作为精密仪器，南极独有的地理环境要素对无人机运行性能造成了影响，同时考察现场的后勤支持条件困难，也制约了无人机飞行的时间窗口，建议操控者在设计试验之初就要予以考虑。

一套完整的无人机遥感系统通常由飞行平台、载荷、控制系统、动力系统、无线通讯系统和数据处理软件等多个模块组成，并可以根据多种规则对应不同分类体系，见图 1（标红的类别是目前南极科学研究中的主流机型），如基于飞行平台可以分为固定翼、多旋翼、直升机、混合翼等。

图  1  无人机分类体系

Figure 1.  Classification System of UAV

南极被称为世界风极，主要气象控制要素包括下降风、海陆风、低空切变和晴空湍流等。不同重量无人机的抗风能力有所差异（见表 1），经过特殊的空气动力学设计可以显著提高其抗风能力^[11]。尽管无人机飞控算法愈发完善，在南极实地作业前仍有必要收集和分析测区的历史气象资料。在表 1中，LiDAR（light detecting and ranging）为激光雷达。

南极也是世界寒极，纵使在考察任务集中的夏季，气温仍普遍低于0 ℃。低温将显著降低锂电池的续航能力，即便采用燃油推进，其他机电设备仍需依赖锂电池供电，在作业时，需要考虑低温带来的放电损失，在规划任务时适当减小航程。对电池增加物理保温是一个简便经济的解决方案。

高纬极区的地磁倾角大，水平分量小，磁经线迅速收缩，磁差变化比较大。目前主流的固定翼无人机飞控系统对地磁定向的直接依赖较小，虽然有基于卡尔曼滤波的算法，但局部地磁异常仍会导致误差累积滤波发散，进而造成无人机航向漂移。

南极的人工电磁环境较为纯净，地面基站与无人机通讯距离在内陆冰盖可达10 ‍km以上。如果作业区域位于考察站、船附近，大功率科研设备、通讯设施发出的无线电波有可能会干扰无人机通讯链路，但短暂中断并不会影响正常作业。

极昼极夜是极区特有的地理现象，这使得太阳辐射的时间分布极不均匀。光学镜头对太阳辐射和地表反射都很敏感，尤其是占主导的冰雪和少量裸岩表面反射特性相差极大，难以同时保留这两种地物的细腻特征，需根据任务对曝光平衡做调整。研究表明，极昼期间低太阳高度角对测图产品精度的影响较小^[7]。而对反射率极高的初雪，在正午过强的太阳辐射下，要考虑避免过曝。类似地，降雪可能使得地表覆盖变化剧烈，在多时相匹配时容易引入粗差。

由于生态环境脆弱，南极条约体系对各国的考察行为做出了严格细致的规定。无人机属新兴装备，目前尚难以对其环境影响进行系统评价，但为了安全和环保起见，在2015年，国际南极旅行经营者协会已经明文禁止了普通游客以娱乐为目的在南极使用无人机^[12]。针对科研用途，2016年由国家南极局局长理事会（Council of Man‍agers of National Antarctic Programs，COMNAP）召集12个考察大国讨论形成了操作指南^[13]，主要考虑了避免对企鹅、海鸟的惊扰。

国内外南极无人机遥感的文献发表现状中，英文学术语境下无人机有多个对应的术语，常用的有drone、UAV、UAS（unmanned aerial system）、RCV（remote‐controlled vehicle）、Aerial Robot、RPV（remotely piloted vehicle）、RPAS（remotely piloted aircraft systems）等。基于Web of Science、中国知网、谷歌学术等主流数据库，系统地检索了本领域内的中英文资料；同时为了尽可能全景地展现本领域的研究面貌，除了正式发表的期刊论文以外，还收录了相关的会议摘要、学术海报、权威报道、项目申请书等非正式出版物。需要说明的是，本文基于狭义的无人机概念仅特指航空平台，有时一些文献也将无人艇、无人船、水下机器人、冰盖机器人等涵盖在广义的无人机概念中，并同样使用“drone”“UAS”等关键词，本文后续的分析讨论均排除了上述检索结果。截至2020‐01，共收集了4部专著（章节）、31 ‍篇会议（论文、摘要、海报）、56篇期刊论文、4 ‍篇博士论文、9 ‍篇其他类型的报告，合计104篇文献。

