Remote Sensing | 无人机超视距飞行—南极冰川测绘新方法

点击左上角"MDPI 开放获取出版"关注我们，为您推送更多最新资讯。

众所周知，随着时代的发展，全球气候正在发生巨大的变化，大气变暖、海平面上升和冰川融化等这类反映气候变化的标志性现象也愈发严重[1]。南极冰川的边缘区域对环境变化速率和陆地生态系统变化具有极高的反应灵敏度，被认为是监测全球气候变化的重要指标。近几十年来，大气变暖已经导致了南极半岛及其邻近岛屿冰川面积的全面缩减，因此，冰川的缩减程度对研究生态环境变化具有重要意义。

由于极地的特殊环境因素，用于南极冰川的测绘技术需以无人机遥感探测为主。近几年来，无人机超视距飞行技术的成熟为研究人员带来了更高质量的摄影测量数据，能准确而全面地探测南极冰川前陆的变化，这成为极地测绘的重要手段之一。

图1. 1990至2018年期间，格陵兰岛冰川前端崩解的位置变化[1]。

与常规视线的飞行相比，无人机超视距飞行 (Unmanned Aerial Vehicle (UAV) during the Beyond Visual Line of Sight (BVLOS) Operations, UAV BVLOS) 具有许多优势。无人机在飞行中不但被允许飞出操作者的可视范围，还能够在一次飞行中覆盖更大的地面，收集到更高分辨率的图像，这些特点使得无人机超视距飞行在偏远、危险的区域具有明显的优势。

以极地为例，BVLOS无人机操作可以在远离极地站的地方飞行，同时也可进行多方面的环境分析，能够节省研究人员大量的时间和后勤工作[2-4]。目前，来自波兰华沙大学的Maciej Dąbski博士及其团队采用这一技术对南极冰川前陆的地貌进行了测绘，并将相关的研究成果发表在Remote Sensing期刊上。

在自然环境恶劣的南极偏远地区，地面控制点 (Ground Control Points, GCP) 放置困难，且需要大量的时间和后勤工作来支持GCP的布置。在这种情况下，无人机超视距飞行能提供很好的解决方案。Maciej Dąbski团队首先在冰川前陆划分探测区域 (图2)，整个探测区域长度为7500–10000米，包括了70%的横向和纵向重叠，再通过BVLOS自动驾驶仪在500米高空持续飞行7小时，获取大量且高质量的冰川图像。然后采用多种数据处理方式对图像数据进行处理，通过构建自动分类的密集点云，成功得到了南极位置的地形图。然而，由于安装在无人机上的GPS接收器精度大于5米，所获得的图像水平精度也受到了限制。

图2. 在金钟湾西海岸无人机超视距飞行路线[5]。

整个研究绘制了位于King George岛上的南极特别保护区128号的生态冰川 (Ecology Glacier, EGF)、狮身人面像冰川 (Sphinx Glacier, SGF) 和巴拉诺夫斯基冰川 (Baranowski Glacier, BGF) 前陆开发的地形组合(图3)。并由此推断冰川动力学，证明正射影像和数字高程模型在冰川前陆地貌制图过程中的可行性，特别是对于冰川沉积地貌、河流和河冰地貌、沿海和湖面地貌、水体等具有较好的适用性。同时还发现，潮汐冰川在可变形基岩上不连续的快速移动，能形成各种类型的地形组合，而由于沿海地区的衰退，使得冰流速降低，导致冰崖的长度显著减少。

图3. 生态冰川前陆：正射影像和详细的地貌图，以及基于正射影像和数字高程模型的矢量化地貌单元[5]。

无人机超视距飞行遥感系统具有实效性强、灵活方便、图像质量高等诸多优点，被视为在偏远极地收集地貌数据的新工具。相比传统的卫星遥感方法而言，无人机超视距飞行在探测南极冰川前陆的变化中，具有较强的可行性和较高的精确度。虽然目前该方法在地貌研究中应用较少[6,7]，但未来无人机超视距飞行将会更多地应用于遥感研究中来，帮助我们一步步揭开极地区域的神秘面纱！

参考文献：

1. Mottram, R.; B. Simonsen, S.; Høyer Svendsen, S.; Barletta, V.R.; Sandberg Sørensen, L.; Nagler, T.; Wuite, J.; Groh, A.; Horwath, M.; Rosier, J.; Solgaard, A.; Hvidberg, C.S.; Forsberg, R. An Integrated View of Greenland Ice Sheet Mass Changes Based on Models and Satellite Observations. Remote Sens. 2019, 11, 1407.

2. Zmarz, A.; Rodzewicz, M.; Dąbski, M.; Karsznia, I.; Korczak-Abshire, M.; Chwedorzewska, K.J. Application of UAV BVLOS remote sensing data for multi-faceted analysis of Antarctic ecosystem. Remote Sens. Environ. 2018, 217, 375–388.

3. Funaki, M.; Higashino, S.I.; Sakanaka, S.; Iwata, N.; Nakamura, N.; Hirasawa, N.; Obara, N.; Kuwabara, M. Small unmanned aerial vehicles for aeromagnetic surveys and their flights in the South Shetland Islands, Antarctica. Polar Sci. 2014, 8, 342–356.

4. Dąbski, M.; Zmarz, A.; Pabjanek, P.; Korczak-Abshire, M.; Karsznia, I.; Chwedorzewska, K.J. UAV-based detection and spatial analyses of periglacial landforms on Demay Point (King George Island, South Shetland Islands). Geomorphology 2017, 290, 29–38.

5. Dąbski, M.; Zmarz, A.; Rodzewicz, M.; Korczak-Abshire, M.; Karsznia, I.; Lach, K.; Rachlewicz, G.; Chwedorzewska, K. Mapping Glacier Forelands Based on UAV BVLOS Operation in Antarctica. Remote Sens. 2020, 12, 630.

6. Zhou, G. Near Real-Time orthorectification and mosaic of small UAV video flow for time-critical event response. IEEE Trans. Geosci. Remote2009, 47, 739–747.

7. Watts, A.C.; Ambrosia, V.G.; Hinkley, E.A. Unmanned Aircraft Systems in Remote Sensing and Scientific Research: Classification and Considerations of Use. Remote Sens. 2012, 4, 1671–1692.

Remote Sensing (ISSN 2072-4292; IF:4.509) 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。

识别二维码

阅读英文原文

原文出自Remote Sensing期刊

Dąbski, M.; Zmarz, A.; Rodzewicz, M.; Korczak-Abshire, M.; Karsznia, I.; Lach, K.; Rachlewicz, G.; Chwedorzewska, K.Mapping Glacier Forelands Based on UAV BVLOS Operation in Antarctica. Remote Sens. 2020, 12, 630.

长按识别左侧二维码，备注学校+姓名+研究方向，小助手邀您进入Remote Sensing学者交流群，交流科研经验。

往期回顾：

版权声明：

*翻译作者：Lyric Zhang

*本文内容由MDPI中国办公室编辑负责撰写，一切内容请以英文原版为准。如需转载，请邮件联系：

[e-mail]

点击左下方“阅读原文”，了解Remote Sensing期刊更多内容。

喜欢今天的内容？不如点个“在看”吧！