无人机应用新场景—绘制极地固定冰“三维地图”

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什么是固定冰？

What is the fast ice？

所有在海上出现的冰统称为海冰，根据海冰的运动状态可以划分为固定冰和浮(流)冰。固定冰与海岸、岛屿或海底冻结在一起，不会随风、浪、海流漂泊。固定冰具有比浮冰更长的冰期，其明显的季节变化趋势是评估极地气候的重要环节之一。陆地边缘的固定冰像一道铜墙铁壁，挡住船只靠近陆地，对于需要登陆极地作业的船队来说，是一个不小的障碍。因此如果能将海冰环境进行三维重建，对船只进行实时导航以避开海冰，就可以极大的降低危险系数和减少船只损耗。

图示模拟海冰动态：沿海岸线左侧为固定冰，右侧为浮（流）冰

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UAS-SfM方法绘制海冰三维地图

Unmanned Aerial Systems-Structure from Motion

固定冰的监测包括数码照相、卫星遥感观测、传统航拍技术以及逐渐成熟的无人机技术等方法。步行数码照相测量由于过于艰苦，且海冰环境的多变和不稳定，甚至会威胁到人员和车辆的安全；卫星观测的及时性和分辨率较差；而传统的航拍技术由于拍摄手段及技术原因，航拍图像质量往往得不到保证。相较而言，无人机技术因结合了数字摄影测量，其优势更加明显，无人机操作简单，价格低廉、周期短，可在低空获得高分辨率图像与视频，能在各种天气条件下进行作业，因此基于无人机影像的自动三维重建技术(UAS-SfM)能更有力地辅助人们进行海冰区域勘测与实时场景重建。

近期，中国科学院遥感科学国家重点实验室的程晓博士及其研究团队在Remote Sensing期刊上发表了一篇论文，他们首次评估了UAS-SfM探测固态冰的方法。

2016-2017年夏季，在中国第33次南极科学考察中，他们利用无人机系统(Unmanned Aerial Systems, UAS)结合运动恢复结构技术(Structure from Motion, SfM)，并利用Agisoft PhotoScan软件，构建出了令人满意的三维模型。

图示为UAS模型演示和现场工作场景

科学考察队在南极东部的普里兹湾地区共进行了三次无人机飞行，一共得到205张平飞航拍连续序列图像。接着利用SfM方法对这些照片进行三维重建，通过分析匹配网络的统计数据和束调整，使用蒙特卡洛算法，对多个几何观测结果进行建模，最终得出了固态冰的三维地形图。这个研究不仅可以对精细的海冰形态进行解释，还可以对海冰进行更加深入的分析，如为表面粗糙度评估提供相关数据。最后，作者讨论了UAS-SfM法探测固态冰的可行性并认为此项技术在未来将会成为极地探险科学的常规工具。

图示为每个曝光站的坐标，以及每张照片的搭配点

运动恢复结构技术是一种三维重建的方法，该技术结合了近年来计算机视觉方面的发展成果，在相机成像原理、多视几何及相机标定的基础上，结合图像特征理论、透视投影原理和三角化方法、光束平差法等，能够从时间系列的2D图像中推算出3D信息。且SfM方法能够借助软件达到高度自动化，对比技术要求严格的摄影测量方法，可以说是大大降低了使用门槛。

作者提出的这一方法，成本低、精度高、及时性强。除了能够在极地探索中起到显著作用，在其他任何恶劣的环境中都可以随需应变。随着实景三维模型概念的提出，诸如智慧城市、智慧交通、智慧农业等与国民经济各领域相关的概念不断完善，希望这项技术更加完善并且能够更贴近百姓生活，造福社会。

原文出自Remote Sensing期刊文章，长按二维码阅读原文

Li, T.; Zhang, B.; Cheng, X.; Westoby, M.J.; Li, Z.; Ma, C.; Hui, F.; Shokr, M.; Liu, Y.; Chen, Z.; Zhai, M.; Li, X.Resolving Fine-Scale Surface Features on Polar Sea Ice: A First Assessment of UAS Photogrammetry Without Ground Control. Remote Sens. 2019, 11, 784.

Remote Sensing (ISSN 2072-4292; IF:4.118) 是一个与遥感学科相关的国际型开放获取期刊。其期刊范围涵盖遥感科学所有领域，从传感器的设计、验证和校准，到遥感在地球科学、环境生态、土木建筑等各方面的广泛应用。Remote Sensing采取单盲同行评审，一审周期约为19天，文章从接收到发表仅需2.9天。

*文中部分图片来源于网络

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