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一、绕不开的ESA Fringe
二、三十年的SAR遥感故事
三、InSAR处理技术上的改进
四、应用不可回避的问题
五、蓬勃发展的SAR观测系统
六、几点感想
一、绕不开的ESA Fringe
二、三十年的SAR遥感故事
15日上午的大会主旨报告给我总的感受是过去30年通过广泛开展国际合作与自主创新，通过中美SIR-C合作、中欧“龙计划”，以及与众多科研机构、大学的项目合作和人员往来。我国雷达遥感领域在基础理论、应用技术、人才成长以及国产SAR卫星研制方面取得了显著进步，在服务国家科技与经济发展中起到了积极作用。而秉持“开放、合作、共享、创新”的精神是取得进步的关键。这其中，有三个重要的节点，以90年代初期开始，大致10年一个间隔，出现一种新的气象。
我们其中的很多人知道SAR可能始于ERS卫星，而有记录的应该是1978年美国发射的第一个SAR卫星SEASAT，不仅完成了微波对地成像，而且验证了星载InSAR技术的可行性。此后的80年代由美国组织的SIR-A/B任务，向全球征集科学建议，继续探索航天SAR的科学与技术。90年代初，美国、欧洲、加拿大、日本等分别根据各自需求和特点，有针对性地发展C波段、L波段系列SAR卫星，1991年ERS-1发射，1992年JERS发射，1994年SIR-C开始试验，1995年RADARSAT-1发射，ERS-2发射。SAR的散射回波特性、相位干涉特性和目标极化特征得到试验验证，产生了一些新的应用技术。在这些卫星任务不断试验、探索和积累的过程中，雷达遥感作为一门独立学科便从此起步了，到今年已有三十来年。通过两位院士的大会报告，我们可窥见当时中国雷达遥感刚刚起步时的情况。回忆这段故事，李院士讲他“从ETH搞回来两箱雷达遥感方面的资料，安排年轻教师前往遥感所从事该领域研究”。郭院士作为亲历者讲述“SIR-C中美雷达遥感合作”的场景，有同步测量试验，有国际合作交流，有航空SAR跟进试验，以及持续多年的国际大科学项目合作。这些当时的参与者今天已是这个领域的前辈，像我这个年龄的许多人都是读着他们的论文和著作入门的。
当然，除了背景宏大的历史故事，Rocca教授带来的仍然是“小问题中的大科学”。他讲述的频谱合成超分辨成像技术，最早于1993年提出并发表了名为“Improving slant-range resolution with multiple SAR surveys”的文章，阐述了利用不同观测角下的数据进行频谱合成，获得高分辨率SAR图像的技术。Rocca教授能来参会是我没有预计到的，但却是期盼和欢迎的（这就好比InSAR是人们没有预计到的，但InSAR的出现却是极为受欢迎的）。毕竟，他已经是80多岁的老人，一个人长途飞过来，身体真是硬朗。他作报告，一如过去的样子，声音洪亮，思路清晰，而我也跟之前一样，大部分内容听不懂！实际上Rocca教授还有几篇独立作者发表让我读不懂的Paper。为此，我请教了几位从事载荷设计的专家。目前的SAR系统普遍具有生成多子带频谱的能力，很多高分宽幅系统都使用多子带拼接的方式实现距离向的大带宽从而实现高分辨率。但是他提出的方法仍然具有实际意义，例如在遵守国际电联单载荷频谱限制的前提下，可以通过从不同视角进行观测获取大带宽提升距离向分辨率。他们普遍表示，Rocca教授这些先驱者对SAR系统理解的深刻，真的达到了融会贯通，不由得让人对其工作的细致、坚持产生敬意和赞叹，能体会到他对技术研究始终如一的热情。而对青年人的指导交流，也在某种程度上体现出他是真心热爱，并享受知识的美妙。这让我又想复述他的一句话“Good ideas come out in weekend, but you must work for them in weeks”。热爱与坚持让研究工作更持久。
