【典型案例】基于 ENVI 的台湾省地震形变场反演与制图

基于 ENVI工具获取核心信息

中国台湾省地处主要地壳板块交界处，频繁遭遇强震。了解这些地震事件中的地表运动特征，对于灾害防范、公共安全保障及社区韧性建设至关重要。但野外测绘、单传感器分析等传统方法往往存在局限性，尤其当地震引发的形变位移较大、地形偏远或茂密植被遮挡地表时，这些方法的适用性更受影响。

台湾省中正大学地球与环境科学系的郭宇廷教授及其团队使用 ENVI 软件处理了台湾省多个大地震地区的高分辨率卫星图像和航空摄影数据，包括：

1.1999 年集集大地震

2.2018 年花莲地震

3.2022 年池上地震序列

这些地震事件各具不同的破裂类型与断层几何形态，需要兼具灵活性与稳健性的技术工具。

基于 ENVI 软件，该团队成功实现：

• 高精度配准震前震后影像

• 通过光学相关法测量二维地表位移

• 生成整个破裂带的详细形变图

ENVI 将这些复杂的影像处理步骤简化为可重复、可追溯的标准化工作流程，即便在其他方法难以适配的场景下，仍能稳定输出可靠结果。

图1：台湾省多个大地震事发地地图

ENVI 深度学习的核心优势

如今 ENVI 的核心优势之一在于其集成化深度学习功能。用户无需编写自定义代码，而是通过向导式工作流程，即可将先进人工智能方法应用于地理空间问题的解决。

图2：该水平同震位移图（UTM 51N 投影带）以断层下盘为参考基准，通过 12 组航空照片对的相关匹配生成，采用128×128米相关窗口与16米采样间隔的技术参数。图 (a) 和图 (b) 分别展示东西向与南北向位移分量，蓝色实线标注集集地震引发的车笼埔断层地表破裂带（CLPF），蓝色虚线标注隘寮褶皱陡崖（ALF），黑色三角形（AF23）代表草屯 GPS 站点（据 郭 等，2014）

在地震相关应用中，ENVI 深度学习助力研究人员实现：

• 自动识别断层破裂带、陡崖及细微地表变化等特征；

• 从植被、阴影或传感器伪影引发的噪声中分离出真实地表运动；

• 快速扩展大范围区域的分析范围，助力研究团队从局部案例研究推进至区域尺度认知。

基于 ENVI 深度学习，科研人员不仅能够测量位移量，还能精准且可靠地对变化进行探测、分类与监测，有效缩短从数据获取到理解有效信息的周期，让技术分析更高效地服务于地震研究决策。

郭教授指出，ENVI 软件的易用性与性能表现是其团队取得研究成果的核心保障。

“值得注意的是，该研究方法的成功很大程度上归功于所采用的稳健且易用的软件工具…… 即便面对海量数据，该软件的高性能表现与丰富工具集仍能支持我们高效生成高质量位移图。”

这一观点凸显了 ENVI 的集成化工作流程不仅能提升科研产出效率，还能让全球高校及研究机构更易于开展先进地理空间研究，推动技术应用的普及与科研协作的深化。

基于 IDL 的 ENVI 功能扩展

许多用户首先基于 ENVI 的即用型工具开展工作，进而通过 IDL（交互式数据语言）对工作流程进行定制，以精准适配其特定任务需求。

在台湾省及其他地区，科研人员已通过以下方式深化技术应用：

• 通过在 IDL 中编写 ENVI 程序脚本实现自动化处理，批量处理大型影像数据集；

• 将 COSI-Corr 等第三方工具集成至 ENVI 工作流程，随后在团队与系统间推广应用这些标准化流程；

• 针对多断层破裂运动学分析、专题变化检测或光学 / 合成孔径雷达（SAR）联合分析等特定挑战，定制开发专属算法以满足精细化研究需求。

ENVI 与 IDL 的组合方案，让研究团队无需在开箱即用功能与高精度定制化科研需求之间做选择，而是在统一互联的技术环境中能够同时拥有两者。

图3：上图展示了通过多尺度窗口尺寸（38.4 米、19.2 米）与 4.8 米采样分辨率的光学影像相关法获取的同震位移场东西向（左图）与南北向（右图）分量。灰色矩形框标注了剖面线 01、21 及 43 的位置，六边形符号代表 GPS 站点，红色线条勾勒米仑断层走向，紫色圆圈标注观测到的地表破裂位置（据 郭 等，2019）

从案例研究到全球影响力

对于台湾省而言，ENVI 驱动的相关研究提供了首份详细的地震形变图，揭示了断层滑动的分布特征、城市区域的受影响情况以及邻近断层的相互作用机制。这种快速精准测量位移量的技术能力，对地震灾害风险评估、灾害应急响应以及长期基础设施建设与社区韧性规划均具有重要意义。

图4：基于哨兵 2 号卫星影像对（获取于 2022 年 8 月 23 日与 2022 年 9 月 22 日）的 COSI-Corr 分析结果如下：（a）南北向位移量、（b）东西向位移量（未用于反演计算）、（c）信噪比（SNR）。南北向位移量在北部呈现显著的位移不连续性，南部则为弥散边界；而东西向位移量因中央山脉纵谷两侧地形复杂，未在断层沿线表现出清晰的位移模式（据 唐 等，2023）

但该技术的影响力远不止于台湾省。支撑地震形变研究的 ENVI 生态系统，同样能够赋能多个领域的技术应用：

• 滑坡与沉降监测

• 关键基础设施及交通廊道评估

• 环境与海岸带变化检测

• 以及作物健康监测与粮食安全保障等农业应用场景

台湾省的相关案例研究彰显了 ENVI 的独特优势：

• ENVI 拥有先进的影像处理与分析能力

• ENVI 深度学习提供桌面端与企业级集成式人工智能功能

• IDL 支持自动化处理、定制化开发及与外部工具和数据源的集成能力。

通过整合强大的内置工具、现代深度学习方法与 IDL 的灵活拓展能力，ENVI 赋能全球科研人员将原始影像快速、稳定且规模化地转化为可落地的科学成果。无论是开展地震形变制图、环境变化监测，还是支撑国家安全任务，ENVI 软件都能助力研究人员洞察更深远、理解更迅速、决策更科学，为各类专业场景提供精准高效的技术支撑。

原作者：Cherie Tyrrell