與地表對話的人
——記廣東工業大學教授吳希文

李明麗

吳希文（左）與Michael Chang博士（右）的合影

吳希文有著一口不“普通”的普通話。他出生于香港，少年時期移民新西蘭，直到2017年才被引進回國。他的普通話是在上大學時，跟著同一實驗室的中國同學學習的，然而一張口卻還是帶著“粵語”特色。

他長期從事遙感圖像算法研制及其在地質災害監測中的應用研究，特別在InSAR基礎理論研究和相關算法的設計及實現、地面形變監測應用等方面開展了一系列創新性工作，為完善相關InSAR技術及沉降模型構建方面提供了理論和實踐支持。回國后，他致力于在InSAR技術的應用上開辟出更廣闊的天空，讓該技術在國計民生中發揮更多的作用。

以興趣為基調，扎根遙感領域

“距以千里、感知毫厘”“無論黑白、風雨無阻”，這兩句話完美地詮釋了InSAR技術的優勢。

那什么是InSAR技術？

通過吳希文的介紹，記者了解到，InSAR技術也被稱為“合成孔徑雷達干涉”技術，是空間大地測量和遙感技術的結合體，近幾十年來一直是國際研究的熱點。該技術一般利用合成孔徑雷達圖像（SAR）數據對地表重復觀測形成的微波(1毫米～1米)相位差計算值進行測量,能夠實現可回溯、非接觸式、高精度（毫米級）、高空間分辨率（米級）、大范圍（上百公里）的地表形變監測，在調查和監測大范圍的地表變形方面具有極大的應用潛力。

吳希文與InSAR技術結緣是在碩士期間的一堂選修課上。他本科和碩士就讀于澳大利亞新南威爾士大學電氣工程學院，由于對當時所學的專業興趣不大，于是在一位教授的推薦下，他選修了一門與遙感科學相關的課程，并通過學習喜歡上了這門學科。于是，在進入博士階段時，他毫不猶豫地轉到了新南威爾士大學測量與空間信息系統專業，主要學習和研究InSAR時間序列分析方法及其在地面形變監測中的應用。

“InSAR技術可以克服地質災害調查中光學遙感易受云霧遮蔽、GPS點位稀疏、地面調查通達不易等困難，極大地拓展了地質災害信息獲取的手段。”礦區沉降是采煤過程中普遍存在的現象，常常引發地面塌陷、裂縫、山體開裂、滑坡等地質災害。為了有效預防地質災害的發生，降低損失，必須對煤礦區地面沉降進行監測。

由于采礦區的地面形變特性，傳統的時序InSAR技術不適用于檢測長期的礦區沉陷。對此，吳希文根據開采區的空間數據預測了地面的形變位置，并提出了一種考慮了采礦區形變特性的時序InSAR數據處理方法，成功取得了高精度的礦區形變時空序列。2010年，他根據地下土層/地層數據生成了礦區沉降模型，并利用該模型估計了變形序列。從InSAR結果與模擬結果之間可以觀察到高度的相關性，這說明InSAR未來可以用來提高動態礦區沉降的預測精度。

不得不提的是，近些年，吳希文一直在考慮地表形變模型參數的不確定性、模型的誤差以及通過地質參數和開采信息建立的初始開采沉陷模型可能存在的偏差，并提出了基于多重沉陷模型的InSAR相位解纏方法。通過模擬數據實驗證明，相比傳統方法，通過迭代方式反演出多重沉降漏斗信號并使其從干涉圖中分離，能夠大幅提高相位解纏可接受的最大相位梯度，說明該方法能有效解決單幅干涉圖在沉降中心相位解纏錯誤的問題。

關注世界難題，聚焦地面沉降

其實，地面形變一直是一個全球性問題，其造成的環境危害可導致巨大的經濟損失，甚至還可能威脅人民的生命安全。地面沉降數據能為地面沉降防治工作帶來重要的決策依據。所以如何以高效而又經濟的方法監測地面沉降，對于未來的土地規劃和政策制定極為重要。