这次参会，我也不由得回想起了20年前第一次前往武汉大学时候的场景。大概在2004年4-5月间，在吴老师的支持下，我来到廖老师实验室学习，为期一周，任务是熟悉InSAR数据处理流程。论文看了很多篇，公式推导了好多遍，但不动手处理一遍，还是茫然。这个记忆很深刻，花了4天时间反复试验，始终得不到巴姆地震的“梅花瓣”干涉图，当时很着急，马上时间就到了。在临回北京前一天晚上做梦，梦里反反复复再现着处理过程。第二天一早就去实验室，继续打开EV-InSAR。也是鬼使神差，手动调整了配准过程中的像元偏移量，很快就做出来了跟公开发表结果接近的干涉图，当时的喜悦之情至今难忘！这个故事也在此后多年的工作中反复当作故事讲给学习InSAR的学生们。要理解处理过程的每个步骤及其控制变量，如同测量工作一样，每一步都要达标，也要检核。实际上，20年前的一个大背景是中欧“龙计划”科技合作项目，我之所以能前往武大学习，也是得益于此。2003年，中欧启动龙计划一期，由欧方提供数据、技术和专家，与中方联合开展遥感领域的技术研究、应用验证和人才培养。至少在SAR这个领域，我们获益良多。这一点上，我们应该牢记ESA的慷慨！2005年在首都师范大学举办的“Advance Remote Sensing Course”上Rocca教授、Pottier教授等欧洲专家亲自授课，学员达到140多人。我当时刚入职工作，特别想去学习，但因为不是博士学历，不符合报名要求。于是抱着试一试的态度报了名，或许能成为漏网之鱼，说不定会获得机会。开班前一天，会务组回复，因人员过多，本次不能提供培训机会。于是第一天就在办公室发呆，但压不住去蹭课的渴望。第二天还是去了现场，发现有我的学员证，简直太幸运了，于是跟着学习了10来天。时至今日，我仍然保留着当时的授课资料。记得Rocca教授课后出题，通过相位波长、分辨率和梯度，回答一定范围内可探测到的最大形变量，我和王腾一人回答了一半。此后培训结束，导师组给我们发了“Top Ten”证书。
回到20年这个节点上，廖老师以“地表形变监测时序InSAR方法———二十年探索与实践”的大会报告，讲述了从龙计划与欧方合作，从上海地面沉降、三峡滑坡到现在的地质灾害应用过程中的点点滴滴，尤其珍贵的是许多有纪念意义的时刻。而对比照片上很多熟悉的面孔，年轻的InSARers一拨接着一拨，已经在不同的方向发挥着巨大的作用，这种场景让人羡慕。他们曾经是一团火，现在是满天星，在不断丰富着这个领域。廖老师关于二十年的回忆让我感同身受。于我，则是在地质行业一直从事InSAR方法研究与应用，我们的小队伍从一两个人，到三五个人，再到现在的七八个人。工作内容从区域性地面沉降监测技术到全国地面沉降InSAR监测工程，从滑坡形变InSAR测量技术到广域地质灾害隐患综合遥感识别，从广域地表形变测量到面向对象和场景的SAR卫星指标研究。将技术从论文转移到工程化，在地质环境保护与灾害防控中发挥作用。既是InSAR技术发展的后半段，也是克服应用难题的另一半。
很显然，推动InSAR技术更为广泛的应用，尤其是在中国应用的重要条件之一，是ESA的哥白尼计划与Sentinel-1卫星数据开放政策。2014年Sentinel-1A发射，开启了以全球陆域地表形变为监测目标的SAR数据的“Full open and free”时代。这是ESA的开放共享政策带来的InSAR界普惠，为多元应用解决了必须的原材料问题。记得多年之前国祥教授在香港给我的回信中表示了为数据发愁，InSAR研究面临“无米之炊”的窘境。而“看菜下饭”也是廖老师“根据数据条件合理选择处理方法”对我的建议。Sentinel-1的好处还不仅仅如此，特别是1B星入轨后，我国部分地区有了6天间隔的数据，比如轨道编号为62、69等，这些数据极大丰富了对快速变形/变化的捕捉能力。与之前ENVISAT 35天的重访比较，时间分辨率的提升让更多的人发现更多的地表变化现象，这种现象便是研究的开始。事实上，短时间间隔也带来了另外的问题，特别是在植被覆盖区的缓慢变形监测中，已经习惯了的短基线组合带来了形变速率的过大估计。这是另外一个问题。
