通过“结构从运动中获取”（Structure-from-Motion）的水下摄影测量技术，能否描绘出砾石床表面的地形特征？

《Geomorphology》：Can through-water Structure-from-Motion photogrammetry characterize topographic statistics of gravel-bed surfaces?

水下砾石床地形通过水体SfM photogrammetry技术获取及统计特性分析，低流量下概率密度函数、前四阶矩和二阶结构函数估算准确，高流量时水平相关长度和赫斯特系数误差显著，GCP布局和光折射校正可优化精度。

　　在现代水文学和地貌学研究中，对河流床面的高精度三维地形测量具有重要意义。这种测量不仅可以帮助我们理解水流与床面之间的相互作用，还能为河流的演变、沉积物输移以及生态系统的动态变化提供关键数据。传统的测量方法往往受到设备限制和环境条件的影响，难以实现高分辨率和大范围的实时监测。因此，近年来，科学家们越来越多地采用Structure-from-Motion（SfM）光度测量技术，以获取高质量的三维地形数据。这项技术通过分析多张照片中的特征点，重建出物体的三维结构，已经被广泛应用于陆地环境的地形建模。然而，将其应用于水下环境，尤其是具有复杂床面结构的砾石床河流，仍然是一个充满挑战的研究领域。

通过水体的SfM光度测量技术（through-water SfM photogrammetry）为水下床面的三维地形重建提供了新的可能性。这种方法通常利用安装在水面之上的摄像头，对水下床面进行拍摄，从而构建出水下地形模型。尽管这种方法在某些条件下能够提供高分辨率的地形数据，但其在水下环境中的适用性和准确性仍存在诸多疑问。特别是在水下环境中，由于光线在水面和空气之间的折射效应，导致水下地形模型的高程被高估，这可能会影响模型的精度和可靠性。因此，如何有效校正这种折射效应，以及如何评估其他影响因素对水下地形测量的干扰，成为研究的重点。

本研究旨在探讨通过水体SfM光度测量技术在不同条件下对水下砾石床面统计特性的影响。研究团队通过一系列在直渠道中进行的实验，模拟了自然砾石床河流的规模，以控制床面纹理、流速、地面控制点（GCP）布局以及折射校正等因素。实验结果表明，在低流速且沉积物输移有限的情况下，通过水体SfM光度测量技术可以较为准确地估算砾石和沙覆盖床面的四个基本矩（均值、方差、偏度和峰度）。此外，使用水下GCP和进行折射校正能够显著提升该技术在预测沙床和砾石床面统计特性方面的性能。然而，对于水平相关长度和hurst系数等参数，该技术在水下环境中仍存在较大的误差，使得直接估计这些结构函数的输出变得困难。

尽管如此，研究发现通过水体SfM光度测量技术能够较好地记录不同流速条件下砾石床面和沙床面的二维结构函数轮廓的形状和方向。这意味着即使在某些统计参数存在误差的情况下，该技术仍然能够在一定程度上反映水下床面的复杂结构特征。这一结果对于理解河流床面的粗糙度尺度、表层装甲形成过程以及床面结构的演变具有重要价值。

通过水体SfM光度测量技术的应用，不仅可以提高对水下地形的测量精度，还能为后续的水动力学建模提供基础数据。例如，这些水下地形模型可以被导入计算流体动力学（CFD）模型中，以模拟复杂的水流条件和沉积物输移过程。这对于研究河流的侵蚀、沉积以及生态系统的动态变化具有重要意义。此外，通过对比水下和干燥床面模型的统计特性，研究团队还发现了一些有趣的规律，例如在低流速条件下，水下模型能够较为准确地反映床面的统计特征，而在高流速条件下，由于沉积物输移的增加，测量误差显著上升。

为了进一步验证这些发现，研究团队在实验中对不同床面纹理（沙覆盖与砾石覆盖）、流速、GCP布局（水下GCP与干地GCP）以及折射校正等多种条件进行了系统测试。通过分析水下模型与干燥模型之间的差异，他们量化了统计变量的误差，并探讨了这些误差的来源。结果显示，水下GCP的使用和折射校正措施在一定程度上能够减少误差，提高模型的准确性。然而，这些措施并不能完全消除误差，特别是在某些复杂的统计参数上。

研究还指出，通过水体SfM光度测量技术在不同流速条件下对床面统计特性的影响是复杂的。在低流速条件下，该技术能够较为准确地捕捉床面的粗糙度和结构特征，而在高流速条件下，由于水流的扰动和沉积物的快速输移，模型的精度明显下降。这表明，在应用该技术时，需要根据具体的水流条件进行调整和优化。例如，在高流速条件下，可能需要增加GCP的数量或改进其布局，以提高模型的稳定性。此外，对于某些特定的统计参数，如水平相关长度和hurst系数，可能需要结合其他测量方法或进行更精确的校正，以获得更可靠的结果。

除了技术因素外，研究还强调了环境条件对测量结果的影响。例如，水深的变化可能会影响光线的传播路径，从而对模型的精度产生影响。同样，床面纹理的复杂性也会对测量结果造成干扰。在某些情况下，床面的不规则纹理可能会导致特征点的识别困难，进而影响模型的构建。因此，在实际应用中，需要综合考虑这些因素，并采取相应的措施进行优化。

总体而言，通过水体SfM光度测量技术在水下环境中的应用仍然面临诸多挑战，但其在获取高分辨率地形数据方面的潜力不容忽视。研究团队的成果为这一技术的进一步发展提供了重要的理论依据和实践指导。他们不仅揭示了该技术在不同条件下的表现，还提出了在实际应用中应如何优化参数设置，以提高测量的准确性。这些发现对于推动水下地形测量技术的进步，以及深化对河流床面动态变化的理解具有重要意义。

在实际应用中，通过水体SfM光度测量技术可以为河流管理、生态保护和灾害预警等领域提供关键数据支持。例如，在洪水预警系统中，精确的水下地形数据可以帮助预测水流的路径和速度，从而提高预警的准确性。在生态研究中，水下地形数据可以用于分析水生生物的栖息环境和迁徙路径。此外，该技术还可以用于监测河流的长期演变，为水资源管理和环境治理提供科学依据。

为了确保通过水体SfM光度测量技术的可靠性和有效性，研究团队建议在高流速条件下采用更加精细的GCP布局和更先进的折射校正方法。这不仅可以提高模型的精度，还能减少因水流扰动导致的测量误差。同时，研究还强调了在实际应用中需要对不同环境条件进行充分的实验验证，以确保技术的适用性。例如，在不同的水深、流速和床面纹理条件下，需要调整测量参数，以适应实际需求。

此外，研究团队还指出，通过水体SfM光度测量技术在获取水下地形数据的同时，还可以用于研究水流与床面之间的相互作用。例如，水流速度和方向的变化会影响床面的侵蚀和沉积过程，而这些过程又会反过来影响水流的形态和路径。因此，结合水下地形数据和水流数据，可以更全面地理解河流的动态变化，为相关研究提供更丰富的信息。

总的来说，通过水体SfM光度测量技术在水下环境中的应用是一个值得深入研究的领域。尽管在某些统计参数上仍然存在误差，但该技术在记录床面结构特征和提供高分辨率地形数据方面具有显著优势。随着技术的不断进步和实验条件的进一步优化，预计未来这一技术将在水下地形测量和河流动力学研究中发挥更加重要的作用。