从发表类别上来看，期刊论文占全部文献的一半以上（55%），其次是学术会议（28%），其余类别的仅占17%。虽有波动，大概每年都保持了期刊论文约占一半的比例关系，如图 2（a）所示。具体到期刊，可以大体划分为4类（括号内为检索的论文数量）：（1）极地冰雪类（18 ‍篇），例如，Polar Biology、Polar Science、Journal of Glaciology、Polar Record、Antarctic Science、The Cryosphere等；（2）遥感测绘类（13篇），例如，Remote Sens‍ing、International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、《测绘与空间地理信息》等；（3）航空机电类（9篇），例如，Journal of Aerospace Engineering、Mechatronics、Japan Society for Aeronautical and Space Sci‍enc‍es、Journal of Field Robotics、《北京航空航天大学学报》等；（4）综合地学类（16篇），例如，海洋Deep‍‐‍Sea Research Ⅱ、地貌Geomorphol‍ogy、环境Science of the Total Environment、生态Methods in Ecology and Evolution、动物Wildlife Research等。

图  2  文献发表统计

Figure 2.  Statistics of Literature on Antarctic UAV Work

同样，会议类文献也呈现类似分布特征，主流的学术会议包括：极地冰雪类（6篇），如SCAR‐Scientific Committee on Antarctic Research、POLAR‐Open Science Conference；遥感测绘类（8‍ ‍篇），如欧洲遥感实验室协会（European Association of Remote Sensing Laboratories，EARSeL）、ISPRS‐Annals of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences等；航空机电类（5篇），Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences、IEEE Internation‍al Conference on Automation and Logistics等；综合地学类（6篇），如美国地球物理学会地球科学联合会（European Geosciences Union General Assembly，EGU）。此外，北京师范大学和科罗拉多大学各有2篇博士论文。

从发表时间上来看，追溯最早的一篇南极无人机文献发表于2004年EARSeL^[14]。经历了2005—2006年空窗期，2008年迎来一个小高潮，美国^[15]、英国^[16]、德国^[17]、日本^[18]、中国^[8]5国考察队都不约而同地在2008年首次尝试引入无人机试验，推测这是与第四次国际极地年期间各国加大南极科考投入有关。由于涉及的技术当时尚未成熟，各国在选型上均属大型机，故而高昂的造价限制了进一步推广，“极地年”结束后，相关的项目经费也不得不缩减。此后，论文数目维持在少于5篇的低位水平，直到2014年迎来爆发式持续增长，几乎每年发表的成果都在10篇以上，至2018年达到最高值19篇。笔者认为，不同于2008年国际项目驱动下的“昙花一现”，这一次高潮是电子元件微型化、组合导航系统、飞控稳定性等各技术领域综合提升的必然结果。

从发表国别来看，澳大利亚和美国都超过了20篇，且时间跨度大、项目延续性强，是南极无人机研究力量的第一梯队，如图 2（b）所示。两国的无人机选型方向并不一致，美国凭借强大的军事技术转移，集中发展搭载探冰雷达和气象探针的重型、大型固定翼^[19]；而澳大利亚充分发挥南半球敏捷的地缘优势，深耕搭载光学相机的轻小型多旋翼^[20]。加上德国，这3个国家占据了超过一半的论文成果。英国、波兰、中国三国的研究实力居于第二梯队，发表超过2篇文献的国家还包括葡萄牙、日本、俄罗斯、挪威、法国。可以看出，上述国家大多本身也是南极考察的主流强国，但因为后期无人机技术门槛降低，波兰和葡萄牙也通过与强国合作实现“弯道超车”，近年来诸如巴西^[21]、西班牙^[22]、捷克^[23]等国也相继进入南极地区开展无人机试验。

