鲁棒的序列像素偏移跟踪（RS-POT）：一种用于监测长期大变形滑坡的新方法

《Remote Sensing of Environment》：Robust sequential pixel offset tracking (RS-POT): A novel monitoring approach for landslides with long-term large deformations

提出RS-POT方法，通过分阶段短期变形估计和鲁棒融合策略解决PO-SBAS在长时监测中的精度问题，实验表明其RMSE降低51.51%和43.61%，效率提升122%，适用于多种滑坡类型。

　　

王世柳|魏连环|敖萌|陈英杰|王米|冯晓松|王岩|刘山军|克里斯蒂亚诺·托洛梅伊|克里斯蒂安·比尼亚米

东北大学资源与土木工程学院，中国沈阳110819

摘要

时间序列分析是合成孔径雷达（SAR）像素偏移跟踪（POT）的关键组成部分，直接影响变形监测的准确性。然而，大多数现有的时间序列方法在长期精确监测方面存在困难，尤其是在经历长期大变形的滑坡情况下。广泛使用的像素偏移-小基线子集（PO-SBAS）方法支持长期分析，但在高梯度区域常常低估变形量。为了克服这一限制，我们提出了一种鲁棒的序列像素偏移跟踪（RS-POT）方法。RS-POT首先使用单参考POT方法获取短期变形，然后通过鲁棒融合策略将它们序列整合成完整的变形时间序列。这确保了长期连续性和捕捉大变形的高准确性。仿真结果显示，在94.42%的研究区域内，RS-POT提供了准确的变形估计。在千台山滑坡的案例研究中，与全球导航卫星系统（GNSS）测量相比，RS-POT在方位角方向的均方根误差（RMSE）降低了51.51%，在视线方向降低了43.61%。此外，由于所需的图像对数量较少，RS-POT的计算效率比PO-SBAS提高了122%。进一步仿真证实，RS-POT在大梯度变形条件下表现可靠，并适用于各种类型的滑坡，包括牵引型、推挤型和均匀型滑坡。这些结果表明，RS-POT为长期滑坡变形监测提供了一种更准确和高效的解决方案。

引言

像素偏移跟踪（POT）是一种专门用于雷达遥感的技术，通过交叉相关分析合成孔径雷达（SAR）振幅图像中的像素空间变化，能够以亚像素精度检测快速物体变形。当使用高分辨率SAR图像（如TerraSAR-X和COSMO-SkyMed）时，POT的变形估计精度可以达到分米级别（Michel等人，1999年；Werner等人，2005年）。因此，POT被广泛用于与地震、火山活动、冰川运动、滑坡和采矿引起的沉降等相关的大变形监测。对于突发变形事件（例如同震变形、火山喷发等），可以通过在事件前后分别获取的两幅SAR图像上应用POT来恢复二维变形场（Feng等人，2013年；Wang和Jonsson，2015年；Schaefer等人，2017年）。然而，为了动态监测大变形过程（如冰川运动和滑坡）的长期演变，通常需要时间序列POT（TS-POT）方法（Casu等人，2011年；Singleton等人，2014年）。当前的TS-POT方法主要包括链式序列POT（CS-POT）、单参考POT（SR-POT）、POT堆叠和像素偏移-小基线子集（PO-SBAS）。CS-POT通过依次对时间相邻的SAR图像对进行POT并随时间累积变形来实现长期变形监测（Fallourd等人，2011年）。然而，这种方法缺乏通过多基线网络进行误差调整的冗余观测，导致鲁棒性和时域误差传播受到限制。SR-POT参考单参考图像计算所有次级SAR图像的偏移量（Ferretti等人，2001年；Shi等人，2015年，Shi等人，2018年）。然而，由于引入了具有长时空基线的图像对，这种方法容易发生去相关，导致在时间序列偏移反演过程中匹配点大幅减少。因此，SR-POT方法主要用于在整个监测期间表现出长期一致性的稀疏散射体（例如角反射器或点目标）（Shi等人，2018年）。近年来，POT堆叠被用于估计滑坡区域的线性变形率。然而，POT堆叠的线性变形假设限制了其在目标在时域内经历非线性变形场景中的应用（Chang等人，2024a，Chang等人，2024b）。PO-SBAS方法通过使用具有短时空基线的图像对来最小化时空去相关问题对POT的影响（Berardino等人，2002年；Casu等人，2011年）。它通过对网络中冗余偏移观测进行最小二乘调整来获得鲁棒的时间序列变形估计（Casu等人，2011年）。此外，PO-SBAS可以通过调整基线组合来适应不同的监测场景（例如，使用长基线提高慢速变形监测的精度，使用短基线抑制快速变形引起的去相关）。因此，由于其强大的鲁棒性和灵活性，PO-SBAS已成为最受欢迎的TS-POT技术。