2010年到2016年期間，吳希文先后在新南威爾士大學測量與空間信息系統學院和土木與環境工程學院從事地面沉降的相關研究。2012年，他結合ALOS衛星與ENVISAT衛星的SAR數據成功取得我國北京市2003年至2009年的水平方向與垂直方向的形變速率，并發現北京的地面沉降與地下水位下降量具有非常強烈的相關性，表明地面沉降的主要成因是由地下水開采造成的。

2015年，他又通過使用不同軌道的ALOS衛星SAR數據生成了多軌道形變圖，并成功結合不同軌道的地面形變圖取得了澳大利亞吉普斯蘭盆地的大覆蓋面的地面形變結果。在這之前，曾有澳大利亞科學院的科學家利用沉降模型預測該盆地將會出現地表沉降，這會造成沿海地區被淹沒的后果，當地有關部門十分重視。然而，吳希文通過研究得出的結果顯示：2007年至2011年吉普斯蘭盆地沿岸地面穩定，之前基于沉降模型預測的沉降并沒有實現。該研究成果發表在遙感領域頂級學術期刊Remote Sens Environ上。

雖然時序InSAR技術在監測城區、礦區等地區的地面形變效果較好，但是在監測農作物或其他植被覆蓋較多的地區時，經常會出現測量目標點的密度過低或無監測結果的情況，導致被觀測區域的宏觀地面形變現象無法得到有效展現。對此，吳希文基于區域生長技術提出了自適應穩定點識別算法來提高時序InSAR結果的空間分辨率，并被證明該算法可以極大提高監測目標點的密度，該方法已于2012年成功應用于監測印尼雅加達市的城市地面形變。

在致力研發和改進InSAR算法/處理方法的過程中，吳希文也為UNSW的GEOS研究小組開發出時間序列InSAR技術數據處理系列軟件GEOS-PSI和GEOSATSA，可以提供較佳的效果。這些軟件不但在UNSW和廣東工業大學的科研人員和學生的研究工作中得到了廣泛應用，還被成功應用到多個地區的地面形變監測，以取得精確的變形測量結果，其成果已發表在多個國際知名期刊上。

在澳大利亞學習和工作的幾年中，吳希文先后參與或主持了澳大利亞國家空間信息合作研究中心專項、BHP Billiton項目、中澳聯合協調組織潔凈煤技術基金項目等多項重大研究工作，曾獲得澳洲國家空間信息合作研究中心博士獎學金、新南威爾士工程學院博士后寫作獎學金、Asia-Pacific Spatial Excellence Awards團隊獎等多項榮譽。所取得的一系列科研成果為回國后的研究工作打下了堅實的基礎。

助力災害預警，激發更大潛能

2017年，偶然的一次機會，吳希文在新南威爾士大學見到了前來進行交流合作的廣東工業大學王華教授。通過溝通，他了解到廣東工業大學無論是在硬件設備上，還是相關科研實力上，都有著不錯的發展。于是，在決定回國發展后，他選擇了廣東工業大學作為落腳點。

在廣東工業大學的支持下，吳希文回國后迅速建立了自己的團隊，繼續研發更加先進的InSAR技術來滿足各種地表形變監測應用的需求。

雖然在理論上，InSAR技術獲取的地面形變測量精度可達毫米級，但是由于大氣延遲、時空失相干、相位解纏誤差等問題，經常導致被觀測區域的宏觀地面形變無法得到有效展現，這阻礙了InSAR技術的工程化和市場化進程。對此，吳希文希望通過深入研究InSAR的基礎理論，揭示制約其高精度、高分辨率、高覆蓋、高適用性結果生成的技術和理論瓶頸，并加以詳細分析，明確其產生的根本原因，有針對性地提出相應的解決方案和數據處理軟件，研究新的變形監測應用。

2018年，吳希文主持了“空間對地觀測技術及其在災害監測與防治中的應用”項目，主要研究了如何結合多種高精度的地面變化監測方法，實現多尺度全天候的高精度監測信息提取；通過分析該區域的地表變化趨勢實時標記劃定重點監測區域；對重點監測區域進行災害風險評估。在該項目中，吳希文帶領團隊利用多景CSK數據獲取了2011年到2017年間廣州和佛山地區地鐵沿線的地面沉降情況，并對重點區域進行了災害風險評估。

