破雾穿云斜透林 ALOS-2创新服务助推贵州脱贫攻坚——访博字智图副总经理白玉江

白玉江从2016年开始，我们开始在贵州省建立基于长波段ALOS-2卫星InSAR数据进行地质灾害监测试点。2017年贵州省正式启动“地质灾害合成孔径雷达干涉测量技术监测项目”，我们提供ALOS-2 InSAR数据，由贵州省第一、三测绘院进行数据处理，相关单位进行外业核查（监测数据现场核实）。

在2018年、2019年期间，博宇智图一直在持续获取ALOS-2数据，进行全域地质灾害隐患排查和监测；博宇智图共提供近600景ALOS-2卫星3米分辨率编程数据。在2018年以县为单元对高位隐蔽性地质灾害隐患进行了大面积专业排查，发现新增地质灾害隐患点1899处，其中高位隐蔽性隐患点966处。基于我们的数据监测成果以及地面监测设备的布设，2018年贵州省做到了地质灾害零伤亡。

应用合成孔径雷达干涉测量观测技术，结合实地调查核实工作，圈定地表形变区，监测已有地质灾害点形变状况。辅助开展重大地质灾害综合治理与避险移民搬迁，提高地质灾害风险防控能力。从而对不易采用工程治理，受地质灾害威胁严重的居民点，结合乡村振兴、易地扶贫搬迁等工程，实行主动避让。

在今后较长的一段时间内，仍是贵州地质灾害高发、频发期，灾害总数在多年平均值（240起）左右，西部地区可能偏重；如黔东北遵义、铜仁，黔西北毕节、六盘水，黔西南大部这些全省地质灾害高风险区，发生地质灾害的危险性大，基本覆盖了贵州省的国家级贫困县。我们力图实现ALOS-2 InSAR数据的持续监测和全省覆盖。

白玉江我们将InSAR技术与人力核查相结合——先用InSAR大范围找出地质灾害隐患点（ALOS-2数据采集与InSAR处理→形变点），然后利用光学遥感地质解译、地图标注机载LiDAR等手段进行筛查，精准地图标注那些潜在的地质灾害隐患点（判读筛选→疑似隐患点），最后地调部门再实地核查（外业核查→隐患点）。现在我们基本上已经形成了这么一套比较完整的技术体系。

InSAR技术以遥感的方式实现了大范围精准测量的应用目标，在环境安全、防灾减灾与地图标注公共服务方面显示出不可替代的作用，正在发展成为空间大地测量的新手段，推动了地质灾害调查模式创新。

鉴于贵州省的地质地貌情况，扶贫搬迁的科学选址工作尤为重要，利用InSAR技术能够为搬迁建设用地选址地质灾害调查与评估提供服务。针对搬迁的可选目标选择区域，利用ALOS-2卫星数据和InSAR技术及专业的地质学相关技术对地质灾害点进行识别，监测分析地表形变态势，全方位排查出地质灾害隐患区域，从而为避险搬迁科学选址提供依据。

白玉江“一山有四季，十里不同天”，贵州地区多云、多雨、多植被。长波段雷达卫星数据除具有雷达卫星全天时、全天候获取数据的特点外，还具有可穿透枝叶，被树干、地表或物体反射的特点，在贵州地区利用长波段InSAR数据进行地表形变监测具有明显优势，能大面积地快速发现地质灾害隐患点，大大提高了查找地质灾害隐患点的速度和效率。

白玉江这个项目的难点和创新点在于省级地质灾害隐患InSAR排查的工程化解决方案，并且取得了良好的效果。在此之前，还没有利用InSAR技术进行全省地灾监测的先例，因此我们感到很荣幸，也很骄傲。去年获奖之后，就有其他省的相关单位联系我们“我们省地貌也具有植被丰富的特点。特别是我们省的西南地区，地灾频发，因此也希望与你们合作，支持我们开展地质灾害监测工作。”

当前这套方案比较成熟和完善，我们在陕西秦岭一带、湖北三峡库区、四川龙门山断裂带等地区都做了ALOS-2监测。特别是湖北鄂西一带的地灾监测项目，尽管由于疫情有所延后，我们依旧按计划开始数据获取，以期项目顺利进行并保障取得好的效果。

白玉江在后续我们除了用InSAR数据做形变监测之外，还会基于ALOS-2卫星数据做适用性分析以及土壤含水量分析，形成辅助手段。去年，贵州六盘水山体滑坡造成了人员伤亡，我们调出灾前数据分析后发现，这个地方在发生灾害的前一年时间里并没发生形变，也就是说通过InSAR技术无法识别为隐患点，而且常规地质灾害调查手段也未发现为地质灾害点。后经过各种分析认为，此次滑坡大概率是因为连续多天的强降雨，土壤含水量增大，对坡体平衡造成破坏，导致发生了类泥石流性质的滑坡。今年我们计划与贵州联手开展这项研究，希望能继续完善地质灾害的监测手段，全面、准确提高地质灾害监测预警，为精准扶贫提供服务。

