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SBAS 系统集成与数据管理审计报告

更新日期：2026-04-06

1. 审计范围

本次审计聚焦三件事：

• 当前 ISCE2 SBAS 实验是否已经真实读取并使用精密轨道
• 现有系统的数据管理方案是否适合承接 SBAS/PS-InSAR 生产口
• 如果后续要把实验方案嵌入系统，推荐怎样分阶段落地

本报告基于当前仓库实现与已成功的实验产物，不涉及对现有 D-InSAR 生产链的破坏性修改。

2. 结论摘要

• 结论 1：当前 SBAS 实验已经真实读取并使用精密轨道，不只是“数据库里有轨道路径”。
• 结论 2：当前系统可以完成 PS/SBAS 选片和实验产物生成，但还不能把 psinsar 产物作为正式生产结果注册、编目、健康检查和发布。
• 结论 3：当前数据管理整体偏“路径驱动”，原始数据身份、存储位置、运行产物三层边界不够清晰，因此用户会感到“数据管理比较松散”。
• 结论 4：轨道管理反而是当前较完整的一块，已经具备源目录扫描、池同步、一致性检查和数据库状态统计能力。

3. 审计发现

P0 / 高优先级

3.1 结果编目和发布入口仍然是 D-InSAR 专用，psinsar 实验产物无法直接接入系统

证据：

• backend/app/services/result_catalog_service.py:707-713
  • _load_manifest() 只接受 product_type == dinsar
• backend/app/services/result_catalog_service.py:750-753
  • 即使读入 manifest，也把 product_type 固定写成 dinsar
• backend/app/routers/dinsar_products.py:107-140
  • 现有编目 API 和后台任务只暴露 /dinsar-products/*
• backend/app/services/health_service.py:124-170
  • 结果目录健康检查只统计 catalog_name == dinsar
• experiments/isce2_sbas_timeseries/scratch/lt1a_strip1_hh_descending_e123p3_n46p1/publish/mintpy_sbas_unified_v1/manifest.json:2-9
  • 当前实验成功产物的 manifest 是 schema_version = psinsar.publish.v1，catalog_name = psinsar

影响：

• 实验已经能产出发布级 bundle，但系统当前不会把它识别为正式产品
• 不能复用现有结果页、目录重建、健康检查、产品详情接口
• 后续如果直接“硬塞”进 D-InSAR 目录，会污染现有 D-InSAR 语义

建议：

• Phase 1 不要新建一套完全独立的产品表，继续复用 result_products / result_assets
• 但必须让 catalog 服务显式支持 catalog_name = psinsar
• 最小可行改造是新增 psinsar manifest 解析路径，或把当前 catalog service 抽象成多 catalog 分发器

3.2 ps_task_batches / ps_task_items 目前只是选片快照，不是生产记录

证据：

• backend/app/models/orm.py:516-550
  • PsTaskBatchORM / PsTaskItemORM 只保存批次、file_path、日期、极化、是否有轨道和状态
• backend/app/routers/task_batches.py:281-320
  • 创建 /task-batches/ps 时只是把选中的影像元数据写入 ps_task_items
• backend/app/routers/pairing.py:124-147
  • 现有 find-ps-timeseries 只负责找 stack
• backend/app/services/spatial_service.py:444-481
  • find_ps_timeseries_data() 只返回按轨道方向分组的影像栈
• backend/app/services/job_handlers.py:306-321
  • 对 PS_STACK 的后台处理目前只是复制选中的影像路径

影响：

• 系统里没有“某次 SBAS 生产运行”的业务主记录
• 无法稳定记录 work_dir、publish_dir、运行环境、参数版本、DEM、轨道来源、水体掩膜来源
• 无法形成真正可追溯、可重跑、可审计的生产口

建议：

• 新增业务表 ps_timeseries_runs
• 保留 ps_task_batches 作为“输入栈定义”
• 把真正的处理运行、产物发布、失败重试、步骤状态全部挂到 ps_timeseries_runs + workflow_runs

3.3 数据身份与存储路径耦合过深，迁移和重构成本偏高

证据：

• backend/app/models/orm.py:22-40
  • RadarDataORM 直接保存 file_path、orbit_file_path、preview_cache_path
• backend/app/models/orm.py:82-101
  • ResultProductORM 直接保存 publish_dir、manifest_path、source_primary_path、primary_asset_path
• backend/app/models/orm.py:182-195
  • ResultAssetORM 保存 absolute_path
• backend/app/services/data_service.py:621-668
  • unique_id 通过 os.path.relpath() 生成，并按 unique_id 做 upsert

影响：

• 数据身份会受存储根目录变化影响
• Windows 根目录变更、WSL 路径调整、NAS 迁移时，数据库主身份和存储位置语义混在一起
• 产物迁移到正式发布目录后，历史绝对路径会变成系统耦合点