在過去的20余年間，隨著衛星SAR從低分辨率、單極化、單一工作模式向高分辨率、多極化、多種工作模式迅速發展，InSAR在變形應用中也潛在許多發展的可能。

對此，吳希文申請了廣東省自然科學基金項目“顧及極化信息的多基線InSAR形變監測方法研究”，提出研究如何有效地結合多基線與極化SAR干涉技術來解決現有的問題。研究內容包括：利用極化信息來提高觀測點的密度與質量；在此基礎上形成一套完備的極化多基線干涉處理方法，全面地提升了該技術在研究變形中的應用。這項研究將提高InSAR技術的競爭力和適用性，從而為InSAR技術在地面變形監測中發揮更大的作用。

隨著我國經濟社會發展對生態環境的認識程度的提升以及區域資源環境問題的凸顯，對InSAR技術需求強烈。因此，在吳希文看來，InSAR技術的發展前景十分廣闊，拋開現有的應用，該技術在很多領域還存在巨大的潛能。未來，它必將在更多領域起到至關重要的作用。

堅持InSAR技術創新，擴展更多應用

盡管才回國3年，但是吳希文已經參與或主持了多項省部級以上的重大項目，并取得了很多進展。2020年，他還入選了廣東省“珠江人才計劃”青年拔尖人才項目。

實際上，吳希文在回國之初就制訂了詳細合理的規劃，從三個方面具體展開研究：

一是高級InSAR算法研究。

吳希文將致力改良各種用于監測地球表面變形過程的InSAR算法。例如，利用新一代的SAR衛星數據，深入研究時序InSAR技術與極化InSAR技術，探索如何把這兩種技術結合起來，全面并可靠地提升衛星SAR技術在監測變形中的應用能力與監測目標點的數量和密度，對變形目標進行地物分類。

二是InSAR形變監測應用研究。

傳統的地面沉降監測技術，在監測大面積地面形變時在覆蓋面積和分辨率上有一定的局限性，所以往往難以精確監測地面形變現象。

吳希文將先進的InSAR地面形變監測方法充分運用于各種應用中。例如，沿海沉降監測、海岸演變過程等，特別是地面沉降與海平面上升相結合，可能導致許多環境災害風險。對此，他將研究能夠高效結合多源InSAR數據的時序InSAR算法來生成高精度、高分辨率、大尺度的地面平均沉降速率和形變序列，為形變災害評估和研究其成因提供重要的科學依據。

三是結合各種手段研究自然和人為的形變災害。

課題組成員的合影

地表形變的成因主要有兩個：自然因素和人為因素。如何有效地、經濟地監測和研究自然和人為因素引起的地表形變是社會各界廣泛關注的熱點問題。

單一的測量數據往往使人難以區分自然和人為因素引起的地面變形。因此，吳希文將研究如何有效結合差分空間大地測量技術以及現場勘測數據，并利用每種技術的特點互補來克服單個技術中的局限性。利用不同數據的結合可以幫助研究人員分析形變的現象和成因，例如：在分析地下水抽采造成的沉降現象時，可以通過結合GPS、InSAR、地下水抽采鉆孔和地下水位的時間序列數據，區分不同的成因造成的形變現象。然后，通過利用地質和水文數據來優化抽水沉降模型。

吳希文希望可以通過探索地面形變的成因，分辨自然和人為形變災害，對減少人為災害和預防自然災害提出建議，為未來的土地規劃與防災減災工作提供重要的依據。

“最大的困難就是難以遇到志同道合的人。”在被問及多年科研生涯中遇到的難題時，吳希文這樣答道。在他看來科研是一項需要討論和爭辯的工作，一個人的能力有限，只有通過溝通與合作才能更好地完成研究任務。“在討論過程中，不可避免地會有爭議，但是不要怕有爭議，往往有爭議能碰撞出更多的火花。”對此，在教學過程中，吳希文也常常鼓勵學生大膽地討論、大膽地質疑、大膽地提出自己的見解和想法。

對學生的培養，吳希文更注重因材施教，在了解其性格和想法的前提下，去培養學生的獨立性和主動性。“授之以魚，更要授之以漁”，他希望在傳授知識的同時，能幫助學生真正成長為具有解決問題的能力的有用之材。