多维InSAR技术用于精确重建冰川运动速度：克服复杂地形条件下的视线（LOS）估计偏差

《Advances in Space Research》：Multidimensional InSAR for accurate Glacier velocity reconstruction: overcoming LOS underestimation in complex terrain

　　舒巴姆·巴塔查吉 | 拉胡尔·德夫·加格 | 阿尔温德·钱德拉·潘迪
地理信息工程小组，土木工程系，印度理工学院鲁尔基分校，鲁尔基 – 247667，北阿坎德邦，印度

摘要
尽管喜马拉雅冰川是全球变化最快的冰冻圈组成部分之一，但由于其崎岖的地形、持续的云层覆盖以及厚厚的碎屑覆盖层，其流动动力学仍然知之甚少，这些因素都使得使用传统的光学遥感方法变得十分困难。针对喜马拉雅中部布德林纳特地区的冰川化区域，本研究创建并应用了一个多维InSAR框架，利用Sentinel-1A/C SAR数据恢复了整个冰川的速度场，包括视线（LOS）、方位角以及E–N–U方向分量。DInSAR和子孔径干涉测量技术被用来生成LOS和方位角位移场，随后通过基于几何的反演方法获得了完整的方向速度和多维解。研究结果表明，与雷达视线方向倾斜或垂直的流动方向会导致仅使用视线方向的速度严重低估实际冰川运动，尤其是在一些主干冰川和支流冰川中，这种低估幅度可达60–70%。相比之下，多维速度场能够提供空间上连续的运动信息，并显示出更真实的运动幅度（0.07–0.15米/天），这反映出在单一分量估计中被抑制的小尺度流动梯度和高速运动。统计分析显示，与传统仅使用视线方向的方法相比，多维方法的精度得到了显著提高（标准误差SE = 1.79 × 10^-5米/天），95%的置信区间也非常紧密（±3.51 × 10^-5米/天）。质量保证（QA）评分和布兰德-阿尔特曼（Bland–Altman）分析也证实了这种改进的有效性。使用实地数据和早期的喜马拉雅冰川速度研究进行对比后，发现视线方向的低估是一致的且可预测的。多维InSAR方法相较于传统的基于视线方向的技术提供了显著的优势，极大地增强了在高地形喜马拉雅地区进行冰川监测、灾害评估以及理解冰冻圈变化的能力。

引言
喜马拉雅冰川是全球冰冻圈中最活跃且对环境最敏感的组成部分之一。特别是在北阿坎德邦的中部喜马拉雅地区，数百条中型和大型冰川不仅是重要的淡水储备来源，还调控着诸如亚穆纳河和恒河等重要河流系统的水文状况（Bolch等人，2012年；Mukherjee等人，2023年）。在干旱的季风前时期，这些冰川的季节性融水对于维持水电生产、居民用水和农业活动至关重要。随着气候变化的加剧，这些冰川正在经历显著的质量损失、动态变薄、表面下降和退缩（Berthier等人，2014年；Vijay和Braun，2017年）。因此，评估当前和未来的水资源可用性、冰冻圈稳定性及相关风险（如冰川湖溃决洪水（Rounce等人，2021年）和碎屑覆盖冰舌的不稳定（Scherler & Strecker，2022年）需要了解冰川流动对气候变化的响应机制。

表面速度是衡量冰川动力学最基本且应用最广泛的指标之一，因为它综合了冰体变形、基底摩擦和冰下水文作用的影响（King等人，2020年；Mishra等人，2020年）。表面流动的变化反映了冰川内部的变化以及外部气候因素（如温度、降水量和融水量）（Minowa等人，2021年）。卫星遥感技术已被广泛用于测量整个喜马拉雅地区的冰川表面速度（Verma和Vijay，2025年）。基于Landsat和Sentinel图像的光学特征跟踪方法通过关联图像对之间的表面模式实现了大规模的速度绘图（Fahnestock等人，2016年；McNabb等人，2019年）。这些方法通常报告的冰川速度范围约为0.03至0.22米/天，其中陡峭堆积区的运动速度较快，而碎屑覆盖的冰舌区域则较慢。例如，Neckel和Zechmann（2021年）使用雷达技术估计中部喜马拉雅冰川的流动速率为0.05–0.20米/天，而在覆盖碎屑的冰舌区和陡峭的清洁冰堆积区，运动速度更快。这种变化反映了高山区地形效应、气候梯度和质量变化的复杂相互作用（Gardelle等人，2012年；Minowa等人，2021年）。尽管光学技术在绘制冰川运动图方面非常有效，但在喜马拉雅地区的适用性有时会受到气候条件的限制（Bhattacharjee等人，2023年）。在季风季节，云层覆盖通常持续数月，使得获取光学数据极其困难（Bhattacharya等人，2021年；H?lbling等人，2023年）。北阿坎德邦普遍存在的厚厚的冰上碎屑层会遮挡所需的冰面特征，而陡峭的地形则导致阴影效应和光强波动（Sakai等人，2016年）。在运动缓慢或静止的区域（<0.05米/天），位移接近或低于传感器的分辨率时，特征跟踪的准确性进一步降低（Fahnestock等人，2016年）。这些限制凸显了需要能够提供全天候连续位移测量的替代方法的需求。