从发文机构来看，大学占据绝对主导地位，在104篇文献中共涉及119所大学，占到全部机构记录次数的66.5%。某些大学已在细分领域凭借多年的积累形成了优势，如塔斯马尼亚大学就贡献了15篇论文，占到澳大利亚全部成果（24篇）的62.5%，全部检索文献的14.3%，是本领域研究实力最强的机构；科罗拉多大学（8篇）、耶拿大学和华沙科技大学，也都是对本国贡献最大的机构；其他发表 5篇及以上成果的高校还有：卧龙岗大学（7 ‍篇）、北京师范大学（5‍篇）、里斯本大学。除大学外，其他发文机构还包括各国的南极考察实施单位（17篇），如澳大利亚南极局（3篇）、英国南极调查局（3篇）和日本国立极地研究所（3 ‍篇）；国家科学院（8篇），如波兰生物化学物理研究所（4篇）和俄罗斯应用数学研究所（4篇）；大气和海洋研究机构（16篇），如图林根可持续与气候保护研究所（Thuringian Institute of Sustainability and Climate Protection，ThINK）（8篇）、美国海洋和大气局（4篇）；航空动力研究机构（5 ‍篇），如美国航空航天局（3篇）、波兰空军技术研究所（3 ‍篇）；科普与保育机构（4篇），如博物馆和自然保护区等；其他研究机构和业务单位（4‍ ‍篇），如黑龙江测绘地理信息局。此外，还出现了与上述研究机构合作或为其提供成像服务的商业公司6次。同时，各机构之间往往就某个领域形成多种稳定的合作关系，最常见的是大学与所在国家的极地考察管理机构，比如，在苔藓监测领域，塔斯马尼亚大学与澳大利亚南极局合作；在航磁调查领域，福冈大学与日本国立极地研究所合作^[24]。同一个国家的大学与研究机构合作，比如，耶拿大学与ThINK合作探究无人机噪声对企鹅的影响^[25]，圣彼得堡大学与俄罗斯科学院合作研究冰川地貌建模^[26]。还有基础科学与工程应用相结合的合作形式，比如，华沙大学地理信息与制图系与华沙科技大学空气动力与应用力学系合作从事设备研发与应用测试^[27]。同一所大学内部不同院系的合作，比如，记录发表机构同为科罗拉多大学，实际上是由大气与海洋科学系、航空工程科学系、环境科学研究所3个内部院系合作完成^[28]。多个商业公司也为上述研究机构提供技术支撑。整体而言，跨国的合作虽然存在，但比较少见。

从试验地点来看，几乎所有无人机试验都分布在对应国家的考察站附近，划分为西南极、东南极、南极半岛和南大洋及其外围岛屿4个区域，如图 3所示，其中，红色五角星表示中国站点，红点表示其他国家站点，绿线表示分区界限，位置和数量做了一定比例近似。共计西南极15次，集中在麦克默多站（美国）；东南极37次，集中在凯西站（澳大利亚）、进步站（俄罗斯）、中山站（中国）和昭和站（日本）；南极半岛30次，多集中于南设得兰群岛（24次），这是因为包括中国长城站在内的众多考察站都在此选址；南大洋及其外围岛屿9次，分布零散。

图  3  无人机作业在南极空间分布

Figure 3.  Spatial Distribution of the UAV Work in Antarctica

无人机在南极的科学应用与搭载的传感器密切相关。从载荷来看，光学相机居于主导地位，其中，未加特殊说明的绝大多数是普通民用相机，个别是经过严格镜头定标的专业测量级相机，还有一例5镜头倾斜摄影测量相机^[29]。一般而言，大气探针（18例）用于测量风力、风向、气压、气温、湿度5种基本气象变量，也有特殊订制的气溶胶采样器^[30]和下行短波辐射计^[31]各一例。微波雷达（8例）的结构更为复杂，它通过主动发出高功率的脉冲穿透冰盖探测基岩地形，因而消耗更多能量，且对飞行平台的稳定性和承重力提出更高要求，通常大型或重型机方可胜任^[18]。激光雷达扫描/高度计（5例）在通过点云刻画地物的三维几何方面独具优势^[32]。热红外成像仪（4 ‍例）则获取地物的长波辐射反演表面热力学温度^[33]。多/高光谱成像仪（3例）将高分辨率的优势进一步拓展到光谱空间，可以发掘不同类型冰雪精细的反射特征^[34]。航磁计（3例）主要用于矿物构造的地球物理调查^[18]。在汇总主要研究关键词的基础上（见图 4），分7个具体的应用领域综述关键文献和分析研究趋势。

图  4  无人机在南极科学中的主要研究关键词

Figure 4.  Research Keywords in Antarctic UAV Work

航空动力是无人机实现飞行的基石学科。对于南极应用而言，本领域的文献集中在针对极端低温强风条件下对通用无人机的改进。Lorenz^[35]最早注意到低温下飞行速度与能耗的曲线关系。针对强风环境，华沙科技大学基于空气动力学原理改进翼载和重量动力比例设计出两种适用于南极低空摄影测量任务的模型^[36]。北京航空航天大学则采用神经网络模型改进传统卡尔曼滤波算法，提高了导航系统的信息融合精度，保证了无人机在顺风、逆风和转弯的飞行品质，在中山站试验结果表明，在6级野外风源的情况下，平均定位误差缩小到10 m以内^[37]。总体而言，本领域技术发展趋于成熟，南极相关的研究力量更多转入具体的基础科学与工程应用。

