综述：创新的土壤侵蚀监测方法：有效利用InSAR技术

《CATENA》：Innovative methods for monitoring soil erosion: Utilizing InSAR technology effectively

　　土壤侵蚀是威胁生态和农业安全的关键问题，传统监测方法受限于空间尺度和成本。本文系统综述了现有土壤侵蚀监测方法（如实地调查、模型估算、遥感技术等），并重点评估了InSAR技术在大规模、高精度监测中的潜力，通过多个案例验证其在侵蚀评估、滑坡监测、冻融循环等领域的有效性，同时指出大气干扰、数据处理复杂度及验证数据不足等挑战。

　　土壤侵蚀是一种严重的土地退化形式，它对土壤健康和生态系统生产力构成了重大威胁。精确地监测土壤侵蚀对于有效估算侵蚀速率和制定合理的防治管理策略至关重要。尽管已有大量研究并取得了显著进展，现有的土壤侵蚀监测方法主要集中在不同的空间尺度上，从点和小块尺度到坡面、流域和区域层面。然而，缺乏对中到大规模土壤侵蚀进行定量监测的技术，成为准确描述和理解其时空动态的重要障碍。本研究旨在全面回顾现有的土壤侵蚀监测方法，并探讨干涉合成孔径雷达（InSAR）技术在解决这一关键问题中的潜力。通过全面分析土壤侵蚀过程和监测方法，评估InSAR在监测大规模土壤侵蚀中的适用性。我们的分析表明，超过50%的基于InSAR的土壤侵蚀监测研究主要在中国（37.2%）和意大利（14.0%）进行。研究结果表明，InSAR能够获取具有毫米级精度的连续、大规模地面高程变形数据。其在监测城市沉降和滑坡方面的成功应用，表明其在分析中到大规模土壤侵蚀方面的潜力。InSAR提供的时序数据对于阐明侵蚀过程的时空演变具有不可估量的价值。尽管存在大气扰动、噪声和保持相位相干性的挑战，但进一步开发InSAR技术以应对土壤侵蚀研究中的这些限制是必要的。未来的研究应优先改进旨在解决土壤侵蚀复杂性的方法的效率和准确性，从而为改进监测和管理实践提供创新工具和坚实的科学基础。

土壤侵蚀涉及土壤及其母质的破坏、分离、运输和沉积，主要由水、风、冻融循环和重力等外部力量引起，并且由于不适当的农业活动而加剧。它占全球土地退化的84%，威胁着土壤健康、粮食安全、农业对气候变化的适应能力以及人类和生态系统的福祉。全球土壤侵蚀率从2012年的35.9 Pg yr?1增加到2015年的43 Pg yr?1。据估计，土壤侵蚀影响了大约2.9×10? km2的土地，并且每年减少了约7.5×10? Mt的作物产量，造成约4.0×1011美元的经济损失。自20世纪中叶以来，土壤侵蚀已成为国际社会关注的焦点。

土壤侵蚀是一项复杂的环境挑战，既受到自然因素（如气候、地形、地质、植被）的影响，也与人类活动（如集约农业、森林砍伐、城市化）密切相关。这种退化以多种形式表现，主要包括水蚀、风蚀、冻融侵蚀、重力侵蚀和耕作侵蚀，以及综合的土壤侵蚀过程。因此，全球土壤侵蚀的分布呈现出显著的区域差异，反映了这些复杂成因因素的相互作用。考虑到其对生态系统健康和可持续性的深远影响，土壤侵蚀监测和有效的管理策略已成为社会各界关注的重点。

监测土壤侵蚀对于获取水土流失数据至关重要，这对农业、生态和社会经济具有重要意义。然而，传统的土壤侵蚀监测方法主要依赖于实地调查、固定站观测和实验室实验。虽然这些方法能够提供对侵蚀过程的高精度见解，但它们的适用范围和效率往往受到限制，尤其在大规模应用中成本高昂。侵蚀模型和遥感技术提供了量化土壤侵蚀的替代方法，但由于其在普遍性上的局限性和对大量成像资源的需求，其广泛应用受到阻碍。目前，仍缺乏一种全球适用且可靠的土壤侵蚀监测方法，准确描述中到大规模侵蚀动态仍然是一个重大挑战。因此，开发更广泛适用和可靠监测技术显得尤为重要。近年来的研究表明，干涉合成孔径雷达（InSAR）技术在土壤侵蚀监测方面具有潜力，取得了令人鼓舞的成果。

