Page 46 - 2025年第56卷第1期

［ ４１ ］ 于鹏． 浅海水下地形雷达成像理论研究及应用［Ｄ］． 上海： 华东师范大学， ２０１７．
［ ４２ ］ 楚森森， 程亮， 程俭， 等． 基于光谱分层的浅海水深遥感反演方法［Ｊ］． 海洋学报， ２０２３， ４５（１）： １２５－１３７．
［ ４３ ］ 张磊， 牟献友， 冀鸿兰， 等． 基于多波段遥感数据的库区水深反演研究［Ｊ］． 水利学报， ２０１８， ４９（５）：
６３９－６４７．
［ ４４ ］ 陈鲁宾， 李杰， 孟文君， 等． 基于 ＤＰＣ 算法的星载激光雷达数据去噪方法在水深测量中的应用［Ｊ］． 海洋
通报， ２０２４， ４３（５）： ６３２－６３８．
［ ４５ ］ ＮＥＵＭＡＮＮ Ｔ Ａ， ＭＡＲＫＵＳ Ｔ， ＭＡＲＴＩＮＯ Ａ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ Ｉｃｅ， Ｃｌｏｕｄ， ａｎｄ Ｌａｎｄ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ－２ ｍｉｓｓｉｏｎ：
Ａ ｇｌｏｂａｌ ｇｅｏｌｏｃａｔｅｄ ｐｈｏｔｏｎ ｐｒｏｄｕｃｔ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ ｌａｓｅｒ ａｌｔｉｍｅｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］． Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ⁃
ｉｎｇ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， ２０１９， ２３３： １１１３２５．
［ ４６ ］ 张文豪． 星载光子计数激光雷达在水深测量中的理论与应用研究［Ｄ］． 武汉： 武汉大学， ２０２１．
［ ４７ ］ 马毅， 张杰， 张靖宇， 等． 浅海水深光学遥感研究进展［Ｊ］． 海洋科学进展， ２０１８， ３６（３）： ３３１－３５１．
［ ４８ ］ 梁向棋． 机载激光测深技术在长江航道水深测量中的应用［Ｊ］． 中国水运． 航道科技， ２０１８， ５３８（２）： ７７－８０．
［ ４９ ］ 夏波， 朱运权． 无人机机载激光测深技术在内河滩险测量中的应用［Ｊ］． 水运工程， ２０２３（Ｓ１）： １３３－１３７．
［ ５０ ］ 宫厚诚， 刘修男， 赵传宝． 基于无人船和机载 ＬｉＤＡＲ 的大范围河网地形测量研究［Ｊ］． 测绘与空间地理信
息， ２０２３， ４６（１２）： ２４－２６， ３０．
［ ５１ ］ 程涛， 徐宗学， 洪思扬， 等． 城市洪涝模拟中无人机摄影测量技术应用进展［Ｊ］． 水力发电学报， ２０１９，
３８（４）： １－１０．
［ ５２ ］ 程涛， 黄本胜， 邱静， 等． 基于 ＵＡＶ 精细化地表数据的城市洪涝模拟与分析———以济南市海绵城市示范
区为例［Ｊ］． 水力发电学报， ２０２１， ４０（５）： １１０－１２４．
［ ５３ ］ 庄振禄． 基于激光扫描的航道水深快速测量技术研究［Ｊ］． 中国设备工程， ２０２３（２３）： １９５－１９７．
［ ５４ ］ 陈百国． 多旋翼无人机技术在防汛抢险中的应用探讨［Ｊ］． 中国防汛抗旱， ２０１８， ２８（２）： ７０－７２．
［ ５５ ］ 王成， 钟良． 基于无人机超标准洪水应急监测［Ｃ］∕∕第十一届防汛抗旱信息化论坛论文集． 长江勘测规划
设计研究有限责任公司， 长江空间信息技术工程有限公司（武汉）， ２０２１．

Ｏｖｅｒｖｉｅｗ ａｎｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｏｎ ｒｉｖｅｒ ｄｅｐｔｈ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ

１，２ １，２，３ ４ ５
ＺＨＡＮＧ Ｂａｏｓｅｎ ， ＬＩ Ｍｉｎｇｙａｎｇ ， ＬＩＵ Ｚｈａｎｋｕｉ ， ＪＩＥ Ｙｕｘｉｎ
（１． Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ， Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｙｄｒａｕｌｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００３， Ｃｈｉｎａ；
２． Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｎ Ｌｅｖｅｅ Ｓａｆｅｔｙ ＆ Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ， Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ， Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００３， Ｃｈｉｎａ；
３． Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ， Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００３， Ｃｈｉｎａ；
４． Ｈｕａｉｒｏｕ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０１４９９， Ｃｈｉｎａ； ５． Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８４， Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａｎ ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ ｒｉｖｅｒ ｄｅｐｔｈ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄｓ， ｗｉｔｈ ａ ｆｏｃｕｓ ｏｎ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｄｅ⁃
ｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｕｎｍａｎｎｅｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｏｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ
ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｏｆ ａｍｐｈｉｂｉｏｕｓ ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅｓ （ＡＵＡＶ）． Ｗｉｔｈ ｙｅａｒｓ ｏｆ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔａｃｋｌｉｎｇ
ｋｅｙ ｐｒｏｂｌｅｍｓ， ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｅａｍ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｔｈｉｓ ＡＵＡＶ－ｂａｓｅｄ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ Ｊａｎｕａｒｙ ２０２４．
Ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ＡＵＡＶ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｄｒｏｎｅｓ ａｎｄ ｕｎｍａｎｎｅｄ ｂｏａｔｓ， ａｌｌｏｗｉｎｇ ｆｏｒ ｂｏｔｈ ｌａｎｄ－
ｂａｓｅｄ ａｎｄ ｗａｔｅｒ－ｂａｓｅｄ ｔａｋｅｏｆｆｓ ａｎｄ ｌａｎｄｉｎｇｓ， ｐｒｅｃｉｓｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ， ａｎｄ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ． Ｔｈｉｓ
ｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｓ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｆｌｏｏｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｉｎ ｒｉｖｅｒｓ ｕｎｄｅｒ ｃｏｍｐｌｅｘ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ． Ｔｈｅ
ＡＵＡＶ ａｄｄｓ ｗａｔｅｒ－ｂａｓｅｄ ｔａｋｅｏｆｆｓ ａｎｄ ｌａｎｄｉｎｇｓ ｔｏ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｌａｎｄ－ｂａｓｅｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ， ａｌｌｏｗｉｎｇ ｆｏｒ ｐｒｅｃｉｓｅ ｃｏｎｔｒｏｌ
ｏｖｅｒ ｌａｎｄｉｎｇ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｏｎ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ． Ａｆｔｅｒ ｅｎｔｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ， ｔｈｅ ＡＵＡＶ ｒｅｍａｉｎｓ ｓｔａｂｌｅ， ｍｅａｓｕｒｅｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｓｕｃｈ
ａｓ ｗａｔｅｒ ｄｅｐｔｈ ａｎｄ ｆｌｏｗ ｒａｔｅ， ｑｕｉｃｋｌｙ ｃｏｌｌｅｃｔｓ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｄａｔａ ａｎｄ ｔｈｅｎ ｔａｋｅｓ ｏｆｆ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｓｕｒｆａｃｅ．
Ｔｈｅ ＡＵＡＶ ｉｓ ｅａｓｙ ｔｏ ｏｐｅｒａｔｅ， ｈｉｇｈｌｙ ｍａｎｅｕｖｅｒａｂｌｅ， ａｎｄ ｗｅｌｌ－ａｄａｐｔｅｄ ｔｏ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ． Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ｔｒａ⁃
ｄｉｔｉｏｎａｌ ｒｉｖｅｒ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ， ｉｔ ｉｓ ｎｏｔ ｅａｓｉｌｙ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｂｙ ｔｅｒｒａｉｎ ｏｒ ｗｅａｔｈｅｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ， ｅｎａｂｌｉｎｇ ｓｔａｂｌｅ ｏｐｅｒａ⁃
ｔｉｏｎ ｉｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｄａｔａ． Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ， ｔｈｅ ＡＵＡＶ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｄａｔａ
ｃａｎ ｂｅ ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄ ｗｉｒｅｌｅｓｓｌｙ ｉｎ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｍｍａｎｄ ｃｅｎｔｅｒ， ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｔｉｍｅｌｙ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ｓｕｐｐｏｒｔ ｆｏｒ ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｅｒｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： ｗａｔｅｒ ｄｅｐｔｈ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ； Ａｍｐｈｉｂｉｏｕｓ ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ； ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ；
ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅ
（责任编辑： 耿庆斋）

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