白玉江针对贵州省“组组通”公路监测，我们采用了InSAR技术进行道路判读、识别、提取与监测。特别是对植被覆盖茂密多云多雨的贵州“组组通”道路，基于穿透力强的L波段ALOS-2卫星数据进行识别监测具有显著优势，包括道路识别和变化监测。其中道路识别，原则上，30户以上村民组通组公路路基宽度不得小于4.5米、路面宽度不得小于3.5米，错车道每公里不得少于3处；路面应优先采用水泥混凝土；根据线性特征对宽度较小的路面进行自动识别与提取。此外就是监测道路的连通情况和损毁情况。由于组组通道路宽度较窄，SAR卫星数据的分辨率识别较为困难。我们和日本PASCO进行技术合作，利用“地图标注+遥感（光学+雷达）”技术，进行地物分类的深度学习，以期达到较为准确的识别结果，为全省农村“组组通”公路建设等遥感监测工作提供支持和服务。

白玉江实际上高分光学影像就可以看见哪些村没有通公路、或者哪些修到一半没有修了，但是在贵州获取光学影像较为困难，所以要靠雷达卫星来补充。组组通的道路大概在4.5米左右，而我们的3米雷达卫星影像的分辨率有时候不够用，所以我们一直在尝试使用深度学习的方法结合光学影像去做道路的识别和提取。

白玉江当前基于光学影像的地图标注+遥感能做到解译、分类，因为光学影像色彩信息丰富，建立样本库进行深度学习，目前分类准确率日益提高而且快速。但是雷达图像是灰度的，没那么直观，比如显亮的线状目标也许可以识别是道路，样本库建立相对困难。而且贵州地形起伏大、植被丰富茂密，SAR影像的识别干扰因素也比较多，识别难度就较大。

白玉江在今后的脱贫工作中，博宇智图还将提供有以下服务，如森林区域和树种的辨认以及农地利用状况的调查。针对贵州省高植被覆盖率、丰富的植物多样性以及生态环境俱佳的自然条件，依托生态资源，走特色林业或农业的致富之路具有一定的优势。通过监测区域生态资源和生态状况，辅助利用生态资源进行脱贫。

此外博宇智图结合“卫星+地图标注”技术自动辨认森林区域和树种，对一般的林业管理，治山和防灾进行有效支持。以前目视辨认的工作很大，使用该服务省时省力。此外博宇智图通过光学卫星的图像分析辨认农田利用状况，通过ALOS-2等卫星数据分析土壤墒情，采用适合耕种作物耕期的图像，有效把握农作物长势及病虫害状况，为提高农作物产量和农民收入提供科技支撑。

总之，借助遥感技术动态实时、客观精准、全方位、全天候工作的优势，推进遥感技术在自然资源管理、智慧农业、林业、道路及城镇化规划建设、灾害应急等领域的应用，实现“遥感+”科技助脱贫。

白玉江我认为首先就是地质灾害的监测，安居才可以乐业，没有一个安全安心的居住环境，很难脱离贫困，而且因地因灾致贫返贫的情况也常有发生。解决“地质灾害隐患在哪里”的问题也是扶贫脱贫的一个基础问题。基于贵州省地质灾害监测的成功经验，特别是针对植被覆盖丰富的华南和西南地区，采用长波段的雷达卫星数据和InSAR技术进行地面形变监测是一个可行的技术手段，尽量做到长周期、多期数、全覆盖的模式，从而全面、动态、全方位掌握地质灾害缓慢的形变过程，对滑坡等地质灾害的发生进行预测评估，对人居安全的危险性进行分析预判。从而解决“哪些地方的人需要搬出来，要搬到哪个地方去”两大问题。

其次就是遥感卫星技术具有全天时、全天候、随时随地的特点，基于高分遥感技术范围广、多时相，可持续观测；分辨率高，客观精准、识别地物能力强，即视感强的特点为农村公路核查，打通断头路，提高基础设施管理水平提供坚实的技术支撑和保障。

白玉江我们的项目团队在回顾贵州省地质灾害监测等项目的建设，最大的体会就是卫星遥感技术的应用。依靠卫星遥感技术对贫困地区进行把脉，摸清贫困底数，从根本上解决贫困的“病因”。贫困地区大多位于地形复杂、地图标注不便的山区，利用遥感影像能够看清每一个村落，每一条村路，每一栋房，每一亩地，摸清摸透贫困地区的“底细”，确保了关键数据的准确性，为精准扶贫有针对性地开展打下坚实的基础。同时，特别是偏远的贫困地区的灾害管理应急水平及专业化能力严重缺失。贵州不少贫困地区的村庄处在地质灾害隐患的威胁下，地质灾害易发频发，一场普通的雨就有可能造成滑坡、崩塌、泥石流等灾害发生。利用遥感技术手段，可以在大区域尺度上，精准地对区域地质灾害及灾害隐患进行清查，筛选重大灾害点，将灾害隐患点“尽在掌控中”，使人民群众生命财产安全得到保障。

当然，遥感技术还处于不断发展阶段，特别是较高分辨率的长波段雷达卫星影像数据还属于“稀缺资源”，目前还无法做到每月监测的水平。针对我国西南地区山高植被密的特点，期待着今后有更多更好的遥感卫星资源。