现有方法在土壤侵蚀量化评估中各有特点。这些方法可分为四类：实地监测、模拟实验、模型估算和遥感技术。每种方法都有其独特的优势和局限性，因此在选择合适的方法时，应根据其应用的具体情况（如气候条件、地形特征和土地覆盖类型）进行定制化选择。实地监测方法主要包括人工实地调查、全球导航卫星系统（GNSS）测量、侵蚀桩技术、沉降管技术、核素追踪（如13?Cs、?Be、21?Pb和稀土元素）技术、磁化率技术、数字近景摄影测量、田间径流实验、激光扫描、沉积物指纹技术和水文控制站。这些方法需要大量时间和人力资源，限制了其适用性和效率。此外，传统土壤侵蚀监测方法的空间覆盖范围有限，通常局限于小尺度区域，如点、坡面和小流域。因此，仍然缺乏适用于中到大规模的监测方法，无法满足大规模侵蚀监测的需求。此外，这些方法的数据准确性也受到限制，主要由于人为误差和设备精度不足。

由于自然环境中诸多不可控因素对实地监测的干扰，准确理解土壤侵蚀过程是一个重大挑战。为解决这一问题，科学家们设计了有效的方法来模拟和研究自然侵蚀过程。这些方法主要包括实验室土壤冲刷模拟实验和田间模拟实验，它们已成为定量土壤侵蚀研究的重要手段。模拟降雨和冲刷实验被广泛用于实验室和田间条件下的土壤侵蚀研究。其中，实验室土壤冲刷实验通过构建冲刷槽来模拟水流对土壤侵蚀的影响，这种方法能够排除自然环境中许多不可控因素。相比之下，田间模拟实验是在真实的自然环境中进行，允许控制关键条件如降雨强度和流量，从而更接近自然侵蚀的实际模式。然而，这种方法往往较为昂贵且操作复杂。在以往的研究中，研究人员根据具体的实验目标和条件选择合适的方法，有时还会结合多种方法以实现更全面和深入的研究结果。

土壤侵蚀模型的建立得益于丰富的观测数据和实验数据。土壤侵蚀模型是量化估算土壤侵蚀的重要支持工具。表1列出了21种常用的预测模型。文献表明，土壤侵蚀模型的发展始于20世纪30年代。最初，Cook（1936）确定了水蚀的三个主要决定因素：土壤可蚀性、降雨侵蚀性和植被覆盖。随后，科学家们尝试通过数学方程建立变量与侵蚀之间的指数回归方程。随着研究方法的创新和计算能力的提升，土壤侵蚀模型的复杂性和精度都有了显著提高。然而，大多数现有模型缺乏普适性，只能用于小尺度预测，不适合中到大规模预测。不同模型预测的土壤侵蚀数据揭示了空间异质性，从而影响预测准确性。

近年来，遥感技术在土壤侵蚀定量监测中发挥了重要作用，特别是在区域土壤侵蚀研究中。与其它监测方法相比，遥感技术能够高效地实现大规模土壤侵蚀的定量分析。光学遥感技术在监测土壤侵蚀的影响因素方面具有优势。通过比较多时相的光学遥感图像，可以获得诸如植被覆盖减少、土地利用模式变化和地形变化等信息，这些都可能表明土壤侵蚀的迹象。遥感技术能够通过分析图像的光谱特性，实现像素级别的地表变化数据提取。此外，遥感技术显著缩短了信息处理周期，尤其是在监测突发灾害方面提供了及时性。同时，遥感图像可以推导出地形特征、地质特征、土壤属性、植被状况和人类活动等信息，有助于开发土壤侵蚀模型，从而评估区域土壤侵蚀强度和空间分布。这些优势表明，将遥感技术应用于土壤侵蚀监测具有广阔前景。

目前，土壤侵蚀的量化主要依赖于卫星遥感数据，如Landsat、MODIS、IKONOS、合成孔径雷达（SAR）系统（如Sentinel-1、RADARSAT、TerraSAR、轻型雷达（LiDAR）、高光谱成像（如HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION）等。这些不同的遥感数据来源为监测土壤侵蚀提供了丰富的信息。其应用方法从传统的视觉解释到先进的自动化算法。与中低分辨率遥感图像相比，近年来无人机技术的快速发展为土壤侵蚀相关监测带来了新的机遇。然而，由于对图像数据质量有严格要求以及计算资源的限制，遥感监测土壤侵蚀仍然存在一些不足。此外，复杂地形和极端气候条件也给遥感监测带来了挑战。虽然光学遥感技术能够有效监测与土壤侵蚀相关的各种因素，但它们在直接评估土壤侵蚀本身方面存在固有局限性。首先，图像数据的质量显著影响土壤侵蚀监测的准确性。低分辨率图像数据难以捕捉土壤侵蚀的复杂特征，而高分辨率图像在大范围应用中的成本限制了其实际应用。其次，遥感图像无法覆盖所有区域。例如，在偏远地区或受云层和大气影响较大的区域，难以获取高质量的数据，导致缺乏深入研究的详细数据。虽然机器学习算法在处理大量遥感数据方面提供了关键支持，但其“黑箱”计算过程给结果解释带来了复杂性。因此，要充分实现遥感技术在土壤侵蚀监测中的潜力，继续优化和改进这些技术至关重要。这包括提高数据质量、扩大空间和时间覆盖范围以及改进结果的可解释性，以促进有效的土地管理策略。