建议：

• 把“数据身份”和“存储位置”拆开
• 原始影像层至少补充稳定的 scene_uid 或 product_uid
• 结果层至少补充稳定的 run_id / product_id 业务主键，把绝对路径退化为可替换的存储定位信息

P1 / 中优先级

3.4 原始影像与轨道的关联粒度偏粗，缺少轨道版本与来源追踪

证据：

• backend/app/services/data_service.py:611-612
  • 影像是否有轨道仅按 (satellite, imaging_date) 关联
• backend/app/services/data_service.py:688-692
  • 后续补关联时也是按同一键更新

影响：

• 当同一天存在多个候选轨道版本时，数据库层无法区分来源和版本
• 无法在结果层明确回答“本次 SBAS 用的是哪份轨道文件、其 checksum 是多少、来自 source 目录还是 ISCE2 pool”

建议：

• 最小可行做法：在 RadarDataORM 或新表中增加
  • orbit_stem
  • orbit_checksum
  • orbit_source_type
  • orbit_pool_path
• 更完整做法：单独建 orbit_assets / orbit_bindings

3.5 数据扫描服务职责过重，扫描、轨道同步、预览缓存、数据库写入耦合在一起

证据：

• backend/app/services/data_service.py:426-463
  • 扫描原始轨道并同步 ENVI / ISCE2 池
• backend/app/services/data_service.py:568-699
  • 同一流程里完成影像元数据读取、轨道关联、数据库 upsert
• backend/app/services/data_service.py:709-739
  • 后面又继续做缓存重建候选收集

影响：

• 这个服务变成“总装配间”，测试和回归都更困难
• 后续要引入 SBAS 生产口时，很容易继续把更多责任塞进同一个服务

建议：

• 拆分为至少四块：
  • radar_inventory_service
  • orbit_inventory_service
  • radar_catalog_service
  • preview_cache_service

3.6 Windows/WSL 双路径模型是当前现实，但需要收口到专门的路径层

证据：

• backend/app/config.py:150-186
  • 同时维护 Windows 轨道池、DEM、IDL、WSL distro、WSL Python 等配置
• experiments/isce2_sbas_timeseries/scripts/build_lt1_stack_prep.py:140-149
  • 实验准备阶段会解析 orbit XML
• experiments/isce2_sbas_timeseries/scripts/build_lt1_stack_prep.py:171-193
  • 同时生成 Windows 路径和 WSL 路径
• experiments/isce2_sbas_timeseries/scripts/materialize_lt1_stack_scenes.py:98-103
  • 物化阶段直接把 orbit XML 传给 ISCE2 sensor

影响：

• 当前方案能跑通，但如果没有统一的路径转换层，后续每个服务都可能自己拼接 /mnt/*
• 这会继续加重“数据管理松散”的体感

建议：

• 保留当前双路径现实，不要硬回避
• 但把路径转换统一收敛到 timeseries_paths.py 或类似组件
• 生产口只暴露业务字段，不让上层 UI 和业务逻辑直接感知 /mnt/z 与 F:\

P2 / 正向发现

3.7 轨道管理是当前系统里相对成熟的一块

证据：

• backend/app/services/data_service.py:426-463
  • 已有源目录扫描与 ENVI / ISCE2 轨道池同步
• backend/app/routers/orbit.py:27-108
  • 已有数据库统计、池一致性检查、缺口汇总

结论：

• 不需要为 SBAS 重新发明一套轨道管理
• 更合理的方向是复用现有轨道池和一致性检查能力，再补生产级 provenance

4. 关于“现在实验读取精密轨道了吗”

答案：是，已经读取，而且已进入实际处理链。

证据链如下：

1. 轨道解析入口：
   • backend/app/isce2_pipeline/lt1_input_resolver.py:165-201
   • ensure_lt1_orbit_xml() 会优先取已有 XML，找不到才从 LT-1 轨道 txt 生成 XML
2. Stack 准备阶段：
   • experiments/isce2_sbas_timeseries/scripts/build_lt1_stack_prep.py:140-149
   • 每景影像都调用 ensure_lt1_orbit_xml()
3. Stack 物化阶段：
   • experiments/isce2_sbas_timeseries/scripts/materialize_lt1_stack_scenes.py:98-103
   • sensor.orbitFile = orbit_xml
4. 实验 manifest 证据：
   • experiments/isce2_sbas_timeseries/scratch/lt1a_strip1_hh_descending_e123p3_n46p1/stack_input_manifest.json:92-95
   • experiments/isce2_sbas_timeseries/scratch/lt1a_strip1_hh_descending_e123p3_n46p1/stack_input_manifest.json:123-126
   • experiments/isce2_sbas_timeseries/scratch/lt1a_strip1_hh_descending_e123p3_n46p1/stack_input_manifest.json:154-157
   • manifest 已明确记录 D:\\orbit_pools\\isce2\\LT1A_GpsData_GAS_C_*.xml
5. 运行日志证据：
   • experiments/isce2_sbas_timeseries/scratch/lt1a_strip1_hh_descending_e123p3_n46p1/stack_work/logs/run_01_reference.log:18
   • experiments/isce2_sbas_timeseries/scratch/lt1a_strip1_hh_descending_e123p3_n46p1/stack_work/logs/run_03_geo2rdr_coarseResamp.log:6
   • 日志中已出现 Orbit interpolation method: hermite

