测和局部相位同质性分析，开发了自动化工作流生成概率性淹没植被图。在哥伦比亚Atrato洪泛区的应用表明，该方法能捕捉500-1500 km2的季节性淹没波动，与现有SAR产品相比识别范围更广，且84%的检测结果与湿地数据库吻合。该技术为NISAR任务提供了重要的技术支撑，有望提升全球湿地水文监测能力。

　　

在郁郁葱葱的热带湿地中，隐藏着一个关乎全球气候变化的重要秘密——这些被称为"地球之肾"的生态系统不仅是生物多样性的宝库，更是巨大的甲烷排放源。然而，要准确监测这些湿地中植被覆盖下的水体范围却异常困难，就像试图透过茂密的雨林 canopy 看清地面的水洼一样具有挑战性。

传统的遥感技术在此面临重重障碍。光学传感器无法穿透茂密的植被，而常用的合成孔径雷达(SAR)技术虽然具备一定的穿透能力，但其基于后向散射阈值的方法在复杂散射机制面前往往力不从心。更先进的全极化SAR(PolSAR)虽然能有效检测双次散射信号，但数据稀缺且成本高昂，难以满足大范围、常态化监测的需求。

正是在这样的背景下，由Clara Hübinger领衔的研究团队在《Remote Sensing of Environment》上发表了一项创新性研究，他们另辟蹊径，将目光投向了干涉合成孔径雷达(InSAR)技术。这项技术的独特之处在于，它不依赖于传统的强度信息，而是通过分析雷达信号的相位差异来探测地表变化。当湿地水位发生变化时，会在干涉图中形成独特的条纹翻转模式，就像水面上荡漾的涟漪一样，为识别植被下的水体提供了新的线索。

研究团队开发了一套自动化的InSAR工作流，巧妙地将条纹检测与局部相位同质性分析相结合。该方法首先通过高斯平滑和Canny边缘检测识别干涉图中的条纹特征，然后利用局部方差滤波找出相位均匀的区域，最后通过蒙特卡洛参数采样生成概率性的淹没植被分布图。这种创新方法的最大优势在于，它能够使用单极化数据即可实现监测，大大提高了数据的可获得性和实用性。

在技术方法上，研究人员主要依托ALOS PALSAR-1卫星的L波段数据，包括精细波束单极化(FBS)、双极化(FBD)和全极化(PLR)三种模式。通过干涉科学计算环境(ISCE)进行数据处理，结合SRTM数字高程模型(DEM)消除地形影响，并采用多时相分析策略构建了2007-2011年间的时间序列数据集。

3.1. 基于工作流的淹没植被检测

研究结果显示，该自动化工作流在Atrato洪泛区成功识别出大范围的淹没植被分布。特别是在河道沿岸和湿地湖泊周边，干涉图呈现出清晰连续的条纹模式，表明这些区域存在显著的水位变化。概率图显示，大部分被识别为淹没植被的像素都具有很高的检测频率，说明预测结果具有较高的可信度。

3.2. 淹没植被范围的时间序列分析

时间序列分析揭示了研究区淹没植被范围的显著季节性波动，面积在500-1500 km²之间变化。与基于归一化极化指数(NDPI)的方法相比，InSAR技术检测到的淹没范围更大，季节性变化幅度也更明显。空间概率分布图进一步显示，洪泛区北部存在永久性淹没核心区，而周边区域则表现出明显的季节性变化特征。

3.3. InSAR淹没植被图的基准测试

与水文数据的对比表明，InSAR检测结果与GRACE陆地水储量异常(TWSA)数据具有较好的一致性，季节性变化趋势吻合度高。与全球湿地数据集(CIFOR和GLWDv2)的空间一致性达到84%，证明该方法在区域尺度上具有可靠的监测能力。与其他SAR淹没产品相比，InSAR识别出的永久性淹没面积更大，显示出其对复杂湿地环境更强的适应能力。

3.4. 基于PolSAR的散射机制解释

通过全极化数据分析，研究人员发现InSAR技术不仅能在双次散射主导的区域有效检测淹没植被，在体散射主导的区域同样表现出色。这一发现尤为重要，因为在实际的热带湿地环境中，体散射往往占据主导地位，传统基于双次散射的方法在此类区域容易产生漏检。

研究结论表明，InSAR技术为热带湿地淹没植被监测提供了一种有效的补充手段。其独特优势在于能够探测到那些被茂密植被掩盖的水体变化，而这些区域往往是传统SAR方法难以准确识别的。特别是在体散射主导的复杂环境中，InSAR展现出了比基于后向散射的方法更强的检测能力。

这项研究的深远意义在于，它为即将到来的NISAR任务提供了重要的技术储备。该任务将提供全球范围的L波段观测数据，结合InSAR技术，有望显著提升全球湿地水文监测的精度和覆盖范围。对准确估算湿地甲烷排放、制定有针对性的气候变化应对策略具有重要价值。随着遥感技术的不断进步，这种基于相位信息的方法有望成为湿地生态系统监测的新标准，为全球环境保护和气候变化研究提供更加可靠的数据支持。