InSAR技术作为主动微波遥感技术的一种，具有广泛的监测范围、远程操作和非接触式数据采集的优势，为农业、气象、资源管理和环境科学等多个领域的风险评估和管理提供了坚实的技术支持。特别是，InSAR技术在监测土壤侵蚀方面得到了越来越多的应用。InSAR通过分析两幅或多幅合成孔径雷达（SAR）图像之间的相位差异，确定地表变形信息，具有毫米级的精度。它能够有效避开大气条件，提供大规模、全天候的高精度地表变形监测结果，并实现实时大范围监测。然而，InSAR技术在土壤侵蚀研究中的应用仍面临一些挑战。首先，大气折射率的空间异质性可能导致雷达波传输的延迟，从而掩盖微小的地表变形并影响监测精度。其次，SAR图像之间的较长时间或空间基线会导致更严重的去相关现象，这使得在某些情况下，通过时间分组来减少误差成为必要。此外，使用高分辨率的InSAR数据通常需要大量的计算资源和存储容量，因此开发高效的图像处理算法是一个重要的挑战。同时，校准InSAR以用于侵蚀监测需要大量的地面观测数据，而土壤侵蚀数据的缺乏使得应用这一方法变得更加困难。

此外，InSAR技术在监测土壤侵蚀中的应用还受到多种因素的限制。例如，表层侵蚀（如泥沙流失）通常涉及土壤颗粒的相对微小位移，而InSAR技术对于这种细微变形的检测能力有限，难以准确捕捉足够的位移信息以评估其发生和发展过程。此外，复杂的地表覆盖和地形条件可能显著干扰雷达信号的传播和散射，导致图像之间的去相关现象，进而增加使用InSAR技术监测表层侵蚀的难度。因此，在使用InSAR技术进行土壤侵蚀监测时，需要特别关注与表层侵蚀特性相似的侵蚀类型，并充分考虑InSAR技术的内在局限性。将InSAR数据与其他监测技术相结合，是提高土壤侵蚀评估准确性和可靠性的关键。

在土壤侵蚀研究中，InSAR技术的应用面临诸多挑战。一方面，大气折射率的空间异质性可能引入雷达波传输的延迟，从而掩盖微小的地表变形并影响监测精度。然而，通过时空滤波和最小二乘法等方法，可以部分缓解InSAR技术中的大气干扰，从而提高地表变形监测的准确性。另一方面，SAR图像之间较长的时间或空间基线可能导致更严重的去相关现象，这使得通过时间分组来减少误差成为必要。此外，将全球SRTM数字高程模型（DEM）替换为北极数字高程模型（Arctic DEM）可以更精确地解析地形相位，进一步提升地表变形特征的描述。同时，InSAR技术的实施需要大量的计算资源和存储能力，因此开发高效的图像处理算法成为一个重要挑战。校准InSAR以用于侵蚀监测需要大量的地面观测数据，而土壤侵蚀数据的缺乏使得应用这一方法变得更加困难。

综上所述，InSAR技术在土壤侵蚀监测中的应用具有巨大潜力，但也面临诸多挑战。为了克服这些限制，未来的研究应重点推进以下几个方向：一是进行全球土壤侵蚀图谱的绘制，有助于评估土壤侵蚀的空间状况、变化、影响及其防治措施的有效性，从而在可持续发展政策制定中发挥关键作用；二是收集高质量的训练和验证样本数据集，以提高从遥感或测量数据中提取典型特征的能力，并通过结合先进的机器学习算法（如决策树、支持向量机、随机森林和深度学习）优化这一过程，从而评估土壤侵蚀的严重程度并精确预测侵蚀敏感区域；三是解决InSAR技术中的相位去相关和大气延迟问题，这些是导致计算误差的主要因素。通过识别去相关的来源、优化信号处理流程并保留高干涉相关性的目标点，可以增强InSAR的可靠性；四是针对光学遥感图像在时间和空间分辨率上的相互制约，建议整合多尺度的遥感数据，以提高图像的连续性和对地表景观的描述能力；五是地表沉降、地下水位变化和人类活动等非土壤侵蚀因素也可能改变地表变形，从而影响InSAR监测土壤侵蚀的结果。因此，需要采用适当的方法，排除这些非土壤侵蚀因素引起的地表变形，以确保计算结果的准确性；六是探索InSAR技术在不同类型侵蚀中的应用，这可能是未来研究的重要方向。考虑到不同类型土壤侵蚀的特征，需要适应InSAR技术以有效监测和分析特定的侵蚀过程。因此，推进这一领域的研究可以显著提升我们对全球土壤侵蚀现象的理解。