搭载气象探针的无人机能获取中尺度的海洋、大气状态变量。科罗拉多大学对无人机在海气能量交互过程中的应用十分关注，并在罗斯海麦克默多湾的冰间湖完成了唯一一次越冬期间的任务^[38‐39]，该研究表明，可通过无人机廓线观测推断边界层垂直结构，计算显热通量，在局地尺度对基于遥感卫星和固定台站的传统观测手段做出必要补充。为了达到采样高度的极限，日本科研人员开发出一种气球助力的无人机，待搭载气溶胶采样器的平台到达指定高度后滑翔返回地面站，在昭和站试验高度超过了10 000 m，是南极无人机飞行的最高纪录^[30]。

2015年澳大利亚首次尝试利用无人机实时传输的画面为“极光号”破冰船的航行提供依据，初步验证了无人机在海冰导航应用中的价值^[40]。中国第33次南极科考队基于无人机收集的影像数据对固定冰进行判读，发现中山站沿岸海冰表面形态多样，蕴含丰富的形变发育信息，包括边缘冰区的破碎过程、水平拉伸的平行冰脊、相向挤压碰撞的粗糙纹理、风吹雪垄的定向排布等，进一步拓展了应用领域^[7]。目前研究的另外一个前沿方向则是利用无人机追踪大型冰山，深入理解其漂移特征^[41]。

无人机对冰川学观测具有划时代的意义^[42]。低成本的相机载荷足以解析表面特征，并推导出反照率、冰流速、裂隙宽度等关键参数；基于多时相数据，还可以进一步刻画接地线随潮汐消涨、表面融池发育过程和前端崩解动态，如图‍ 5所示。如俄罗斯科学家用无人机详尽记录了一次冰坑塌陷的整体过程^[43]。这不仅是在南极对小尺度冰貌的首次近距离观测，也为中国类似的工作提供借鉴。在垂直维度上，搭载甚高频微波雷达的大型无人机能够获取冰盖内部的成层结构，这对于物质平衡的精确估算、冰川流动的模拟和冰芯钻探的选址都是不可或缺的信息^[15]。

图  5  达尔克冰川无人机数据

Figure 5.  UAV Data of Dalk Glacier

无人机是获取地貌资料的革命性工具。以南极广泛分布的寒区地貌为例，波兰最早完成了乔治王岛局部的冰缘地貌无人机制图，并对其坡度坡向进行了空间分析，结果共提取出19种地貌类型^[44]。作为最新进展，英国诺森比亚大学团队在西南极马蹄山谷相继对冰流沉积物粒径分布^[45]与蓝冰核碛物的年际演变^[46]开展了研究，继续推进无人机在更小空间尺度的精细地貌刻画能力。以图 6所示的拉斯曼丘陵为例，红框中表示相片匹配失败造成的高程噪声；在无控制点的情况下，由“穹顶效应”造成的径向误差在海平面上非常明显，这些都是地貌分析中值得注意的问题。

图  6  拉斯曼丘陵东部地貌晕渲图

Figure 6.  Shaded Relief Map of the Eastern Larsemann Hills

在目前已发表文献中，仅有日本考察队成功实施了无人机航磁试验，其研究表明初步测量地磁异常值与乔治王岛的玄武岩物理性质基本符合，但尚未达到实用推广的阶段^[18]。

南极生态系统具体分为低等植被与海洋动物，在这两个领域的研究无人机均有所贡献。由于终年低温，仅在南极沿岸和半岛地区发育出对气温、水分和紫外线辐射极其敏感的低等植被。苔藓监测研究集中在澳大利亚凯西站附近的风车岛如图 3所示。塔斯马尼亚大学最早使用搭载6‍波段的多光谱成像仪的多旋翼计算归一化植被指数推断苔藓的健康状态^[47]。近年来，该团队又陆续测试了高光谱和热红外等多种新型无人机载荷，在多传感器集成应用于南极植被的研究方向上迈出重要一步^[35]。

企鹅是南极的标志性物种，它们的栖息范围、捕食关系、种群数量与气候变化密切相关^[48]。英国南极调查局最早对福克兰岛（阿根廷称马尔维纳斯群岛）的企鹅种群调查并推荐了一般性的操作规范^[49]。北京师范大学基于第32次中国南极考察在长城站收集的资料，统计出阿德雷岛共有5 063个企鹅巢穴，如图 7所示（红点为自动提取巢穴的局部放大）。相较于历史实地统计数据，该地区的巢穴数目呈现增长趋势，但不同种类的企鹅动态变化有所差别^[50]。研究表明，无人机对南极动物的生态调查已经从单纯的企鹅推广到海豹^[51]、鸥鸟^[52]、鲸鱼^[53]等其他物种。