2014年同样也是一个重要的时间节点。陆探一号卫星，当时被称为L波段差分干涉SAR卫星，进入了先期攻关研制阶段。我在偶然的机会里参与其中，对于当时研讨过程中片面强调L波段独特优势的观点，我表达了不同的意见。我们做相位干涉应用，对卫星的需求是系统性的，不仅仅是独特的波段。于是提出了对分辨率、重访周期、轨道姿态控制精度、基线控制半径、成像幅宽等方面的要求。为此在陆探一号卫星原定的成像模式中增加一项中高分辨率，中大覆盖的成像模式，即模式二，测试验证的实际分辨率约为6m，幅宽约为100km。尽管该模式经过测试应用效果不错，但最终更为广大的用户选择了更高分辨率的模式一，于是就有了今天我们不得不面对的繁琐的，全国覆盖一次过万景的“小窄条”的InSAR数据处理任务。空间分辨率提高了，却牺牲了时间分辨率，完整覆盖全国陆域的重访时间增加了一倍。但凡事鱼和熊掌不可兼得。好的一点是，InSARers有了国产的L波段干涉数据，这是大家都期待的！此后参与过不少SAR卫星的研制论证，几乎对每个SAR卫星都提出了InSAR应用的设计需求，从卫星设计的源头上提供可重复轨观测的干涉能力，让InSAR对相位测量精度、姿轨控要求、基线控制半径成为研制总要求的必要内容，让差分InSAR成为每一个SAR卫星的标配能力。显然，这样的建议起到了一定效果，高分三号的02、03星以及其他商业SAR卫星都在朝着这个方向设计，于是便有了此次会议上众多商业SAR卫星的集体亮相。在单星具备重轨干涉能力的前提下，若能广域无缝覆盖，尽可能缩短重访周期，并提高分辨率，那将极大地促进InSAR更为普遍的应用，但实现起来困难重重。国内外在SAR卫星的早期发展阶段，都尽可能多的希望卫星具备更多的成像模式，更强的观测能力，更多的应用领域。但InSAR对SAR卫星的需求是卫星控制精度高，观测模式稳定，数据质量可靠，一旦确定了成像模式和长期观测任务，后续将以此为基础，不欢迎中途频繁调整观测模式。记得Ferretti说过，卫星研制方希望卫星能力的List越长越好，但现实是，每次过境只能选择一种模式观测。于是在后续的卫星研制过程中，我也经常“冒天下之大不韪”，为卫星“减负”，希望SAR卫星走专业化、序列化、定量化的路子，为此引得一些不满在所难免。实际上，卫星的发展也是我们这个国家发展的缩影，经历着“从贫穷走向富裕”的过程。过去我们穷，抱着能够统筹就是节省的认识，希望“一星多用”，将更多的应用需求整合到一个卫星型号。而事实上为了满足如此多的应用需求，卫星研制方会耗费大量的时间、精力和财力。待卫星上天后，常用的功能相对固定，原来设计的更多模式的利用率并不如设计预想那样。因此，未来的SAR卫星，突出应用目标和特定功能驱动，设定有限的观测目标，将过去复杂大卫星的经费分摊到更多的型号上，有望达到更好的满足度。这是一点个人体会。
三、InSAR处理技术上的改进
回到InSAR形变测量技术方法上，尽管这些年来未出现过2000年前后类似于SBAS、PS以及后来的DS那样开创性的成体系的技术，但围绕老问题的新方法，针对新情况的新策略，以及引入新技术改造老方法是本次会议在技术专题的共同特点。
