2023年5月5日下午，受西南交通大学地球科学与环境工程学院程谦恭教授邀请，北京大学城市与环境学院博雅青年学者胡燮研究员赴我校做题为《应用多源遥感探索灾害过程机理》的学术报告。

胡燮研究员作为北京大学地质灾害与浅表过程遥感课题组负责人，致力于通过合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar - SAR）遥感影像反演时空地表形变和覆盖变化，并结合数学物理模型和机器学习等方法，系统且定量地解译自然或人为活动引发的地质灾害和地表过程并研究其演变机理。在Nature Index（Nature Communications | EPSL | GRL | JGR）等期刊发表高水平学术论文二十余篇；获AGU自然灾害领域青年科学家奖(Early Career Award)（迄今为止，该领域奖项在全球共有4位获奖者，胡燮研究员是目前唯一一位工作单位非美国高校和科研院所的获奖者）、获NASA地球科学领域青年科学家奖 (Early Career Award)；并主持国家自然科学基金、NASA地球与空间科学研究基金等项目。

胡燮研究员做精彩学术报告

在报告中，胡燮研究员首先从合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）的基本概念出发，介绍了如何使用InSAR提取高精度时序地表形变和覆盖变化信息，并用于滑坡等地质灾害研究。胡燮研究员以美国科罗拉多州西南部缓慢移动的Slumgullion滑坡为例，该滑坡以日均1-2厘米的速度已持续运动了约300年，目前运动距离长达4000米，被誉为“研究慢速滑坡动力学的天然实验场”；介绍了如何通过基于机载UAVSAR和星载Sentinel-1所获取的数据，并结合合成孔径雷达干涉测量和像素偏移追踪（InSAR-POT）方法来获取该滑坡表面的高精度形变细节；研究发现自1991年以来，该滑坡向下滑动了近40-50米；提取分析滑坡后缘到滑坡趾间77个横剖面的纵向滑移速率，发现滑移速率最大的区域为滑坡中部较窄区域，滑移速率可达14 mm/day；在此基础上通过引入非牛顿流体指数模型，反演了该滑坡滑面的空间几何形态特征、各个横剖面的滑移速率以及滑坡表面的四维运动特征。

胡燮研究员做精彩学术报告

此外，胡燮研究员又为我们介绍了InSAR技术在探究由于地下水位变化所造成的地表形变以及相关工程项目中的应用。首先以美国犹他州盐湖城地下含水层为例，探究了人类工程活动和自然水文变化对地下应力场的扰动问题，并分析了该应力扰动对断层活动以及地震活动的影响。基于Sentinel-1的升降轨数据，胡燮研究员对比统计了盐湖城地区地表的季节性地表升降幅度，发现其变化可以达到40毫米；并通过分析地表季节性形变和地下水水位变化之间的关系来约束地下含水层的弹性蓄水系数，通过假设该值在时间上固定，由此就可以通过任一时期的地表形变数据来推测地下含水层蓄水量的变化；接下来胡燮研究员通过有限元分析计算了由于水文变化（湖泊、地下含水层、土壤湿度、降雪的变化）和矿山尾矿迁移在主断层上所产生的弹性应力扰动，以及每个含水层由于季节性含水率的变化在主断层上所造成的孔弹性应力扰动，并与该地区的年平均背景应力进行对比，认为该弹性应力扰动不足以影响断层活动并诱发地震；另一方面，犹他州地震活动在统计上缺乏显著的季节性，这也表明该地区周期性的水文变化对于断层活动的控制较弱。此外，胡燮研究员还介绍了多源遥感影像以及InSAR技术在相关工程项目中的研究，例如天津地下水开采所导致的地面沉降区域和沉降速率变化的研究，以及陕西延安平山造城示范性工程项目的地表形变以及黄土固结沉降速率的研究。

参会人员认真聆听胡燮研究员的学术报告

最后，胡燮研究员还介绍了机器学习/深度学习时空泛化能力的提升在大范围、多年期地质灾害编目、地震震损和气象灾害评估的应用潜力。第一个研究实例是在美国加州地区使用机器学习方法区分水文活动、构造运动以及人类工程活动分别代表的地表形变；首先使用InSAR方法获取该区域的几种地表形变数据；使用季节性形变来表征水文活动，GNSS、GPS以及地质构造模型所共同约束的水平形变速率与应变场来表征构造运动，油气井的空间地理位置用于表征人类工程活动；再投入其他诸如岩性、水文气象、土壤、植被、地形等多元数据集进行机器学习研究，发现地表形变的高应变条带不仅与断层的空间位置吻合，还与植被指数具有很强的相关性。第二个研究实例是使用机器学习方法对加州地区所发育的滑坡进行了一个大范围的编目研究，分析了影响该区域滑坡发育的主要因素，并发现当研究区的水文气象资料不可获取或分辨率非常粗糙时，可使用SAR相干性数据来有效替代水文气象资料开展研究。第三个研究实例胡燮研究员为我们介绍了如何结合机器学习方法与InSAR技术来评估今年二月份土耳其-叙利亚地震震损情况。第四个研究实例是运用SAR相干性数据与雪层厚度之间的关系（积雪越深则电磁波距离的标准差越大，体散射效应越大，SAR相干性越低），对2021年2月美国德州雪灾积雪厚度进行了定量评估。第五个研究实例是利用深度卷积神经网络算法与多源遥感影像相结合的方法来构建青藏高原热融滑塌多年期滑坡目录，并发现热融滑塌大多发育在土壤湿度较高、土体结构紧密的中海拔平缓阴坡上。

在有限的时间里，胡燮研究员为我们带来一场内容丰富、深入浅出的精彩学术报告，与会人员认真聆听，深受启发，我院程谦恭教授、王虎副教授、王玉峰研究员以及在场同学就报告内容与胡燮研究员展开了热烈讨论，取得了非常好的交流效果。

最后，程谦恭教授为本次报告做总结发言，并为胡燮研究员颁发荣誉证书。

我院程谦恭教授与胡燮研究员交流

我院王虎副教授与胡燮研究员交流

我院王玉峰研究员与胡燮研究员交流

在场同学向胡燮研究员提问讨论

程谦恭教授为胡燮研究员颁发荣誉证书

在场师生与胡燮研究员合影

作者：黄 镜

摄影：钱嘉侦

审核：程谦恭 明 杰