Page 40 - 2025年第56卷第1期

［４５］ 数据进行去噪， 并对信号进行分离， 进而得到水深数据。 星载激光雷
ＤＰＣ）算法对浅海域的 ＡＴＬＡＳ
达数据也可以作为参考水深， 将水底信号与多光谱数据进行匹配进而反演得到水深 ［４６］ 。
与基于定位系统和测深仪的测深方法相比， 遥感反演水深技术具有更大的测量范围、 更简便的操
作流程。 此外， 遥感技术本身具备的高空间分辨率、 高时间分辨率和高光谱分辨率特点， 使其在水利
领域， 特别是在水深测量方面发挥了至关重要的作用。 这些优势使得遥感反演水深技术成为水深测量
领域的一项创新和进步。 但同时卫星遥感反演水深也有一定的限制， 其有效范围限于光学浅水区
域 ［４７］ ， 另外受到水体上空大气、 水底环境等因素影响， 水深遥感反演的精度普遍在 １～３ ｍ， 严重依赖遥
感图像的分辨率， 精度也低于一般无人船测深精度， 遥感图像分别率及水深反演精度还有待进一步提升。
２．４ 无人机机载激光测量水深技术 无人机载激光测量技术是一种集成激光测距系统、 位置与姿态系
统（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ， ＰＯＳ）和控制系统等先进测绘技术的陆地三维地理信息数据采集方
法（图 ３）。 该技术以无人机为平台， 利用遥感反演水深技术， 通过发射不同波长的激光来测量水
深 ［４８］ 。 其中， 波长为 ０．５３２ μｍ 的蓝绿色激光由于对水体的透射性最佳、 衰减系数最小， 能够穿透水体
并被水底反射； 而波长为 １．０６４ μｍ 的脉冲红外激光则主要被水面反射， 无法穿透水底。 通过计算这两种
激光反射光的时间差， 并结合入射角、 水体折射率等影响因素， 可以精确计算出测点的水深值。 无人机
载激光测深技术在长江等内河滩险测量中得到了应用 ［４９］ 。 采用无人测量船和机载 ＬｉＤＡＲ 相结合的方法，
可以实现大范围河网地形立体测量 ［５０］ 。 无人机摄影也可用来对洪水过程实时监测与模拟分析 ［５１－５２］ 。
与传统的测量水深方法相比， 无人机搭载的测深仪具有显著优势： 无需租赁船只， 降低了测绘成
本； 操作简便， 仅需一到两人即可完成操作， 减轻了人工劳动强度； 同时避免了无人船在测量水深过
程中可能遇到的复杂水流等问题 ［５３］ 。
然而， 无人机测量水深技术也面临一些挑战和限制。 目前机载激光的分辨率在 ２ ｍ 左右， 要想获
得更加准确的水深测量结果， 还需要结合无人船测水深等技术提高精度， 在水生植物较多的水体中，
水体透明度降低可能会影响蓝绿色激光的穿透性， 从而导致测量精度下降； 该测量技术对河道中的泥
沙较敏感， 常用于清水湖泊中。 因此， 在未来的发展中， 需要考虑这些因素并采取相应的改进措施，
以提高无人机测量水深的准确性和可靠性。

图 ３ 无人机机载激光测量原理示意图
２．５ 飞航式水深安全智能测量技术 随着气候变化加剧和极端天气的增多， 洪涝灾害发生时天气、 地
形等条件相对复杂， 对应急条件下水深测量技术也提出了更高的要求。 应急测量水深要求快速、 实
时、 高效， 传统的水深测量方法存在诸多局限性， 例如， 依赖船只搭载测深仪进行测量， 这不仅需要
多人协作， 而且测量速度缓慢， 效率低下， 复杂天气条件下测量困难， 难以满足应急监测需求； 在河
流结冰期间， 及时了解水下冰凌的堆积情况至关重要， 传统方法无法测量远离岸边的水深， 也难以满
足实际需求。 此外， 传统测深方法通常只能对河流中的特定点进行定点、 定时测量， 无法快速获取整
个断面的水深信息。

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