冰川运动与冰川物质平衡、冰川厚度、温度状态、冰川水文特征等密切相关。在气候变化的影响下,冰川运动速度控制冰量输送变化从而引起冰川长度、面积、厚度变化的响应,因此对冰川运动长时间监测至关重要。传统测杆数据无法获取区域尺度范围的冰川运动速度数据,遥感技术的快速发展为冰川运动遥感监测提供了丰富的数据源。东帕米尔高原发育大量冰川,是下游喀什地区水资源源区,对未来社会经济发展、生态文明建设都具有重要意义。本研究收集了1989–2020年Landsat 5、7、8影像,基于特征匹配法提取了东帕米尔高原冰川运动数据集(GeoTIFF格式,32位浮点型),空间分辨率为240 m或者480 m,冰川运动速度误差最高为±0.051 m d-1。为了保留原始过程数据,本数据集除了冰川运动速度数据(glacV)外,还保留了南北向位移(NS)、东西向位移(EW)、信噪比(SNR)、整幅图像的运动速度值(V)。本数据集可以作为冰川研究的本底调查资料,也可以作为冰川动力学模型的输入,为冰川变化及预测、冰川资源利用及灾害防治研究提供基础数据支撑。

冰川运动与冰川物质平衡、冰川厚度、温度状态、冰川水文特征等密切相关。在气候变化的影响下,冰川运动速度控制冰量输送变化从而引起冰川长度、面积、厚度变化的响应,因此对冰川运动长时间监测至关重要。传统测杆数据无法获取区域尺度范围的冰川运动速度数据,遥感技术的快速发展为冰川运动遥感监测提供了丰富的数据源。东帕米尔高原发育大量冰川,是下游喀什地区水资源源区,对未来社会经济发展、生态文明建设都具有重要意义。本研究收集了1989–2020年Landsat 5、7、8影像,基于特征匹配法提取了东帕米尔高原冰川运动数据集(GeoTIFF格式,32位浮点型),空间分辨率为240 m或者480 m,冰川运动速度误差最高为±0.051 m d-1。为了保留原始过程数据,本数据集除了冰川运动速度数据(glacV)外,还保留了南北向位移(NS)、东西向位移(EW)、信噪比(SNR)、整幅图像的运动速度值(V)。本数据集可以作为冰川研究的本底调查资料,也可以作为冰川动力学模型的输入,为冰川变化及预测、冰川资源利用及灾害防治研究提供基础数据支撑。

冰川运动与冰川物质平衡、冰川厚度、温度状态、冰川水文特征等密切相关。在气候变化的影响下,冰川运动速度控制冰量输送变化从而引起冰川长度、面积、厚度变化的响应,因此对冰川运动长时间监测至关重要。传统测杆数据无法获取区域尺度范围的冰川运动速度数据,遥感技术的快速发展为冰川运动遥感监测提供了丰富的数据源。东帕米尔高原发育大量冰川,是下游喀什地区水资源源区,对未来社会经济发展、生态文明建设都具有重要意义。本研究收集了1989–2020年Landsat 5、7、8影像,基于特征匹配法提取了东帕米尔高原冰川运动数据集(GeoTIFF格式,32位浮点型),空间分辨率为240 m或者480 m,冰川运动速度误差最高为±0.051 m d-1。为了保留原始过程数据,本数据集除了冰川运动速度数据(glacV)外,还保留了南北向位移(NS)、东西向位移(EW)、信噪比(SNR)、整幅图像的运动速度值(V)。本数据集可以作为冰川研究的本底调查资料,也可以作为冰川动力学模型的输入,为冰川变化及预测、冰川资源利用及灾害防治研究提供基础数据支撑。

中巴公路是一条连接中国西部与巴基斯坦及南亚、西亚的重要国际公路，对于沿线国家及高亚洲地区经济文化有着非常重要的意义。而公路沿线的帕米尔高原和喀喇昆仑山脉是全球山岳冰川分布最为密集的区域之一，冰川的运动时常对公路的安全运营造成威胁。本文获取了2014年10月至2018年3月间覆盖该区域（35°50′53″N–39°00′42″N,74°17′58″E–75°53′01″E）的Sentinel1A的SAR数据，使用特征匹配方法计算得到了中巴公路沿线冰川这3年间的表面运动场。得益于Sentinel1A数据的IW模式，计算结果的空间分辨率约为100 m×100 m，静止区域残余运动的统计分析表明总体精度约0.04 m/d。分析表明，中巴公路沿线北部和中部地区冰川表面流速相对较为稳定，而南部地区的大规模冰川流速较快，部分冰川积累区表面流速高达4 m/d以上。本数据集可作为高亚洲区域冰川物质平衡分析的基础数据，支撑高亚洲区域水资源状况评估以及气候变化方面的研究。另外，山地冰川表面运动场的高精度监测结果对中巴公路及沿线居民区进行冰川灾害的预警也有重要意义。

中巴公路是一条连接中国西部与巴基斯坦及南亚、西亚的重要国际公路，对于沿线国家及高亚洲地区经济文化有着非常重要的意义。而公路沿线的帕米尔高原和喀喇昆仑山脉是全球山岳冰川分布最为密集的区域之一，冰川的运动时常对公路的安全运营造成威胁。本文获取了2014年10月至2018年3月间覆盖该区域（35°50′53″N–39°00′42″N,74°17′58″E–75°53′01″E）的Sentinel1A的SAR数据，使用特征匹配方法计算得到了中巴公路沿线冰川这3年间的表面运动场。得益于Sentinel1A数据的IW模式，计算结果的空间分辨率约为100 m×100 m，静止区域残余运动的统计分析表明总体精度约0.04 m/d。分析表明，中巴公路沿线北部和中部地区冰川表面流速相对较为稳定，而南部地区的大规模冰川流速较快，部分冰川积累区表面流速高达4 m/d以上。本数据集可作为高亚洲区域冰川物质平衡分析的基础数据，支撑高亚洲区域水资源状况评估以及气候变化方面的研究。另外，山地冰川表面运动场的高精度监测结果对中巴公路及沿线居民区进行冰川灾害的预警也有重要意义。

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为了满足月球车视觉系统实时性和可靠性的要求,提出了一种基于点和边缘特征提取的立体匹配算法。首先采用高斯滤波和有限对比适应性直方均衡化(CLAHE)方法对校正后的立体图像对进行预处理,以削弱噪声和对比度的影响。其次研究了图像的SIFT特征点和边缘特征提取和匹配方法,以获得月球车周围的环境概貌和障碍物信息。最后将匹配成功的SIFT特征与边缘特征相结合,计算特征点对应的三维信息,实现月面环境地形重构,验证了算法的有效性。

根据对月球车立体视觉系统及其工作环境特点的分析,提出了一种特征辅助的区域匹配算法。该算法将匹配分为特征匹配和区域匹配两个阶段进行。特征匹配阶段利用几何约束和多特征匹配得到高可靠的边缘匹配结果。边缘匹配结果经滤波后用于辅助区域匹配,有效地减少了无特征辅助的区域匹配在无纹理和少纹理区域容易产生的误匹配。算法结合特征匹配和区域匹配各自的优点,可以以较高的可靠性得到密集的视差图。实验结果表明,该算法用于室外自然地形图对的匹配时,可以生成较为准确和密集的地形图,满足月球车立体视觉导航的需要。