作为一项几何测量技术，很显然，如何改善InSAR相位观测的有效性、提高观测的精准度、增强观测的密度和质量是共性问题。而面临着的相干性保持、大气相位抑制、相位质量增强和观测点密度提升是这个行业的老问题。在算法和模型上的修修补补是常态，这本身是一个优化完善的过程。在没有新观测条件的支撑下，这些老问题不仅仅是当下，甚至未来很长一段时间内，仍然存在，而算法研究便是和这些低水平的观测作斗争。很遗憾的是没有仔细听这些报告，通过看报告题目，新的研究如分布式散射体相位重构、地形残差识算一体、干涉图优选、多基线相位解缠方法等针对不同的场景有改善效果。将极化引入干涉，增强相位质量，提高点密度在几个报告中得以分享，Jordi及其中国的弟子们一直在这个领域努力。在提高解算模型的可靠性方面的基础，如何更加科学地区分视线向形变与地表真实形变也是解算方法的内容。依靠升降轨与模型约束，本质上是借助假设而非从观测量本身上解算出真实形变，这个问题目前没有什么好的办法。增加更多的独立观测，有助于提高反演的准确性，这需要等待未来多角度观测卫星的设计。在去年的Fringe会议上，Harmony卫星沿轨道主辅星座构型、MDA的Chours多角度观测以及Capella的多角度（轨道）观测，能在不同程度上改善对三维形变的有效观测，这是值得期待的！
新情况的处置策略主要是解决广域覆盖与大规模数据处理问题。面对哨兵卫星SAR数据极大丰富的现实情况，普遍在提及“广域InSAR”，这一个概念我一直关注并积极倡导。作为空间观测，核心优势是范围广，通过大范围覆盖优先发现分布上的“异常”，并测量其形变量。为了实现Wide area mapping，国内外普遍的做法是大规模集成处理。比较而言，EGMS提出了相对完备的技术体系。核心是通过时序InSAR解算，将分块分区的形变结果统一至相同的形变参考框架下，通过数千个GNSS连续观测站校正统一基准，实现与其他地面观测的比较检验；为了获得更为真实的形变结果，很显然需要二维反演，得到垂向分量与水平向分量。显然这一个过程是对同名点的有效观测，这必然带来信息量的损失。实际上山区地带，具备反演条件的有效观测面积并不多，实际应用中是Case by case模式。国内也在试图完成国家尺度上的全覆盖形变测量，先后出现了至少5个版本的“全国地表形变一张图”。对比这些结果，差异是比较明显的。尽管对较大尺度的形变都具备了比较完备的刻画，但细节差异不能忽视。推测可能的原因是对误差相位的控制策略，对形变场时空尺度差异的理解不足。这些图中能看到因某次地震影响持久存在的变形场，也能看到因滤波器设计与变形场尺度不匹配带来的反常现象。完成如此大规模数据处理，从我们每年计算哨兵数据的实际情况来看，耗费的算力和电量是不小的。既然存在这些差异，并且没有提供一个类似EGMS完备的处理流程，那么针对大规模InSAR解算，则应该充分考虑应用需求和场景差异带来的技术策略调整。这一点我已经在多个场合讨论过，按照应用层次分级处理数据是较为现实的做法，可以避免大规模解算的耗费，也可实现从粗到细的分级，何乐而不为呢！这一点上，如果我们考虑技术的复杂性和结果的精准性，采取“先探测后解算”的策略。先快后细，从面到点，逐级分离，能达到更好的效果。此外，大家普遍过于喜欢时间序列方法，看似严密的算法，实际上带来的时序是过去式。这种模式很难适应对变形区快速分析的要求，尤其是国土面积上新的变形区的发现。所以，我们还不必沾沾自喜，面向此类问题，策略优化胜于处理技术。
用新技术改造InSAR解算过程，这一点进步尤其显著。无论是大会报告，专题报告还是快播报告，机器学习、深度学习、AI、智能、网络等是热词。我们无比欢迎新的信息处理计算改善现在解算方法在效率和精度上的不足。将深度学习引入到大气相位估计、大规模解算模型以及空间异常探测，进展比较明显。尽管针对有效观测、精度提高等问题目前没有更好的方法，但AI方法针对大规模、高频观测快速探测提供了必要的工具。可以设想，这些技术的引入将在应用层面发挥更到的作用，至少在应用层面，提高重复工作效率，提高对微弱信息的辨识能力尤为重要。
