摘要
本研究评估了一种基于无人机的多传感器方法在成本效益方面的优势，该方法用于在美国犹他州北部的两条山区河流——洛根河和布莱克史密斯福克河，在中等洪水发生期间及之后对河流走廊状况进行监测。研究区域涵盖了城市、农村和农业用地、水工建筑与桥梁以及鱼类通道设施。研究中使用了DJI Matrice 300无人机，配备了两种不同的传感器：AgEagle Altum-PT多光谱相机和R3 Pro V2双回波激光雷达系统。工作流程包括无人机飞行规划与数据采集、多光谱数据与激光雷达数据的后期处理、空间分辨率与精度评估，以及对处理后数据的分析。多光谱数据经过后期处理后得到了空间分辨率为0.0432米的正射影像，而无人机激光雷达则生成了空间分辨率为0.05米的数字高程模型/数字地形模型。激光雷达精度评估结果显示，布莱克史密斯福克河的垂直方向均方根误差约为0.0602米，而洛根河的这一数值为0.0782米。研究结果表明，多光谱影像与双波段激光雷达是一种具有成本效益的详细遥感手段，这两种传感器能够为洪水及河流走廊状况评估提供互补信息。多光谱影像有助于判断洪水范围、植被状况、相对浊度以及温度分布特征，而激光雷达则可以捕捉地形和地表特征，如河岸、堤坝、洪泛区表面、河道变化情况以及各类建筑设施。整合后的数据集可用于绘制最大洪水范围图并估算洪水水位。此外，这些数据集还能支持流域尺度的水利建模、流域水文分析、河流走廊生态研究、洪泛区状况评估以及洪水实时监测，同时也可为相关政府部门和保险公司提供洪水风险或灾后影响评估的数据支持。
