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API

本节介绍使用 Python API 进行完整 InSAR 时序处理流程的概述，引导您完成分析流程的每个阶段。

在线演示

模块

InSAR 脚本设计了三个基于配置的主要模块，覆盖完整的 InSAR 处理流程：

下载器 处理器 分析器

点击各模块可查看详细信息。现在，让我们从基本示例开始运行程序。

工作流程

InSARHub 的基本工作流程可简要描述如下：

graph
    A[设置研究区域] --> B[搜索];
    B --> C[结果筛选];
    C --> D[干涉图];
    D --> F[时序分析];
    F --> H[后处理];
    click A "#set-aoi" "前往设置研究区域"
    click B "#searching" "前往搜索部分"
    click C "#result-filtering" "前往结果筛选部分"
    click D "#interferogram"
    click F "#time-series-analysis"
    click H "#post-processing"

设置研究区域

InSARHub 支持使用边界框、Shapefile 或 WKT 定义研究区域（AOI）：

边界框

AOI = [-113.05, 37.74, -112.68, 38.00]
注意

AOI 应在 CRS: EPSG:4326 (WGS84) 下指定为 [最小经度, 最小纬度, 最大经度, 最大纬度]

Shapefile

AOI = 'path/to/your/shapefile.shp'

WKT

AOI = 'POLYGON((-113.05 37.74, -113.05 38.00, -112.68 38.00, -112.68 37.74, -113.05 37.74))'

搜索

定义 AOI 后，可使用 Downloader 进行搜索。

from insarhub import Downloader
AOI = [-113.05, 37.74, -112.68, 38.00]
s1 = Downloader.create('S1_SLC', intersectsWith=AOI)
results = s1.search()
输出 
Searching for SLCs....
-- A total of 991 results found. 

The AOI crosses 18 stacks, you can use .summary() or .footprint() to check footprints and .filter(path_frame=(...)) to select the stack of scenes
you would like to download. If use .download() directly will create subfolders under /home/jldz9/dev/InSARHub for each stack

结果筛选

AOI 可能跨越多个场景。使用以下命令查看搜索结果的覆盖范围： 

s1.footprint()
这将显示覆盖 AOI 的 Sentinel-1 场景覆盖图。由于存在多个堆叠，图像可能较为复杂：

footprint

查看 SAR 场景堆叠的详细信息： 

s1.summary()

输出 
=== ASCENDING ORBITS (14 Stacks) ===
relativeOrbit 20 frame 117 | Count: 10 | 2015-04-05 --> 2016-11-19
relativeOrbit 20 frame 118 | Count: 156 | 2016-12-13 --> 2026-02-24
...

=== DESCENDING ORBITS (4 Stacks) ===
relativeOrbit 100 frame 464 | Count: 119 | 2015-11-24 --> 2026-02-23
relativeOrbit 100 frame 466 | Count: 161 | 2017-02-22 --> 2022-07-02
...

程序识别出 18 个潜在堆叠。筛选至 2020 年降轨轨道 Path 100、Frame 466：

filter_results = s1.filter(path_frame=(100,466), start='2020-01-01', end='2020-12-31')

使用 download 下载搜索到的 SLC 数据： 

s1.download()

使用 reset 恢复原始搜索结果： 

s1.reset()

干涉图

定位 SAR 场景堆叠后，下一步是生成解缠干涉图以准备时序分析。选择处理后端：

基于云端的处理，通过 ASF HyP3 进行，无需本地安装 ISCE2。

选择干涉图配对并提交至 HyP3：

from insarhub import Processor
from insarhub.utils import plot_pair_network

pair_stacks, B, scene_bperp = s1.select_pairs(max_degree=5)
fig = plot_pair_network(pair_stacks, B, scene_bperp)
fig.show()

若网络连通性良好，提交配对：

networks

for (path, frame), pairs in pair_stacks.items():
    processor = Processor.create('Hyp3_S1', pairs=pairs, workdir=f'your/directory/p{path}_f{frame}')
    processor.submit()
    processor.save()

在工作目录中生成 hyp3_jobs.json。每 100 个干涉图处理约需 30 分钟。

查看状态并下载结果：

processor_reload = Processor.create('Hyp3_S1', saved_job_path='your/directory/p100_f466/hyp3_jobs.json')
processor_reload.refresh()
processor_reload.download()
输出 
User: jldz9asf (65 jobs)

    JOB NAME                            JOB ID                                 STATUS
- ifg_20201016T133502_20201109T133501 961b4d1c-df15-4272-843f-390c98f14f50 | SUCCEEDED
- ifg_20200829T133500_20200910T133501 a449ebf8-1dbc-4a41-a1ae-a6d30deb1fd2 | SUCCEEDED
...

使用 ISCE2 stackSentinel 进行本地处理。需先安装 ISCE2（见安装说明）并下载 SLC .SAFE 文件（使用 s1.download()）。

from insarhub import Processor
from insarhub.config import ISCE_S1_Config

for (path, frame), pairs in pair_stacks.items():
    cfg = ISCE_S1_Config(
        workdir=f'your/directory/p{path}_f{frame}',
        bbox=[37.74, 38.00, -113.05, -112.68],   # [南, 北, 西, 东]
        slc_dir=f'your/directory/p{path}_f{frame}/slc',
    )
    processor = Processor.create('ISCE_S1', pairs=pairs, config=cfg)
    processor.submit()   # 在后台启动处理

建议先进行试运行

在 ISCE_S1_Config 中添加 dry_run=True 可预览运行脚本和路径检查，而不执行任何操作。

监控步骤进度并等待完成：

processor.refresh()                      # 打印步骤状态表
processor.watch(refresh_interval=120)    # 阻塞直到所有步骤完成
输出 
  STEP                                          STATUS
-----------------------------------------------------------------
  - run_01_unpack_topo_reference                SUCCEEDED
  - run_02_unpack_secondary_slc                 RUNNING
      cmd_0000  SUCCEEDED
      cmd_0001  RUNNING
      cmd_0002  PENDING
  - run_03_average_baseline                     PENDING
  ...

所有步骤显示 SUCCEEDED 后，干涉图位于 workdir/isce/merged/interferograms/。

时序分析

生成干涉图后，使用对应的分析器运行 MintPy SBAS 时序分析：

from insarhub import Analyzer

workdir = 'your/directory/p100_f466'
analyzer = Analyzer.create('Hyp3_SBAS', workdir=workdir)
analyzer.prep_data()
analyzer.run()

from insarhub import Analyzer

workdir = 'your/directory/p100_f466'
analyzer = Analyzer.create('ISCE_SBAS', workdir=workdir)
analyzer.prep_data()   # 自动发现 ISCE2 输出，写入 mintpy/.mintpy.cfg
analyzer.run()         # 所有 MintPy 输出写入 workdir/mintpy/

后处理

通常由 MintPy 等分析器自动处理后处理步骤。