结论补充：

• 当前 SBAS 实验使用的是 ISCE2 轨道池中的 XML 精轨
• 因此“精轨是否已读入”这件事在实验层已经成立
• 真正缺的不是“有没有轨道”，而是“系统如何把这次运行及其轨道 provenance 规范地登记为生产记录”

5. 集成设计建议

5.1 集成边界

当前最合理的系统集成边界不是 MintPy 运行目录，而是发布级 bundle：

• 入口文件：manifest.json
• 目录结构：assets/、preview/、metadata/

这与现有产品规范一致：

• docs/ISCE2_SBAS_PRODUCT_SPEC.md:69-88

因此：

• 不要直接注册 stack_work/mintpy_sbas_*
• 要注册 publish/.../manifest.json 所代表的一整个 bundle

5.2 推荐最小落地架构

层 1：规划层，继续复用现有能力

• 继续使用 find-ps-timeseries
• 继续使用 ps_task_batches / ps_task_items
• 其职责只保留为“选片与栈定义”

层 2：生产层，新增业务主记录

新增 ps_timeseries_runs，至少包含：

• run_id
• batch_id
• catalog_name
• engine_code
• processor_code
• env_name
• wsl_distro
• work_dir
• publish_dir
• manifest_path
• reference_date
• direction
• params_json
• summary_json
• orbit_summary_json
• dem_path
• water_mask_source
• status
• error_message
• started_at
• ended_at

层 3：编目层，扩展现有结果目录

不要单独再造一套产品表，继续复用：

• result_products
• result_assets
• result_issues

但要新增 psinsar catalog 入口，支持：

• 解析 psinsar.publish.v1
• 注册 catalog_name = psinsar
• 单独的 catalog status / rebuild / health-check

层 4：接口层

建议新增：

• POST /timeseries-production/runs
• GET /timeseries-production/runs
• GET /timeseries-production/runs/{run_id}
• POST /timeseries-production/runs/{run_id}/retry-step
• GET /ps-products
• GET /ps-products/{product_id}
• POST /ps-products/rebuild-catalog

5.3 与当前设计文档的一致性

当前仓库里的 SBAS 设计文档已经提前写出了这条路线：

• docs/ISCE2_SBAS_TIMESERIES_DESIGN.md:227
  • 建议新增 ps_timeseries_runs
• docs/ISCE2_SBAS_TIMESERIES_DESIGN.md:292-296
  • 建议新增 SBAS 相关 job types
• docs/ISCE2_SBAS_TIMESERIES_DESIGN.md:306-313
  • 建议新增 timeseries_production / ps_products / psinsar_catalog_service
• docs/ISCE2_SBAS_TIMESERIES_DESIGN.md:563-575
  • TODO 中已明确列出 ORM、路由、job handler、catalog 扩展和健康检查

所以本次审计的判断不是与现有设计冲突，而是说明：

• 实验层已经坐实
• 代码现实也证明下一步确实该进入“生产层与 catalog 层补齐”

6. 建议 TODO

6.1 立即做

• 新增 ps_timeseries_runs ORM / schema / migration
• 新增 timeseries_production router
• 新增 PUBLISH_PSINSAR_PRODUCTS 及相关 job handlers
• 让 catalog 服务支持 psinsar.publish.v1
• 把 publish/.../manifest.json 作为唯一注册入口

6.2 紧接着做

• 给 ps_timeseries_runs 记录 DEM、轨道、水体掩膜、运行环境版本
• 给轨道绑定补 provenance 字段或单独轨道资产表
• 把 Windows/WSL 路径转换收敛到独立路径服务
• 为 psinsar 增加 catalog health-check 与 rebuild

6.3 暂缓做

• 不要现在就改动现有 D-InSAR 生产链
• 不要把 SBAS 运行目录直接暴露为产品目录
• 不要为了 SBAS 先拆掉现有 result_products

7. 审计结论

如果现在问“SBAS 能不能开始往系统里接”，答案是：

• 能，但应该先接“发布 bundle + 生产记录 + psinsar catalog”
• 不能直接把实验目录粗暴塞进现有 D-InSAR 产品体系

如果现在问“系统的数据管理为什么显得松散”，核心原因是：

• 原始数据身份、物理存储路径、生产产物目录三层目前还没有彻底分开

如果现在问“下一步最值得做什么”，答案是：

• 先把 ps_timeseries_runs + psinsar catalog 这两个缺口补上

这样既不会动坏现有 D-InSAR 生产，又能把已经验证成功的 SBAS 实验稳稳接成系统能力。