合成孔径雷达（SAR）在冰川监测方面具有多种优势。SAR系统因其工作在微波波段且不受光照和云层覆盖影响而非常适合喜马拉雅地区（Rosen等人，2022年；Strozzi等人，2017年）。为了达到厘米级的位移分辨率，InSAR方法利用重复SAR测量之间的相位变化来检测光学方法可能错过的相对缓慢的冰川运动（Millan等人，2022年）。由于Sentinel-1A于2014年、Sentinel-1B于2016年的推出，提供了短周期的回波间隔、强大的辐射测量能力以及高质量C波段数据，干涉测量SAR应用得到了革命性的发展（Paul和Bolch，2023年；Round等人，2020年）。在Sentinel-1B停止运行后，2025年的新卫星发射使得数据间隔缩短至6天。利用这些技术，许多关于HMA和北极地区的冰川速度研究得以实施。然而，重建三维冰川运动的一个关键限制是传统的InSAR仅能提供沿雷达视线方向（LOS）的位移信息（Bhattacharjee等人，2025年）。仅使用视线方向的观测只能捕捉到部分整体位移，因为喜马拉雅冰川的流动主要是水平的且经常朝向山坡方向（Gourmelen等人，2011年）。多项研究已经证明了这种低估现象：Joughin等人（2018年）和Millan等人（2022年）指出，当流动几乎垂直于视线方向时，基于视线方向的估计可能低估真实位移60–70%。当冰川流动几乎垂直于雷达观测方向时，视线方向的测量仅捕捉到真实位移向量的一个小部分，导致冰川运动的严重低估。在某些山岳冰川系统中，视线方向的低估幅度甚至超过60–70%（Joughin等人，2018年；Millan等人，2022年）。在陡峭的喜马拉雅冰川中，复杂的山谷方向也导致了类似的现象，使得基于视线方向的估算速度减少了大约30–50%（Lippl等人，2021年；McNabb等人，2019年）。在某些情况下，特别是在具有强烈南北向流动的支流冰川中，由于雷达几何结构的定向灵敏度较低，视线方向的低估幅度可能超过70%（Neckel和Zechmann，2021年）。

仅使用视线方向的InSAR的另一个重要局限性在于它无法独立解析垂直位移，而在喜马拉雅地区，由于冰川的广泛变薄和表面下降，这一问题变得尤为突出。在没有额外观测约束的情况下，视线方向的测量会混合水平运动和垂直运动，从而难以准确解析冰川位移的真实分量。因此，与冰川消融相关的垂直下降可能在基于视线方向的估算中被部分掩盖或误解（Scherler和Strecker，2022年；K??b等人，2015年）。因此，解析垂直分量对于准确解读冰川质量平衡、表面崩塌过程及相关灾害至关重要。为了评估质量平衡、表面崩塌和灾害发展，必须解析垂直运动（Rounce等人，2021年）。

为了克服单几何观测的局限性，一些研究结合了上升轨道和下降轨道的SAR数据以获得互补的观测几何信息。通过整合来自两个轨道的视线方向测量结果，可以通过几何反演方法估计冰川运动的东-西和垂直分量（Gourmelen等人，2011年；Round等人，2020年）。然而，这些配置对南北向位移的敏感性较低，因为两种卫星观测方向主要测量的是投影到雷达视线方向上的运动。因此，仅使用双几何方向的视线观测无法可靠地确定南北向速度分量。

目前的研究中有一些尝试利用N-S分量来获取总位移，但这些研究通常集中在光学或基于视线方向的速度场上。鉴于北阿坎德邦近期观测到的冰川流动减少、动态变薄和灾害条件的变化，这种差距变得尤为突出（Minowa等人，2021年；Mishra等人，2020年）。在这一领域，还没有研究使用完全集成的Sentinel-1技术结合视线方向和方位角数据，也没有系统地比较仅使用视线方向的速度估计。在这种情况下，多维InSAR技术提供了一种有效的方法，可以克服仅使用视线方向测量的固有局限性，改善复杂地形下的冰川运动测量。通过结合上升轨道和下降轨道的视线方向测量结果以及子孔径干涉测量得到的方位角位移，可以恢复冰川运动的完整东-北-上（E–N–U）分量。这一综合框架能够更物理地反映冰川动力学，捕捉交叉流动、垂直位移和冰流的空间变化。通过捕捉交叉流动、垂直下降、剪切边缘和动态不稳定性等关键要素，我们的方法提供了更加符合物理规律的冰川动力学描述（King等人，2020年；Millan等人，2022年）。

