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WSL Shared Conda Runtime
此目录用于维护当前统一的 WSL 共享 conda 运行时文档与锁定文件。
当前策略
当前项目不再建议为 isce2、timeseries、pyint 分别维护多套相互漂移的 conda 环境，而是收口为：
baseinsar_wsl_v1
目标是让以下链路共享同一套 Python 运行时：
- ISCE2 D-InSAR
- 时序 InSAR 当前 SBAS 流程
- Gamma / PyINT 的 Python 胶水层
说明：
- Gamma 二进制本体仍然保持固定安装位置，不建议放入 conda。
- Gamma 相关的
PATH、GAMMA_HOME、脚本目录注入，统一由deploy/wsl/profiles/gamma_env.sh负责。
当前约定产物
本目录建议维护以下文件：
-
insar_wsl_v1.environment.yml人工可读、可维护的环境定义。 -
insar_wsl_v1.explicit.lock由conda list --explicit导出的精确锁文件。 -
insar_wsl_v1.fingerprint.json用于记录 Python 版本、关键包版本、生成时间等信息。
推荐工作流
1. 在 WSL 中核出现有环境
先查看现有环境：
conda env list
逐个导出候选环境包列表，用于做并集：
conda list -n isce2
conda list -n isce2_mintpy_v1
conda list -n pyint
2. 整理并集并创建新环境
推荐先人工整理 insar_wsl_v1.environment.yml，再创建环境：
conda env create -n insar_wsl_v1 -f deploy/wsl/conda/insar_wsl_v1.environment.yml
如果环境已存在：
conda env update -n insar_wsl_v1 -f deploy/wsl/conda/insar_wsl_v1.environment.yml --prune
3. 生成锁文件与指纹
conda env export --from-history -n insar_wsl_v1 > deploy/wsl/conda/insar_wsl_v1.environment.yml
conda list --explicit -n insar_wsl_v1 > deploy/wsl/conda/insar_wsl_v1.explicit.lock
python - <<'PY'
import json
import subprocess
def sh(*argv):
return subprocess.check_output(argv, text=True).strip()
payload = {
"python_version": sh("python", "--version"),
"conda_env": "insar_wsl_v1",
"isce_version": sh("python", "-c", "import isce, sys; print(getattr(isce, '__file__', 'unknown'))"),
}
print(json.dumps(payload, indent=2, ensure_ascii=False))
PY
将输出整理后保存为 insar_wsl_v1.fingerprint.json。
.env 对齐要求
共享环境建好后，应确保 .env 中以下键值一致：
WSL_DISTRO=Ubuntu-24.04
WSL_SHARED_CONDA_ENV=insar_wsl_v1
WSL_SHARED_PYTHON=/home/administrator/miniconda3/envs/insar_wsl_v1/bin/python
ISCE2_PYTHON=/home/administrator/miniconda3/envs/insar_wsl_v1/bin/python
TIMESERIES_ENV_NAME=insar_wsl_v1
TIMESERIES_PYTHON=/home/administrator/miniconda3/envs/insar_wsl_v1/bin/python
PYINT_WSL_PYTHON=/home/administrator/miniconda3/envs/insar_wsl_v1/bin/python
运维验证
系统启动后，运维自检中的 wsl_runtime 应满足：
shared_distro = Ubuntu-24.04shared_conda_env_name = insar_wsl_v1required_runtime_count == healthy_runtime_count
ISCE2 Rubbersheeting Dependency
The managed ISCE2 lt1_stripmap profile enables native range and azimuth
rubbersheeting by default. ISCE2's runRubbersheetRange.py imports
astropy.convolution during that step, so the shared WSL runtime must include
astropy.
Check the active runtime:
/home/administrator/miniconda3/envs/insar_wsl_v1/bin/python -c "from astropy.convolution import convolve; print('astropy_ok')"
Install or repair the package in an existing deployment:
conda install -n insar_wsl_v1 -c conda-forge astropy
After changing the runtime, regenerate insar_wsl_v1.explicit.lock and
insar_wsl_v1.fingerprint.json so migrations can reproduce the same capability.
ISCE2 Ionosphere Dependency
The managed ISCE2 lt1_stripmap profile now runs the native stripmap
ionosphere path (split spectrum, low/high-band unwrap, and ionosphere)
before geocoding. That step requires both cv2 and scipy in the shared WSL
runtime.
Check the active runtime:
/home/administrator/miniconda3/envs/insar_wsl_v1/bin/python -c "import cv2, scipy; print('ionosphere_ok')"
Install or repair the packages in an existing deployment:
conda install -n insar_wsl_v1 -c conda-forge opencv scipy
If you change the runtime package set, regenerate
insar_wsl_v1.explicit.lock and insar_wsl_v1.fingerprint.json so deployment
and migration records stay aligned with the actual environment.
如果健康面板显示 Python 路径不一致，说明仍然有旧环境残留在配置层或运行时注册层。