[论文解读] Velocity variations at Columbia Glacier captured by particle filtering of oblique time-lapse images

Douglas Brinkerhoff, S. O’Neel|arXiv (Cornell University)|Nov 15, 2017

Cryospheric studies and observations参考文献 34被引用 4

一句话总结

本文提出一种基于粒子滤波的方法，用于从倾斜的延时影像中估算冰川表面速度，通过基于图像互相关性的概率粒子重采样，实现对遮挡和光照变化的鲁棒运动追踪。该方法在哥伦比亚冰川实现了日分辨率的速度估算，揭示了冬季稳定、夏季因融水导致加速以及秋季因冰下排水效率降低而减速的季节性变化，与TerraSar-X数据高度一致。

ABSTRACT

We develop a probabilistic method for tracking glacier surface motion based on time-lapse imagery, which works by sequentially resampling a stochastic state-space model according to a likelihood determined through correlation between reference and test images. The method is robust due to its natural handling of periodic occlusion and its capacity to follow multiple hypothesis displacements between images, and can improve estimates of velocity magnitude and direction through the inclusion of observations from an arbitrary number of cameras. We apply the method to an annual record of images from two cameras near the terminus of Columbia Glacier. While the method produces velocities at daily resolution, we verify our results by comparing eleven-day means to TerraSar-X. We find that Columbia Glacier transitions between a winter state characterized by moderate velocities and little temporal variability, to an early summer speed-up in which velocities are sensitive to increases in melt- and rainwater, to a fall slowdown, where velocities drop to below their winter mean and become insensitive to external forcing, a pattern consistent with the development and collapse of efficient and inefficient subglacial hydrologic networks throughout the year.

研究动机与目标

• 开发一种鲁棒的、基于概率的方法，用于从不稳定、倾斜的地面延时影像中估算冰川表面速度，无需精确的地面控制点或稳定的相机位置。
• 解决地面延时成像中周期性遮挡、光照变化以及缺乏特征点等挑战。
• 通过融合多台相机的观测数据，提升速度估算的准确性与不确定性量化能力。
• 捕捉裂谷型冰川流动的季节性动态，特别是对融水和降雨输入的响应。
• 在完整年度周期内，将该方法与高分辨率TerraSar-X卫星数据进行验证。

提出的方法

• 该方法采用粒子滤波，对冰川表面运动的随机状态空间模型进行序列更新，将位置和速度表示为粒子。
• 每个粒子的似然度通过计算参考图像块与后续图像中候选块之间的平方差和（SSD）得出。
• 根据似然度进行粒子重采样，高权重粒子被向前传播，从而在不确定性下实现鲁棒追踪。
• 该方法通过依赖预测动力学和多假设追踪，自然地处理部分遮挡问题。
• 速度估算基于粒子位置的后验分布，不确定性通过粒子分布的离散程度进行量化。
• 该方法可通过融合多台相机的观测数据推广至多相机场景，以约束流动方向并提高精度。

实验结果

研究问题

• RQ1 在相机位置不稳定和光照变化的条件下，如何从倾斜的地面延时影像中准确估算冰川表面速度？
• RQ2 与传统特征追踪相比，粒子滤波方法在遮挡和误匹配方面的鲁棒性提升程度如何？
• RQ3 哥伦比亚冰川的速度变化与季节性融水和降雨输入之间存在何种关联？
• RQ4 该方法是否能在无精确地面控制或相机校准的情况下，产生可靠且具有日分辨率的速度估算？
• RQ5 基于延时影像推导的速度与独立的TerraSar-X卫星速度数据在多大程度上一致？

主要发现

• 该粒子滤波方法在冰川表面可见的所有时间段内，成功提取了三天滚动平均速度，实现了日分辨率的时间精度。
• 该方法与TerraSar-X推导的速度高度一致，验证了其在整个年度记录中的准确性。
• 哥伦比亚冰川表现出季节性循环：冬季速度适中，初夏因融水和雨水输入而加速，秋季则因排水效率降低而减速，速度低于冬季平均水平。
• 冰川对融水和降雨的响应具有明显的季节性，春季响应强烈，而在排水系统高效形成后，秋季响应微弱。
• 该方法有效处理了部分遮挡和光照变化，失败模式可通过不确定性估计反映，显示出良好的鲁棒性。
• 使用两台相机显著改善了流动方向的估计，且该方法可扩展至单相机运行，仅需对流动方向施加强先验。