冰层厚度变化是评估冰川物质平衡的重要环节，利用表面平行流假设并结合升降轨SAR数据集估算冰厚变化的方法近年来被视为研究热点.然而，这类方法往往需要通过正则化手段抑制观测不足引发的解算不确定性，而传统二范数的解算策略也易受到观测粗差引起的误差传播.为解决这一问题，本研究以锡亚琴冰川为例，提出结合Sentinel-1/2和高分三号数据估算偏移量，通过联合解算偏移量和迭代重加权最小二乘得到冰川三维流速和冰层厚度变化.通过多源数据增加观测量的思想取代正则化，消除正则化因子主观性对结果的影响.在表面平行流假设的条件下监测显示2018年7—9月锡亚琴冰川非表面平行流速约为-0.018 m·d-1，冰川主要表现为消融.与仅利用Sentinel-1升降轨道数据的解算结果相比，结合Sentinel-2和高分三号数据显著提高了三维流速的估计精度.在东西、北南和垂直方向上，精度分别提升了51%、30%和31%.研究结果表明多影像联合解算有助于提高冰川厚度变化精度，而我国高分三号卫星数据的应用显著提升了三维流速的解算精度.
冰层厚度变化是评估冰川物质平衡的重要环节，利用表面平行流假设并结合升降轨SAR数据集估算冰厚变化的方法近年来被视为研究热点.然而，这类方法往往需要通过正则化手段抑制观测不足引发的解算不确定性，而传统二范数的解算策略也易受到观测粗差引起的误差传播.为解决这一问题，本研究以锡亚琴冰川为例，提出结合Sentinel-1/2和高分三号数据估算偏移量，通过联合解算偏移量和迭代重加权最小二乘得到冰川三维流速和冰层厚度变化.通过多源数据增加观测量的思想取代正则化，消除正则化因子主观性对结果的影响.在表面平行流假设的条件下监测显示2018年7—9月锡亚琴冰川非表面平行流速约为-0.018 m·d-1，冰川主要表现为消融.与仅利用Sentinel-1升降轨道数据的解算结果相比，结合Sentinel-2和高分三号数据显著提高了三维流速的估计精度.在东西、北南和垂直方向上，精度分别提升了51%、30%和31%.研究结果表明多影像联合解算有助于提高冰川厚度变化精度，而我国高分三号卫星数据的应用显著提升了三维流速的解算精度.
冰层厚度变化是评估冰川物质平衡的重要环节，利用表面平行流假设并结合升降轨SAR数据集估算冰厚变化的方法近年来被视为研究热点.然而，这类方法往往需要通过正则化手段抑制观测不足引发的解算不确定性，而传统二范数的解算策略也易受到观测粗差引起的误差传播.为解决这一问题，本研究以锡亚琴冰川为例，提出结合Sentinel-1/2和高分三号数据估算偏移量，通过联合解算偏移量和迭代重加权最小二乘得到冰川三维流速和冰层厚度变化.通过多源数据增加观测量的思想取代正则化，消除正则化因子主观性对结果的影响.在表面平行流假设的条件下监测显示2018年7—9月锡亚琴冰川非表面平行流速约为-0.018 m·d-1，冰川主要表现为消融.与仅利用Sentinel-1升降轨道数据的解算结果相比，结合Sentinel-2和高分三号数据显著提高了三维流速的估计精度.在东西、北南和垂直方向上，精度分别提升了51%、30%和31%.研究结果表明多影像联合解算有助于提高冰川厚度变化精度，而我国高分三号卫星数据的应用显著提升了三维流速的解算精度.