成像大地测量的最新进展表明，通过整合多种观测几何信息和位移测量，可以重建完整的三维表面变形场。例如，He等人（2019a，2019b）利用多几何SAR观测数据重建了高质量的三维位移场用于地震研究。类似的方法也应用于冰冻圈环境，如利用Sentinel SAR数据分析湖泊冰层变形（He & Wen，2022年）。此外，基于亚像素图像相关性的光学遥感技术也被成功用于研究冰川动力学和时空冰川活动模式（Zhang等人，2023年）。这些发展强调了多维位移测量技术在理解复杂表面变形过程中的重要性。

为了克服单分量速度测量的局限性，本研究开发了一个多维InSAR框架，利用Sentinel-1 SAR观测数据重建中部喜马拉雅布德林纳特地区的冰川运动。通过整合上升轨道和下降轨道的视线方向测量结果以及子孔径干涉测量得到的方位角位移，可以恢复完整的冰川三维速度场。本研究的具体目标如下：
(a) 从上升和下降轨道的Sentinel-1 InSAR数据中生成视线方向位移场。
(b) 使用方位角子孔径干涉测量技术获得方位角位移场。
(c) 通过反演框架恢复完整的三维（E–N–U）冰川速度场。
(d) 利用得到的视线方向、方位角和方向分量恢复多维冰川速度场。
(e) 定量评估多维速度估计相对于仅使用视线方向方法的改进效果。

研究区域
本研究（图1）在印度北阿坎德邦的上阿尔卡纳anda流域的布德林纳特冰川化区域进行，该地区位于喜马拉雅中部。研究范围覆盖大约30.7°–30.9°北纬和79.3°–79.6°东经之间，以陡峭的坡度、高海拔的丘陵地形、深切的山谷和复杂的地形为特征（Scherler等人，2011年）。研究区域包括多种类型的冰川，如清洁冰面山谷冰川、碎屑覆盖的冰舌等。

数据和平台
本研究中使用的C波段SAR数据来自ESA Copernicus计划的Sentinel-1A和Sentinel-1C卫星。对于干涉测量研究，这两种卫星提供了可靠且高质量的雷达观测数据。SAR数据以干涉测量宽（IW）模式和双极化（VV和VH）方式获取（Rosen等人，2022年；Round等人，2020年）。

计算视线方向速度
为了评估冰川位移并准确识别微小的地形变化，研究人员使用了干涉相位和相干性测量。重复路径差分InSAR（DInSAR）方法通过计算两次时间分离的雷达扫描之间的相位差来量化表面位移（Rosen等人，2022年）。仅使用时间基线较短的图像对，以最小化时间去相关性和保持干涉相干性。位移方向（LOS）和方位角方向上的表面速度差异，在通过SAR干涉测量获得的冰川表面速度地理分布的LOS和方位角分量（图3）之间的明显差异中得到了体现。两张地图显示，从高积累区域的非常缓慢的冰川流动（0–0.02米/天）到整个冰川化景观中沿冰川流线的相对较高速度（0.05–0.08米/天）都有分布。在某些孤立的高速度区域中也存在这种现象。

不确定性估计：
采用了一种基于Sentinel-1 SAR数据中所有有效速度像素（N = 573,739）分布的统计方法来量化多维冰川速度场的不确定性。多维速度时间序列的样本标准差（即标准不确定性）为σ = 0.01358米/天，这表明实际冰川运动存在相当大的自然变异性。由于样本量非常大，平均速度的标准误差非常小（SE = ）。

结论：
本研究表明，通过多维InSAR框架结合位移方向（LOS）、方位角方向和方向位移分量，能够比仅使用位移方向（LOS）的经典技术更准确地、更符合物理规律地重建喜马拉雅中部地区的冰川运动。研究发现，仅使用位移方向（LOS）的速度数据会低估整个研究区域的实际位移，尤其是在几何结构复杂且运动速度快的区域。

参考文献：
Bechor和Zebker，2006；Bechor和Zebker，2006；Fugazza等，2022；Joughin等，1998；Jung等，2021；Li等，2024；Lu等，2022；Nagy等，2022；Rabus等，2003；Rouyet等，2021；Yun等，2023；Zhang等，2022。

利益冲突声明：
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢：
作者感谢Copernicus hub提供的Sentinel-1数据。作者在研究、撰写和/或发表本文的过程中未获得任何财务支持，且本研究期间生成的数据集可在合理请求下从通讯作者处获取。