不可回避的问题是，尽管研究多样，效果都不错，但形成工具，软件和平台的尚不多见。而这些恰恰是目前对国外最为依赖的。本次会上，除了Werner博士讲述了从技术-工具-观测设备，以及构建InSAR从业者生态的观点外，很少有从技术到工具的话题。缺乏标志性工具产出与我们从业者的体量极为不符。既然技术方法研究成果很多，为什么没有开发成可用的工具？是体制原因，还是技术挑战？能否如欧美InSAR界那样，提供共享的工具，同行参与，完善算法，这显然是有差距的。面对未来更多的国产干涉SAR卫星入轨，借鉴已有软件系统的优点，开发一套高质量的软件平台是摆在这个行业面前回避不了的任务。国内学者在解算模型、大气抑制、相位增强、三维分解、智能探测、自动处理方面积累了丰富的经验，开发了许许多多的小工具。如何将这些分散的，零碎的，尚未完成适应性改造的算法集成起来，这是一个开放的话题。
四、应用不可回避的问题
面向应用，技术研究与创新无处不在，更为丰富且多样化的方法在应用层面。从观测对象上，涵盖了广域地形测量和不同场景下的形变探测监测。而不同的场景对InSAR测量的尺度、精度和信息维度的差异是明显的。理想的结果是高精度、高密度、多维度。事实上多数情况是仅仅得到的是一部分信息，这与应用之间尚有距离。从可测量的实际和对形变需求的角度理解，我们仍然面临着所测非所需，所测不可测的尴尬，这或许不仅仅是InSAR这一个测量技术。区分场景，区分形变尺度是设计处理方法、所用数据的关键。缺乏科学的应用定位，单纯将InSAR视为一种几何测量，事前没有充分的可行性论证，结果往往不能让需求方满意。
从观测质量的角度，要提高精度，要有足够的测量点密度，这是技术层面努力改进的方向。面向不同场景下不同用户的需求，对“高精度定量化”的理解尤为重要。既要理解观测对象是否具备能够探测到的形变特征，也要充分估计场景差异对精度的影响。现在常见的情景是在这个地区测量效果良好，换个场景立即恶化。原因多数是场景的适配性与适用性不足。因此，抛开单纯的测量意义上的精度，从是否存在变化的角度出发，“定性与定量结合，InSAR与其他手段融合”是现实可行的路径。用户普遍关注的是自己关心的能否被测量到，是否有风险。多数用户不在意你的处理技术方法（个别除外，也有部分地区要求你必须用某种技术，某种数据，以对比寻求最佳方案），更想得到的是解决方案。诚如积极推广InSAR技术商业化服务的李吉平董事长所言，“Not techniques，but solutions”。这一点，对于应用部门尤为关键，我深有体会。
从形变结果的实际服务能力而言，寻求InSAR产出与观测对象之间的最优适配是应用服务提供者的基本出发点。处理过程复杂，模型严密的时序InSAR结果看上去很美，但它提供的却是一种过去的结果，从测量效果上是一种事后的回溯再现。这种模式对于缓慢变形是实用也常用的，但对时间响应要求高的情况，我们应放下时序InSAR的执念。从数据源头提高观测的响应能力，其次是选择处理方法的适配。同样，除了时效性，紧贴场景和对象的特征方能体系技术与服务的价值。放下对大范围、长时序、高精度求全，提供与观测对象变形的时空尺度更为贴近的观测结果恰恰是服务的体现。
InSAR提供的形变信息到底意味着什么？不同专业行业有着不同的理解。从事地震科学的更关注构造断裂的活动特征，从事区域地面沉降更为关注地下水流场变化与沉降的影响机制，从事滑坡风险评估更为关注变形背后的岩土体特征与水的作用，从事地下开采开发的更为关注人类活动与地表响应之间的联系，还有更多关注表现为变形的自然现象背后的科学意义，比如不同层位的地层物理特征。那么，观测所得的形变信息除了蕴含科学意义外，其社会价值到底有多大？形变意味着风险吗？风险真有那么大吗？数月前，Science的一篇反映中国城市沉降的快报论文引起了全社会的关注，给出了大于3mm的城区面积占比，预测了未来可能淹没于海平面之下城市的比例，结论吓到了很多人。