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无人机在山地与草原环境中估算积雪深度的准确性

DOI：10.5194/tc-10-2559-2016 期刊：The Cryosphere 出版年份：2016 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 量化积雪的空间分布对于预测和评估其水资源潜力以及理解陆-气相互作用至关重要。高分辨率的积雪深度遥感技术此前仅限于地面和机载激光扫描，近年来则开始应用运动恢复结构（SfM）技术处理机载（有人/无人）影像。本研究采用小型无人机（UAV）摄影，通过SfM方法为加拿大草原耕作区与植被稀疏的落基山脉高山山脊顶点两个站点的积雪覆盖生成数字表面模型（DSM）和正射影像镶嵌图。我们评估了该方法在不同地形类型中随时间量化积雪深度、深度变化及其空间变异性的准确性与可重复性。通过对比有雪/无雪DSM计算积雪深度时，短草原作物茬地表的均方根误差为8.8厘米，高草原作物茬地表为13.7厘米，高山山地地表为8.5厘米。该技术能有效获取所有站点的最大积雪累积量与积雪面积消融信息，同时由于高山站点积雪层更深且信噪比更高，其积雪深度的时序变化也能被量化。当平均积雪深度>30厘米时，SfM应用于无人机影像能返回有效信息，但该方法无法直接观测浅层积雪的消融过程。精度受地表特征、飞行时的日照及风速影响，在风速<10米/秒、晴空、高太阳高度角及植被覆盖可忽略的地表条件下表现最为稳定。
作者： Phillip Harder，Michael Schirmer，John Pomeroy，Warren Helgason
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

评估小型无人机采集影像并通过运动恢复结构（SfM）技术处理后估算积雪深度的准确性，重点考察无人机获取积雪深度数据在不同部署条件和地表异质性下的精度表现，同时识别并评估利用无人机生成数据推进积雪覆盖与积雪深度动态认知与预测的可行性。

研究成果

通过将运动恢复结构（SfM）技术应用于小型固定翼无人机拍摄的影像，在山地与草原两种不同环境中评估了数字表面模型（DSMs）和正射影像图的精度，以验证其在消融期量化积雪深度及其空间变异性的能力。向科学界引入功能性无人机，需要对其在季节性积雪覆盖条件下能实现的合理预期进行严格评估。

研究不足

运动恢复结构（SfM）技术应用于无人机航拍影像时，在平均雪深超过30厘米的区域能获取有效信息，但该方法无法直接观测浅层积雪的消融过程。测量精度会随地表特征、飞行时的日照强度及风速而变化。

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