冰川表面裂隙对于分析冰川的运动状态、稳定性、物质平衡以及内部和表面应力有着非常重要的作用。利用无人机搭载的高分辨率相机进行航测，可以精确获取复杂冰川表面地形的细微特征。本文以青藏高原东南部岗日嘎布山的雅弄冰川为研究对象，使用大疆M300 RTK无人机航拍获取到0.03 m空间分辨率的正射影像，采用深度学习网络模型开展冰川表面裂隙的自动提取研究。结果表明，使用本文提出的CBAM-UNet模型提取冰裂隙的性能优于经典U-Net、DeepLabV3+、PSPNet和HRNet等模型，提取的冰裂隙精确率可达到90.74%。受雅弄冰川运动的影响和地形因素制约，冰川末端主要涵盖了横向裂隙、伸展裂隙、雁列裂隙、边缘裂隙等四种冰裂隙类型以及少量分布的冰崖裂隙，基本成片分布在变化剧烈的冰川区。基于高分辨率无人机影像和深度学习的冰川表面裂隙智能提取方法，可为监测冰川变化及其与气候变化的响应提供新的技术手段。
冰川表面裂隙对于分析冰川的运动状态、稳定性、物质平衡以及内部和表面应力有着非常重要的作用。利用无人机搭载的高分辨率相机进行航测，可以精确获取复杂冰川表面地形的细微特征。本文以青藏高原东南部岗日嘎布山的雅弄冰川为研究对象，使用大疆M300 RTK无人机航拍获取到0.03 m空间分辨率的正射影像，采用深度学习网络模型开展冰川表面裂隙的自动提取研究。结果表明，使用本文提出的CBAM-UNet模型提取冰裂隙的性能优于经典U-Net、DeepLabV3+、PSPNet和HRNet等模型，提取的冰裂隙精确率可达到90.74%。受雅弄冰川运动的影响和地形因素制约，冰川末端主要涵盖了横向裂隙、伸展裂隙、雁列裂隙、边缘裂隙等四种冰裂隙类型以及少量分布的冰崖裂隙，基本成片分布在变化剧烈的冰川区。基于高分辨率无人机影像和深度学习的冰川表面裂隙智能提取方法，可为监测冰川变化及其与气候变化的响应提供新的技术手段。
无人机搭载高分辨率传感器，获取的正射影像和数字表面模型（DSM），能够很好的反映精细地形表面特征。本文以藏东南地区雅弄冰川末端为研究区，利用M300 RTK无人机搭配睿铂M6P量测型相机，获得了地面分辨率为1.5 cm的正射影像及DSM。与航天遥感数据Planet影像和数字高程模型TanDEM相比，无人机航测获取的正射影像、DSM在提取冰川边界、冰川表面形态上具有较大优势。本文利用坡度阈值法、R成像波段阈值法，能够有效提取冰裂隙、冰面湖的分布，且自动提取误差小于10%。因此，无人机航测获取冰川区精细地形在未来冰川研究中具有非常大的潜力，尤其是提取冰面特殊形态，研究微尺度地形对冰川变化的影响。
无人机搭载高分辨率传感器，获取的正射影像和数字表面模型（DSM），能够很好的反映精细地形表面特征。本文以藏东南地区雅弄冰川末端为研究区，利用M300 RTK无人机搭配睿铂M6P量测型相机，获得了地面分辨率为1.5 cm的正射影像及DSM。与航天遥感数据Planet影像和数字高程模型TanDEM相比，无人机航测获取的正射影像、DSM在提取冰川边界、冰川表面形态上具有较大优势。本文利用坡度阈值法、R成像波段阈值法，能够有效提取冰裂隙、冰面湖的分布，且自动提取误差小于10%。因此，无人机航测获取冰川区精细地形在未来冰川研究中具有非常大的潜力，尤其是提取冰面特殊形态，研究微尺度地形对冰川变化的影响。
冰川作为冰冻圈核心要素之一,是气候变化的天然指示器。通过监测冰川变化,可以了解局地或全球气候波动,无人机飞行测量技术是当代冰川观测研究的重要监测技术。选取玉龙雪山白水河1号冰川为研究区,利用无人机低空飞行航测,获取冰川末端分辨率为0.09m的正射影像和数字地表模型(DSM)。将正射影像与高分一号影像、Google Earth提供的Pléiade影像进行对比分析,结果表明:空间上,无人机航测正射影像能较好的与高分一号、Pléiade影像产品进行匹配。高分辨率无人机航测影像,能够很好地表达冰面地形和一些微地貌特征。同时,无人机航测构建的空间分辨率为0.09m的DSM模型,对冰面地形特征反映地更为详尽和准确。此外,本次航测结合历年卫星遥感数据和地形图资料表明:自1957年至2018年5月,白水河1号冰川末端平面距离累积退缩达(646.27±12.04)m。无人机技术在复杂地形、多云天气、人工观测难的冰川环境中开展摄影测量具有很大应用前景。通过冰川末端无人机航测实地验证,将为下一步整条冰川物质平衡的监测和计算提供技术和方法支撑。
冰川作为冰冻圈核心要素之一,是气候变化的天然指示器。通过监测冰川变化,可以了解局地或全球气候波动,无人机飞行测量技术是当代冰川观测研究的重要监测技术。选取玉龙雪山白水河1号冰川为研究区,利用无人机低空飞行航测,获取冰川末端分辨率为0.09m的正射影像和数字地表模型(DSM)。将正射影像与高分一号影像、Google Earth提供的Pléiade影像进行对比分析,结果表明:空间上,无人机航测正射影像能较好的与高分一号、Pléiade影像产品进行匹配。高分辨率无人机航测影像,能够很好地表达冰面地形和一些微地貌特征。同时,无人机航测构建的空间分辨率为0.09m的DSM模型,对冰面地形特征反映地更为详尽和准确。此外,本次航测结合历年卫星遥感数据和地形图资料表明:自1957年至2018年5月,白水河1号冰川末端平面距离累积退缩达(646.27±12.04)m。无人机技术在复杂地形、多云天气、人工观测难的冰川环境中开展摄影测量具有很大应用前景。通过冰川末端无人机航测实地验证,将为下一步整条冰川物质平衡的监测和计算提供技术和方法支撑。