——记广东工业大学教授吴希文
　　
李明丽

　　
　　
　　吴希文有着一口不“普通”的普通话。他出生于香港，少年时期移民新西兰，直到2017年才被引进回国。他的普通话是在上大学时，跟着同一实验室的中国同学学习的，然而一张口却还是带着“粤语”特色。
　　他长期从事遥感图像算法研制及其在地质灾害监测中的应用研究，特别在InSAR基础理论研究和相关算法的设计及实现、地面形变监测应用等方面开展了一系列创新性工作，为完善相关InSAR技术及沉降模型构建方面提供了理论和实践支持。回国后，他致力于在InSAR技术的应用上开辟出更广阔的天空，让该技术在国计民生中发挥更多的作用。
　　
以兴趣为基调，扎根遥感领域
　　“距以千里、感知毫厘”“无论黑白、风雨无阻”，这两句话完美地诠释了InSAR技术的优势。
　　那什么是InSAR技术？
　　通过吴希文的介绍，记者了解到，InSAR技术也被称为“合成孔径雷达干涉”技术，是空间大地测量和遥感技术的结合体，近几十年来一直是国际研究的热点。该技术一般利用合成孔径雷达图像（SAR）数据对地表重复观测形成的微波(1毫米.1米)相位差计算值进行测量, 能够实现可回溯、非接触式、高精度（毫米级）、高空间分辨率（米级）、大范围（上百公里）的地表形变监测，在调查和监测大范围的地表变形方面具有极大的应用潜力。
　　吴希文与InSAR技术结缘是在硕士期间的一堂选修课上。他本科和硕士就读于澳大利亚新南威尔士大学电气工程学院，由于对当时所学的专业兴趣不大，于是在一位教授的推荐下，他选修了一门与遥感科学相关的课程，并通过学习喜欢上了这门学科。于是，在进入博士阶段时，他毫不犹豫地转到了新南威尔士大学测量与空间信息系统专业，主要学习和研究InSAR时间序列分析方法及其在地面形变监测中的应用。
　　“InSAR技术可以克服地质灾害调查中光学遥感易受云雾遮蔽、GPS点位稀疏、地面调查通达不易等困难，极大地拓展了地质灾害信息获取的手段。”矿区沉降是采煤过程中普遍存在的现象，常常引发地面塌陷、裂缝、山体开裂、滑坡等地质灾害。为了有效预防地质灾害的发生，降低损失，必须对煤矿区地面沉降进行监测。
　　由于采矿区的地面形变特性，传统的时序InSAR技术不适用于检测长期的矿区沉陷。对此，吴希文根据开采区的空间数据预测了地面的形变位置，并提出了一种考虑了采矿区形变特性的时序InSAR数据处理方法，成功取得了高精度的矿区形变时空序列。2010年，他根据地下土层/地层数据生成了矿区沉降模型，并利用该模型估计了变形序列。从InSAR结果与模拟结果之间可以观察到高度的相关性，这说明InSAR未来可以用来提高动态矿区沉降的预测精度。
　　不得不提的是，近些年，吴希文一直在考虑地表形变模型参数的不确定性、模型的误差以及通过地质参数和开采信息建立的初始开采沉陷模型可能存在的偏差，并提出了基于多重沉陷模型的InSAR相位解缠方法。通过模拟数据实验证明，相比传统方法，通过迭代方式反演出多重沉降漏斗信号并使其从干涉图中分离，能够大幅提高相位解缠可接受的最大相位梯度，说明该方法能有效解决单幅干涉图在沉降中心相位解缠错误的问题。
　　
关注世界难题，聚焦地面沉降
　　其实，地面形变一直是一个全球性问题，其造成的环境危害可导致巨大的经济损失，甚至还可能威胁人民的生命安全。地面沉降数据能为地面沉降防治工作带来重要的决策依据。所以如何以高效而又经济的方法监测地面沉降，对于未来的土地规划和政策制定极为重要。
　　2010年到2016年期间，吴希文先后在新南威尔士大学测量与空间信息系统学院和土木与环境工程学院从事地面沉降的相关研究。2012年，他结合ALOS卫星与ENVISAT卫星的SAR数据成功取得我国北京市2003年至2009年的水平方向与垂直方向的形变速率，并发现北京的地面沉降与地下水位下降量具有非常强烈的相关性，表明地面沉降的主要成因是由地下水开采造成的。