然而，PO-SBAS中采用的最小二乘调整模型假设网络中偏移观测的闭合误差为零。具体来说，对于PO-SBAS网络内形成的任意闭合环路，方位角和视线（LOS）方向的闭合误差都应为零。这一假设的前提是相同的靶标散射体可以在不同的偏移对中持续被跟踪。然而，当靶标偏移超过一个像素（>1像素）时，由于大变形，某个偏移对中的靶标可能会移动到另一个偏移对中的相邻像素。在PO-SBAS中跨不同偏移对进行靶标匹配过程中，来自不同地面靶标的后向散射信号可能会被错误相关，违反零闭合误差的假设。对于涉及广泛滑动的变形场（例如大规模滑坡），变形的空间非均匀性和快速像素运动进一步显著增加了像素不匹配问题的概率，给时间序列变形反演带来了较大的不确定性。

为了减少使用TS-POT进行时间序列变形估计时的不确定性，本研究提出了一种鲁棒的序列像素偏移跟踪（RS-POT）方法。在提出的方法中，首先通过限制时空基线将SAR图像划分为多个子集。在每个子集中，采用SR-POT策略获取短期时间序列变形。然后，对子集之间的冗余偏移对进行顺序鲁棒调整，将不同子集的短期时间序列变形链接成长期时间序列变形。为了验证所提出的RS-POT方法的优势，进行了模拟实验，并在抚顺西露天矿（FWOCM）的千台山（QTS）滑坡上进行了案例研究。实验结果表明，所提出的RS-POT方法能够减轻PO-SBAS中经常出现的变形估计误差，显著提高了变形估计的准确性。此外，RS-POT方法在计算效率方面也优于常用的PO-SBAS。

方法论

RS-POT的详细工作流程包括三个关键步骤（如图1所示），即SAR数据预处理、针对短期时间序列子集的SR-POT以及长期序列变形的鲁棒顺序估计。此外，为了更精确地分析QTS滑坡的动态运动过程，使用SAR成像几何和高分辨率数字高程将雷达坐标系中的方位角-视线（azimuth-LOS）变形转换为坡度平行和坡度法线变形

使用模拟数据的实验

为了评估所提出方法的性能，我们使用模拟数据对RS-POT和PO-SBAS进行了比较分析。模拟了一个空间非均匀且时间非线性的变形时间序列，包含30个不同的采集日期（图3）。图3(a)中的椭圆区域代表变形区域，数值表示x方向的位移，而图3(b)展示了y方向的位移。图3(c)说明了2D

研究区域

抚顺西露天煤矿（FWOCM）位于中国东北部的抚顺市（坐标：123°52′27″E，41°49′44″N），是亚洲最大的露天煤矿（图7）。该矿坑东西方向长6.6公里，南北方向长2.2公里，深度为420米（图7(b)）。由于长期采矿活动和FWOCM复杂的地质条件，FWOCM发生了90多次滑坡事件。其中，南坡的QTS滑坡是最大和最

参数设置对POT的影响

时间和空间基线的配置是影响时间序列变形检索准确性的关键因素（Berardino等人，2002年；Perissin和Wang，2012年）。较短的时间基线可以提高一致性，减少由散射体变化引起的偏移误差，并提高监测点的空间密度（Ahmed等人，2011年；Lee等人，2013年；Yonezawa和Takeuchi，2001年；Zebker和Villasenor，1992年）。然而，较短的时间基线会导致

结论

本研究提出了一种针对长期大变形滑坡的鲁棒序列像素偏移跟踪（RS-POT）方法，解决了传统PO-SBAS方法在变形估计方面的局限性。实验结果表明，在计算效率和准确性方面都有显著改进：与GNSS数据相比，RS-POT在方位角方向的RMSE降低了51.51%，在视线方向的RMSE降低了43.61%。得益于

CRediT作者贡献声明

王世柳：撰写——原始草案，方法论。魏连环：撰写——审阅与编辑，资源，方法论，概念化。敖萌：资源，方法论。陈英杰：可视化，软件，概念化。王米：软件。冯晓松：可视化，方法论。王岩：撰写——审阅与编辑，方法论。刘山军：撰写——审阅与编辑，资源，资金获取。克里斯蒂亚诺·托洛梅伊：撰写——审阅与编辑。克里斯蒂安·比尼亚米：撰写——审阅与

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：42071453）、辽宁省国际科技合作计划（项目编号：2025JH2/101900047）、海南省自然科学基金（项目编号：423RC550）、海南省科技专项基金（项目编号：ZDYF2024GXJS289和ZDYF2025GXJS173）以及中欧龙6项目（项目编号：95348）的财政支持。作者感谢