科研动态 | 团队在南极秦岭站高分辨率水下地形重建方面取得新进展

研究背景

      在南极环境变化背景下，高分辨率近岸水下地形是认识冰—海相互作用的基础数据，也为南极科考站周边环境调查及设施安全运维提供重要支撑。然而，传统水下测量在极地浅水区域面临成本高、效率低等问题。作为一种高效低成本的技术，基于低空无人机（Uncrewed Aerial Vehicle，UAV）的运动恢复结构（Structure-from-Motion，SfM）摄影测量技术为海岸地貌研究提供了新的机遇。针对南极近岸浅水区水体折射、浮冰和大型砾石等不利因素给无人机摄影测量提取水下地形带来的挑战，中山大学遥感科学与技术学院冯伟教授、郑雷教授团队以中国秦岭站附近海豹湾为例，探索无人机摄影测量技术在浅水地形快速获取中的应用，为南极近岸环境监测及科考站运维保障提供新的技术方案。

论文简介

      本研究以中国南极秦岭站附近的海豹湾为例（图1），提出了一套基于无人机SfM摄影测量的近岸水下地形提取流程（图2），并对其适用性进行了评估。研究利用中国第38次南极科学考察期间，基于无人机获取的海豹湾高重叠度航空影像，通过SfM-MVS（Multi-View Stereo）重建了水下高密度点云。针对空气—水体界面的折射效应，分别采用了小角度折射校正和多视角折射校正策略，并利用布料模拟滤波（Cloth Simulation Filtering，CSF）方法对点云进行地面滤波，成功分离水下地形点与浮冰、大型砾石等非地形点，最终生成水下数字地形模型（Digital Terrain Model，DTM）（图3）。
      研究利用无人水面航行器（Uncrewed Surface Vehicle，USV）实测水深数据对结果进行了精度验证。结果表明，在垂直摄影条件下，小角度折射校正表现出略优于多视角校正的水深测量精度，R²达到0.83，RMSE为0.43 m；同时，研究发现两种折射校正方法的测深误差均随水深增加而增大。CSF地面滤波能够有效分离水下地形信息与浮冰、大型砾石等非地形信息，在不同地形坡度条件下的分类精度均超过97%。
      本研究表明，无人机SfM摄影测量结合折射校正和地面滤波能够有效提取南极近岸浅水地形。其中，高质量初始点云是后续处理的基础，折射校正能够有效降低水体折射造成的测深误差，CSF能够有效去除浮冰和大型砾石。未来可通过优化无人机影像获取策略、增加倾斜影像以及改进折射校正方法，进一步提高水下地形提取精度和方法的适用性，为南极近岸环境监测、科考站运维及冰海相互作用研究提供更可靠的地形数据。

图1. （A）研究区位置；（B）“雪龙”号依托驳船在秦岭站卸载物资的现场照片；（C）海豹湾全貌（摄影：郑雷，2022）。

图2. 南极秦岭站水下地形提取技术路线。DSM表示数字表面模型（digital surface model）；DTM表示数字地形模型（digital terrain model）。

图3. 南极秦岭站近岸水下地形图。（A）折射校正前的水下DSM；（B）折射校正后的水下DSM；（C）地面滤波后的水下DTM。黑色圆圈、红色矩形和虚线矩形分别标注大型砾石、浮冰以及滤波异常区域。

发表信息

      研究成果于2026年9月发表于地学领域期刊Journal of Remote Sensing，论文题为“UAV-Based SfM Photogrammetry for Bathymetric Terrain Extraction in Antarctic Shallow Bays Near China’s Qinling Station”。重力遥感与导航团队博士生何金宸为论文第一作者，团队冯伟教授、极地与海洋遥感团队郑雷教授为共同通讯作者，学院程晓教授、张书航副教授、崔晓冬博士生、常兵涛博士后，中国极地研究中心（中国极地研究所）李杰高级工程师等为论文合作作者。
      该研究得到教育部学科突破先导项目（JYB2025XDXM803）、自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室开放基金项目（MESTA-2022-B004）和国家自然科学基金项目（42422606）的资助。
论文引用：He, J., S. Zhang, W. Feng*, L. Zheng*, X. Cui, B. Chang, J. Li, and X. Cheng UAV-Based SfM Photogrammetry for Bathymetric Terrain Extraction in Antarctic Shallow Bays near China's Qinling Station, Journal of Remote Sensing, 2026, doi:10.34133/remotesensing.1071