　　2015年，他又通过使用不同轨道的ALOS卫星SAR数据生成了多轨道形变图，并成功结合不同轨道的地面形变图取得了澳大利亚吉普斯兰盆地的大覆盖面的地面形变结果。在这之前，曾有澳大利亚科学院的科学家利用沉降模型预测该盆地将会出现地表沉降，这会造成沿海地区被淹没的后果，当地有关部门十分重视。然而，吴希文通过研究得出的结果显示：2007年至2011年吉普斯兰盆地沿岸地面稳定，之前基于沉降模型预测的沉降并没有实现。该研究成果发表在遥感领域顶级学术期刊Remote Sens Environ上。
　　虽然时序InSAR技术在监测城区、矿区等地区的地面形变效果较好，但是在监测农作物或其他植被覆盖较多的地区时，经常会出现测量目标点的密度过低或无监测结果的情况，导致被观测区域的宏观地面形变现象无法得到有效展现。对此，吴希文基于区域生长技术提出了自适应稳定点识别算法来提高时序InSAR结果的空间分辨率，并被证明该算法可以极大提高监测目标点的密度，该方法已于2012年成功应用于监测印尼雅加达市的城市地面形变。
　　在致力研发和改进InSAR算法/处理方法的过程中，吴希文也为UNSW的GEOS研究小组开发出时间序列InSAR技术数据处理系列软件GEOS-PSI和GEOS-ATSA，可以提供较佳的效果。这些软件不但在UNSW和广东工业大学的科研人员和学生的研究工作中得到了广泛应用，还被成功应用到多个地区的地面形变监测，以取得精确的变形测量结果，其成果已发表在多个国际知名期刊上。
　　在澳大利亚学习和工作的几年中，吴希文先后参与或主持了澳大利亚国家空间信息合作研究中心专项、BHP Billiton项目、中澳联合协调组织洁净煤技术基金项目等多项重大研究工作，曾获得澳洲国家空间信息合作研究中心博士奖学金、新南威尔士工程学院博士后写作奖学金、Asia-Pacific Spatial Excellence Awards团队奖等多项荣誉。所取得的一系列科研成果为回国后的研究工作打下了坚实的基础。
　　
助力灾害预警，激发更大潜能
　　2017年，偶然的一次机会，吴希文在新南威尔士大学见到了前来进行交流合作的广东工业大学王华教授。通过沟通，他了解到广东工业大学无论是在硬件设备上，还是相关科研实力上，都有着不错的发展。于是，在决定回国发展后，他选择了广东工业大学作为落脚点。
　　在广东工业大学的支持下，吴希文回国后迅速建立了自己的团队，继续研发更加先进的InSAR技术来满足各种地表形变监测应用的需求。
　　虽然在理论上，InSAR技术获取的地面形变测量精度可达毫米级，但是由于大气延迟、时空失相干、相位解缠误差等问题，经常导致被观测区域的宏观地面形变无法得到有效展现，这阻碍了InSAR技术的工程化和市场化进程。对此，吴希文希望通过深入研究InSAR的基础理论，揭示制约其高精度、高分辨率、高覆盖、高适用性结果生成的技术和理论瓶颈，并加以详细分析，明确其产生的根本原因，有针对性地提出相应的解决方案和数据处理软件，研究新的变形监测应用。
　　2018年，吴希文主持了“空间对地观测技术及其在灾害监测与防治中的应用”项目，主要研究了如何结合多种高精度的地面变化监测方法，实现多尺度全天候的高精度监测信息提取；通过分析该区域的地表变化趋势实时标记划定重点监测区域；对重点监测区域进行灾害风险评估。在该项目中，吴希文带领团队利用多景CSK数据获取了2011年到2017年间广州和佛山地区地铁沿线的地面沉降情况，并对重点区域进行了灾害风险评估。
　　在过去的20余年间，随着卫星SAR从低分辨率、单极化、单一工作模式向高分辨率、多极化、多种工作模式迅速发展，InSAR在变形应用中也潜在许多发展的可能。
