地理环境是人类赖以生存和发展的物质基础,地理空间信息数据是人类认知地表过程的重要积累。如何通过遥感技术获取并解析的空间信息数据高效、直观、多维、有组织的对普通人进行表达,是一项十分有意义的工作。基于遥感卫星的空间数据采集具有宏观、大尺度特点,也能够实现长时间重复对地监测,基于遥感数据的动态可视化技术可实现空间和时间维度动态直观展现。而随着无人机向民用领域的不断普及,地理空间信息的获取已经不再局限于传统的遥感卫星技术手段,对于一些要求短时、快捷、小范围的作业任务,无人机低空遥感具有十分明显的优势。本文针对当前无人机在涉水环境调查和监测中的应用,实现了一套基于无人机的涉水环境数据采集与水环境空间要素动态可视化表达技术,实现了水陆交汇混合区域的空间信息多要素解析与动态可视化表达。本文的主要研究包括以下几个方面的内容:(1)遥感影像采集和数据处理:结合实际工作需要,现场踏勘选取多个重要的水陆交汇实验区实施多次的航拍作业,采集研究区域的低空遥感影像。针对获取的异常影像,利用直方图匹配算法对色调异常的原始航片进行预处理。探索了尺度不变特征变换算法完成图像特征点的检测、匹配,介绍了运动恢复结构和多立体视觉算法重建影像的三维点云模型。最后,通过搭建Open Drone Map开源的遥感影像处理平台对采集的低空遥感影像进行处理,制作出实验区的数字正射影像以及原始的数字表面模型。(2)遥感影像分类和DSM晕渲:在数字正射影像的基础上,通过目视解译提取不同地物类型的训练样本,选择了利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法完成地物类型的分类并对分类精度进行评价,将正射影像与分类影像进行颜色渲染与透明度的叠加融合,实现分类影像的纹理特征表达。在DSM数据渲染上,利用山体阴影Hillshade算法对原始的DSM进行晕渲得到立体效果的数字表面模型,通过高程信息赋予连续的色阶得到具有色彩的数字表面模型,最后将两者进行透明度叠加融合,增强了DSM的视觉效果。(3)多要素动态可视化表达,把通过上述实验得到的数字正射影像、地物分类影像、数字表面模型作为三种不同的动态可视化表达要素。设计动态可视化表达算法,通过几何方程、运动方程的参数开展与帧图像提取,模拟无人机的抬升、飞行、降落状态下的动态视频过程,并通过多视窗拼图策略调度表达出三种不同的要素,同时依据要素自身的特点展现视窗内的关键参数,如飞行面积等。