导读

基于主动微波遥感的卫星雷达测高是全天候监测冰冻圈和内陆水体的重要技术手段。然而，复杂地形下雷达脉冲信号往往受到多重干扰，导致高程反演不确定性较大。本文系统梳理现有卫星雷达测高后处理的重点和难点，介绍了提升数据精度和丰度的关键技术，并指出了未来的发展方向。

图1 基于卫星测高的冰冻圈及内陆水体监测和应用

（A） 格陵兰岛罗素冰川的多峰波形；（B）1995–2024年南极阿蒙森海湾的冰盖高程变化；（C）罗素冰川复杂地形的三维视图；（D）青藏高原雅鲁藏布江的多峰波形（与冰盖波形相似）；（E）Sentinel-3A卫星反演的2016–2018年河流水位时间序列；（F）雅鲁藏布江复杂地形的三维视图。

冰冻圈监测

冰冻圈作为地球系统的关键组成部分，是气候变化的指示器和放大器。过去三十年间，卫星测高持续地提供冰盖高程监测，助力量化冰盖质量变化对海平面上升的贡献。（1）提升高程反演精度的标准方法是基于最近回波点（POCA）进行后处理（包括波形重定与坡度改正）。波形重定是通过识别回波前缘与预设门之间的偏差，将其作为改正项加入到原始的观测距离中以提升测距精度，可分为物理模型与经验性方法两类。前者主要根据波形形成的物理机制对回波信号进行建模，进而计算观测距离；后者则主要根据统计关系定位波形前缘，求解观测距离。此外，冰盖高程反演还需要克服非星下点反射带来的观测距离误差（即坡度误差），主要方法包括线性坡度模型、基于DEM的最近回波点校正模型以及考虑波形前缘与地形交互机制的校正模型。（2）数据丰度提升方面，2010年发射的CryoSat-2卫星搭载了合成孔径干涉雷达，采用干涉测量（SIN）模式，通过“条带处理”技术大幅提升数据覆盖度。相比基于最近回波点的单点测量方法，条带处理可将冰盖高程的有效观测数目提升两个数量级。拟定于2027年发射的CRISTAL卫星将进一步推动该技术的革新。此外，2022年发射的SWOT卫星虽然在极地区域覆盖有限（纬度77.6°以内），但其Ka波段干涉测量（KaRIn）可生成连续高程剖面，弥补冰盖边缘区域与冰川观测的数据缺失，为极地研究提供新的观察手段。

内陆水体监测

卫星测高技术在遥感水文中的应用范围涵盖河流、湖泊、水库等多种水域。与冰冻圈研究类似，山区复杂地形对雷达脉冲的多重反射往往导致回波信号混叠、高程反演不确定性较大等问题，须采用可靠的后处理技术（如波形重定和悬挂效应改正）提升水位反演的数据精度和丰度。首先，需要考虑水体面积动态变化对高程反演的影响，根据不同季节刻画虚拟水文站（即卫星地面轨道与河道的交点）并综合考虑脉冲信号的影响范围，建立适当的缓冲区提取有效足迹点，提升数据丰度。其次，对表征复杂地形的多峰波形进行子波形筛选和波形重定，准确解析波形中的水体反射波峰，克服陆地干扰，提升水位反演精度。此外，在内陆水体监测中，由于水体对雷达脉冲信号具有更强的反射特性，卫星的信号往往锁定在水体表面，从而导致倾斜观测误差（即悬挂效应）。为此，基于卫星轨道高度和水位的二次函数关系进行建模，改正抛物线状的水位剖面可以进一步提升沿轨方向的水位精度，降低其不确定性。全聚焦SAR（FF-SAR）技术可将沿轨方向分辨率从常规非聚焦SAR处理的百米级提升至理论极限约0.5米，进而解析更小的水体目标，显著减少足迹范围内陆地信号的干扰。河流水位的重要应用之一是基于水位-流量关系曲线反演河川径流量，或作为关键参照数据约束水文模型。

未来发展方向

（1）卫星测高与水文模型数据同化

将卫星观测与水文模型通过模型参数率定或数据同化的方式进行深度耦合有助于提升缺资料区的水文监测能力，如采用多源测高卫星反演的河流水位率定分布式水文模型（CREST-RS）可实现日尺度连续径流量模拟，助力解决无测站流域水文预测的难题。

（2）卫星测高与人工智能深度耦合

研发面向复杂气候和地形干扰的水位反演模型，结合新一代人工智能技术实现测高卫星数据后处理自动化是未来的发展方向之一，如基于卷积神经网络（CNN）等深度学习方法进行多峰波形分类和重定有望提升高程反演的精度

总结与展望

本研究介绍了当前卫星测高领域的前沿关键技术，重点探讨了该技术在冰冻圈与内陆水体监测中的应用现状与发展趋势。未来研究应着力构建多源测高卫星观测、深度学习算法、冰盖/水文模型的深度耦合机制，充分挖掘卫星测高技术的潜力，从而显著提升地表高程反演的数据精度和丰度。