格陵兰冰盖是仅次于南极冰盖的世界第二大陆地冰盖，其边缘分布的溢出冰川作为快速传输冰带，是造成冰盖消融的重要因素。本文以位于格陵兰岛东北部的Nioghalvfjerdsfjorden冰川为研究对象，探索开展基于Sentinel-1A和偏移量跟踪技术的溢出冰川表面运动特征研究，并利用非冰川区流速和CPOM NRT IV数据验证了结果的可靠性。对比分析2017-2019年三个时期春季冰流速，发现该冰川在2019年春季出现了最大流速上移现象，推断可能是由于2018-2019年间冰川融水渗透引起的底部润滑加剧所致。
格陵兰冰盖是仅次于南极冰盖的世界第二大陆地冰盖，其边缘分布的溢出冰川作为快速传输冰带，是造成冰盖消融的重要因素。本文以位于格陵兰岛东北部的Nioghalvfjerdsfjorden冰川为研究对象，探索开展基于Sentinel-1A和偏移量跟踪技术的溢出冰川表面运动特征研究，并利用非冰川区流速和CPOM NRT IV数据验证了结果的可靠性。对比分析2017-2019年三个时期春季冰流速，发现该冰川在2019年春季出现了最大流速上移现象，推断可能是由于2018-2019年间冰川融水渗透引起的底部润滑加剧所致。
雅鲁藏布江下游位于印度板块和欧亚板块碰撞的前缘地带，区域内新构造运动活跃，高山分布众多，属典型高山深切割区。由于独特的地质构造以及气候变化的影响，区域内崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害频发。文章采用Sentinel-1影像以及ALOS/PALSAR-2影像通过多种时序InSAR技术和SAR偏移量技术联合的方式对区域内2014—2020年高位地质灾害进行了识别。文章研究结果表明：在研究区内共存在260处地质灾害形变区，且大多位于海拔较高的沟道与山峰；泽巴隆巴冰川沟中的岩崩形变体已经形成多条大型拉张裂缝，一旦发生崩落极有可能形成堰塞湖；受米林地震影响而复活的达波古滑坡后缘已经完全脱离，左右两侧裂缝完全贯通，滑坡一旦失稳会完全堵塞雅鲁藏布江。此研究提供了识别高山峡谷区高位地质灾害的SAR/InSAR技术方法，为类似的地质灾害识别提供了参考。
雅鲁藏布江下游位于印度板块和欧亚板块碰撞的前缘地带，区域内新构造运动活跃，高山分布众多，属典型高山深切割区。由于独特的地质构造以及气候变化的影响，区域内崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害频发。文章采用Sentinel-1影像以及ALOS/PALSAR-2影像通过多种时序InSAR技术和SAR偏移量技术联合的方式对区域内2014—2020年高位地质灾害进行了识别。文章研究结果表明：在研究区内共存在260处地质灾害形变区，且大多位于海拔较高的沟道与山峰；泽巴隆巴冰川沟中的岩崩形变体已经形成多条大型拉张裂缝，一旦发生崩落极有可能形成堰塞湖；受米林地震影响而复活的达波古滑坡后缘已经完全脱离，左右两侧裂缝完全贯通，滑坡一旦失稳会完全堵塞雅鲁藏布江。此研究提供了识别高山峡谷区高位地质灾害的SAR/InSAR技术方法，为类似的地质灾害识别提供了参考。
格陵兰冰盖是世界第二大陆地冰盖，其边缘分布的溢出冰川作为快速传输冰带，是造成冰盖消融的重要因素。本文以位于格陵兰岛东北部的Nioghalvfjerdsfjorden冰川为研究对象，探索开展基于Sentinel-1A和偏移量跟踪技术的溢出冰川表面运动特征研究，并利用非冰川区流速和CPOM NRT IV数据验证了结果的可靠性。对比分析2017—2019年三个时期的春季冰流速，发现该冰川在2019年春季出现了最大流速上移现象，推断可能是由于2018—2019年间冰川融水渗透引起的底部润滑加剧所致。
格陵兰冰盖是世界第二大陆地冰盖，其边缘分布的溢出冰川作为快速传输冰带，是造成冰盖消融的重要因素。本文以位于格陵兰岛东北部的Nioghalvfjerdsfjorden冰川为研究对象，探索开展基于Sentinel-1A和偏移量跟踪技术的溢出冰川表面运动特征研究，并利用非冰川区流速和CPOM NRT IV数据验证了结果的可靠性。对比分析2017—2019年三个时期的春季冰流速，发现该冰川在2019年春季出现了最大流速上移现象，推断可能是由于2018—2019年间冰川融水渗透引起的底部润滑加剧所致。
SAR偏移量技术和光学偏移量技术是冰川运动监测重要的技术手段,但目前对于融合不同平台的影像进行三维形变的研究较少。文章选取2019年11月至2021年1月西藏聂拉木县希夏邦马峰地区的大型冰川作为研究对象,基于方差分量估计融合该研究区的Sentinel-1与Landsat8两种数据进行冰川的三维位移解算,选取了同一时期的光学影像对偏移量估计结果进行对比分析,同时选取稳定区域进行精度评估,分析该方法在冰川运动监测中的适用性和精确性。结果表明,该冰川在2019年11月至2021年1月,联合解算的东西向最大流速为21 cm/d,南北向最大流速为68 cm/d,垂直向最大流速为17 cm/d。对比单一影像获取的冰川位移结果,多影像联合解算方法,能够弥补SAR数据的失相干和光学数据的低质量像元值的不足,获得更加完整和详细的冰川信息,监测结果精度更高。可为利用不同平台的数据联合监测山地冰川的多维度和高精度变化提供参考和技术支持。