无独有偶，美国的研究团队也在Nature上发表了一篇论述美国沿海城市沉降的论文，形成了“中美媲美”。事实上，中国82个城市的地表变形（请注意此处不是地面沉降）真有如此严重吗？3mm真的意味着地层压缩导致的地面下沉吗？10mm真的能表示地面正在快速下沉吗？这应该做更进一步的工作。从数据层面量化风险，尽管模型完备，数据丰富，但结论和预测未必可靠。夸大事实也常见于不少高IF的论文中。就下沉而言，如何区分地表层土体的自然压缩，如何确定深部地层的压缩，如何量化沉降带来的地质安全风险，如何衡量风险程度，究竟是事实级的，还是现象级的？离开地学知识，数据可能是靠不住的！
InSAR要产生更为广泛的价值，需要在安全风险与责任主体之间找到愿为此买单的消费者，进而赋予其社会价值属性。很显然，这样的风险必须是真的风险，且距离产生危害越近越有价值。做不到这些，InSAR提供的更像是一种“体检”的功能。若能做到风险的进一步分析预测，判识“大病危害”，救人的价值将得以体现，这要求从业者不仅仅提供技术数据服务。记得Ferritti曾经将InSAR与GPS的社会化服务比较，尽管经过了几十年的发展，GNSS的社会服务和产值远远大于了整个遥感！对比服务模式，一是具备无时无刻的服务能力，二是细分到政府、集体和个人，都是被服务者，也是买单者。而遥感观测的被服务对象主体依然是政府，往往是公益性投入。那么，InSAR能做到类似于GNSS那样吗？答案显然是悲观的。面向这样难以改变的现状，InSAR更进一步的价值发挥，一在服务的时效性，二在服务的质量。显然，前者将问题留给了观测系统，后者则将任务留给了InSAR信息服务提供者。
五、蓬勃发展的SAR观测系统
仅仅考虑星载InSAR，从一种技术方法到一种形变信息，再到一种应用服务的整个链条，存在着系统上的不确定性。事实上，从“观测-处理-应用”的遥感信息应用模式出发，其确定性体现在源头，这个源头便是观测的卫星。尽管卫星存在一些不确定性，但总体上是一种技术设计的产物，是一种工业品，可视为确定性系统。而观测对象是不确定性的，这种不确定性体现在观测环境、场景、对象本身的不确定。如何弥合这两者之间的差距，便是在信息处理过程中调和二者的适配性。比如，由于地表覆盖类型的差异，可选择保持相干性能力强的卫星的观测数据；比如要尽可能地逼近实际的变形量，观测系统选择尽可能高的时空分辨率和长波长数据，这本质上是一种优化的过程。尽管卫星作为观测源头是相对确定的，但卫星观测能力却是相对稀缺且不存在过多选择余地。那么如何从源头尽可能提高观测的有效性和准确性呢？这就要求我们向前走一步，将应用需求转化为卫星设计参数，确保卫星尽可能观测到我们所需要的信息。首先确保观测到相位，再谈干涉相位中的误差控制。
发展新体制SAR卫星，提高观测效能，扩展观测维度是从源头增强InSAR观测系统确定性的关键。实现途径上一要高分尽微，通过高分辨率提高度观测对象理解的精细程度；二要宽幅致广，通过增大干涉成像的幅宽实现更为完整空间覆盖；三要多向拓维，通过增加卫星的观测方向扩展观测信息维度。这是难题所在，也是突破的方向。尽管可以通过成百上千的小卫星实现上述功能，但有限的大卫星将显著改善大规模InSAR后处理的复杂度，替代掉让我深恶痛绝的“小窄条”观测模式。此次会议的圆桌讨论环节和干涉SAR系统与任务论坛上，对上述问题都有了很好的回应，是让人眼前一亮。
面向地形测绘应用的干涉SAR系统除了在观测源头的双天线、编队绕飞模式外，多基线干涉系统，如航天宏图一号以车轮编队实现六根基线的干涉模式，提供了多余观测，理论上对地形测量的精度将有进一步提升。发展双频融合的InSAR测量技术对地形重建带来了机会，而设计双频观测，可从观测上得到冠层与林下的观测。尽管实现地形测绘的技术路径有多种，但面对地形测绘，是否需要多种观测任务值得思考。若能从中选择一种相对更优，产出地形数据精度更高的方案，对卫星发展是现实且有利的。