　　对此，吴希文申请了广东省自然科学基金项目“顾及极化信息的多基线InSAR形变监测方法研究”，提出研究如何有效地结合多基线与极化SAR干涉技术来解决现有的问题。研究内容包括：利用极化信息来提高观测点的密度与质量；在此基础上形成一套完备的极化多基线干涉处理方法，全面地提升了该技术在研究变形中的应用。这项研究将提高InSAR技术的竞争力和适用性，从而为InSAR技术在地面变形监测中发挥更大的作用。
　　随着我国经济社会发展对生态环境的认识程度的提升以及区域资源环境问题的凸显，对InSAR技术需求强烈。因此，在吴希文看来，InSAR技术的发展前景十分广阔，抛开现有的应用，该技术在很多领域还存在巨大的潜能。未来，它必将在更多领域起到至关重要的作用。
　　
坚持InSAR技术创新，扩展更多应用
　　尽管才回国3年，但是吴希文已经参与或主持了多项省部级以上的重大项目，并取得了很多进展。2020年，他还入选了广东省“珠江人才计划”青年拔尖人才项目。
　　实际上，吴希文在回国之初就制订了详细合理的规划，从三个方面具体展开研究：
　　一是高级InSAR算法研究。
　　吴希文将致力改良各种用于监测地球表面变形过程的InSAR算法。例如，利用新一代的SAR卫星数据，深入研究时序InSAR技术与极化InSAR技术，探索如何把这两种技术结合起来，全面并可靠地提升卫星SAR技术在监测变形中的应用能力与监测目标点的数量和密度，对变形目标进行地物分类。
　　二是InSAR形变监测应用研究。
　　传统的地面沉降监测技术，在监测大面积地面形变时在覆盖面积和分辨率上有一定的局限性，所以往往难以精确监测地面形变现象。
　　吴希文将先进的InSAR地面形变监测方法充分运用于各种应用中。例如，沿海沉降监测、海岸演变过程等，特别是地面沉降与海平面上升相结合，可能导致许多环境灾害风险。对此，他将研究能够高效结合多源InSAR数据的时序InSAR算法来生成高精度、高分辨率、大尺度的地面平均沉降速率和形变序列，为形变灾害评估和研究其成因提供重要的科学依据。
　　三是结合各种手段研究自然和人为的形变灾害。
　　地表形变的成因主要有两个：自然因素和人为因素。如何有效地、经济地监测和研究自然和人为因素引起的地表形变是社会各界广泛关注的热点问题。
　　单一的测量数据往往使人难以区分自然和人为因素引起的地面变形。因此，吴希文将研究如何有效结合差分空间大地测量技术以及现场勘测数据，并利用每种技术的特点互补来克服单个技术中的局限性。利用不同数据的结合可以帮助研究人员分析形变的现象和成因，例如：在分析地下水抽采造成的沉降现象时，可以通过结合GPS、InSAR、地下水抽采钻孔和地下水位的时间序列数据，区分不同的成因造成的形变现象。然后，通过利用地质和水文数据来优化抽水沉降模型。
　　吴希文希望可以通过探索地面形变的成因，分辨自然和人为形变灾害，对减少人为灾害和预防自然灾害提出建议，为未来的土地规划与防灾减灾工作提供重要的依据。
　　“最大的困难就是难以遇到志同道合的人。”在被问及多年科研生涯中遇到的难题时，吴希文这样答道。在他看来科研是一项需要讨论和争辩的工作，一个人的能力有限，只有通过沟通与合作才能更好地完成研究任务。“在讨论过程中，不可避免地会有争议，但是不要怕有争议，往往有争议能碰撞出更多的火花。”对此，在教学过程中，吴希文也常常鼓励学生大胆地讨论、大胆地质疑、大胆地提出自己的见解和想法。
　　对学生的培养，吴希文更注重因材施教，在了解其性格和想法的前提下，去培养学生的独立性和主动性。“授之以鱼，更要授之以渔”，他希望在传授知识的同时，能帮助学生真正成长为具有解决问题的能力的有用之材。