实现高频观测避免不了卫星组网，设计为高分宽幅成像模式，品质因数达到100的卫星星座方案很有现实意义。阵列干涉三维观测方案为增加观测维度提供了一种选择。在卫星实现大覆盖与高分高频多维观测的基础上，适应复杂场景，具备更为灵活且实时观测能力的无人机干涉SAR、地基InSAR系统的研制取得不俗的成绩。实现小型化、轻量化，降低单价是产品推广应用的关键，适应高海拔高寒的复杂场景则需要克服功耗、供电与连续作业的复杂工况限制。这些，还需进一步的试验。
六、几点感想
短短两天会议仅能窥见国内InSAR相关行业的一斑，而每个演讲者背后开展的复杂的研究，深入的思考，反复的试验，应用的深化，系统的研制等则是各有各的欢喜的。展示的是结果，复杂的是过程。作为此次活动的听众，我对各位演讲者表示敬意！尤如往常，在最后谈几点感想。
国内外老一辈InSAR领域科研工作者让我感受到的是对这项研究工作的热爱、热情和热心。Rocca教授、Werner博士在演讲和解答问题时的积极态度对许多年轻后辈将产生深刻的影响，犹如他们当年带给我的影响一样。他们将研究当成一份兴趣，享受其中，而非仅仅是一项工作。这或许是欧洲的许多科学家能够创新的根本所在。专注，持久，热爱，不遗余力。与Rocca教授交流，简单的几个词，他回忆起2009年看到我们的工作，一直再重复Wide，National scale。
我们能深切地感受到，我国的干涉SAR在蓬勃发展，无论是新体制观测系统，还是信息处理技术。多数已经追赶上了国外已有的水平和能力。这个过程就是模仿与改造，有点上创新，为未来奠定了基础。模仿是学习的第一步，当我们不会的时候，模仿学习是一种自然选择。但不能一直满足于小修小补的改进。面向未来，直面“真问题”是“真创新”的源头。不然，看似很繁荣，实际多是重复性工作。重复意味着内卷，劣币驱逐良币的现实就会出现。
面向更为广泛的应用，已经过了依靠大范围、长时序、高精度的技术优势去“鼓吹”InSAR技术能力的时代了。要产生更高的价值，必须将技术与应用场景紧密地结合起来。在观测的精细程度、定量化水平、对风险的发现能力、对应用服务模式细分上下功夫。一堆花花绿绿的形变点数据本身的价值是有限的，将这种体量巨大的数据与其他地学数据、社会数据结合起来，挖掘大数据的价值，提供解决方案是将价值转化为价格的关键。
不可回避的现实是，InSAR界能否将研究转化为工具产出，提高软件平台的国产化能力。如何构建一种开放、共享、尊重原创的机制，如何集成已有研究改进的产出，形成软件产品是目标。这种目标是现实的，任务是迫切的。走商业化、市场化途径，让原创者的价值得以体现有助于这个目标的实现。不仅如此，还能激发出更多的创造力。
回归测量意义上的InSAR技术，就应用模式推广，充分考虑“观测-处理-应用”的确定性与不确定性，提高观测条件的满足度、数据保障能力和专业人员水平，缩小观测技术与场景复杂性之间的差距将一直伴随着这个行业。理性与客观是根本。
各位，2026年将很快就到来了。听完报告，很有感触，归而结网，踏实工作，为再次相见准备新的素材！第二届，大家成都见！
撰 文 | 葛大庆
校 稿 | 陈扬洋
本公众号依托“自然资源部地质灾害隐患遥感识别与监测工程技术创新中心”技术团队，立足遥感技术研究与地质灾害应用，面向图谱遥感与几何遥感，致力于创新InSA测量、影像变化检测、遥感智能解译、定量评估方法，构建联通地质灾害业务应用——遥感信息提取技术研究—业务应用系统平台开发—卫星（传感器）设计的发展模式，以科技创新支撑综合防灾减灾，服务经济社会高质量发展。
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