图  7  长城站附近的阿德雷企鹅栖息地

Figure 7.  Adelie Penguin's Habitat Near Chinese Great Wall Research Station

自从2007年中国首次成功实施南极无人机航飞以来，先后有多家单位赴考察站区开展了各种类型、各种任务的无人机试验，如表 2所示，不仅获取了大量宝贵的科研数据，同时也锻炼了现场的组织能力，积累了丰富的作业经验。在回顾总结发展历程的基础上，基于上述调研提炼前沿趋势，为中国南极无人机工作的进一步发展提供对策与建议。

第24次南极科学考察期间，北京航天航空大学成功实施了无人机飞行试验（见图 8（a））^[8]。自主开发的“雪雁”无人机在中山站上空成功执行5 ‍次试飞和2次数据采集，通过搭载的红外辐射计、数码相机测量海冰温度和形态特征，标志着中国极地科考机器人的研究及应用进入一个新的阶段^[37]。试验表明，该系统对东南极夏季气候环境有较好的适应性，高纬度和大磁偏角对导航系统的影响较小^[54]。基于上述成功经验，中国极地研究中心和北京航空航天大学机器人研究所继续联合研制了“贼鸥”和“大白鲨”两种固定翼机型，并先后在第26、30、31次南极考察中成功实施飞行任务。

图  8  无人机作业现场

Figure 8.  Field Work Scenes

针对南极恶劣的自然地理特点，北京师范大学于2014年组建极地无人机研究团队，致力于极端环境下应用无人机支撑南极科学研究，目前已经发展了“极鹰‐固定翼”和“极地精灵‐多旋翼”两个系列的无人机队（见表 1）。第31次南极科学考察期间，科研人员携“极鹰‐Ⅰ”型固定翼对中山站所在的拉斯曼丘陵和附近达尔克冰川实施测绘作业（见图 8（b）），该任务对应的航线规划如图 9所示，蓝、红、绿分别代表 3个架次，统一设置航高560 m，地面采样距离15 cm，航向重叠度80%，旁向重叠度60%，完成了覆盖达尔克冰川和拉斯曼丘陵的三维影像。相关工作被《人民日报》头版报道^[55]，成为中国南极无人机工作里程碑式的成果。

图  9  航线规划图

Figure 9.  Flight Planning Map

自从2016年开始，中国的南极无人机工作逐步走向深入分析、揭示机理的实际应用阶段。第32次南极考察期间，黑龙江测绘地理信息局的科研人员采用1个垂直+4个倾斜的5镜头无人机云台和倾斜摄影测量技术，完成了中国首张南极科考站区三维实景地图^[29]。北京师范大学则派出团队在阿德雷岛开展企鹅栖息地环境调查（见图 8（c））。第33次南极科学考察期间，北京师范大学无人机团队首次利用无人机揭示了海冰表面的纹理结构特征并应用成果支持“雪龙”号海冰卸货保障。2016年，该团队还对中山站附近的达尔克冰川及前端崩解物质进行了高频次航拍，成功捕捉到鹰嘴岩附近冰坑塌陷前后的地形变化^[56]。第34次南极科学考察标志着中国利用无人机开展环境调查进入到“业务化”运行的阶段（见图 8（d））。北京师范大学继续延长达尔克冰川监测的时间序列，密集观测不仅揭示了夏季表面融池和径流的水文发育特征（见图 5（a）），而且基于图像相关性追踪技术提取表面冰流速^[57]（见图 5（c））。他们首次测试了多旋翼搭载激光雷达对鹰嘴岩冰坑的几何形态，并进行了建模（图 10），初步成果表明，直接基于三维点云相比于光学摄影测量手段更能保持冰块和表面裂隙的形态细节。2016年，中国极地研究中心与吉林大学联合研发的航磁固定翼也成功收集到中山站附近的地磁资料。第35次南极科学考察中，同济大学利用多旋翼无人机搭载光学相机对候选冰盖机场进行详尽测绘。值得注意，第36 ‍次南极科学考察首次进入泰山站区开展搭载冰雷达试验，进一步拓展了中国南极无人机的载荷种类和应用范围。2016年，北京师范大学则首次开展了无人机与“冰路一号”极地小卫星同步观测，旨在基于定位精度更高的无人机测图产品评价小卫星成像性能，进而将南极遥感观测体系推向“空‐天‐地”一体化。以中山站附近的达尔克冰川为例，地面交会观测的绝对定位精度能够达到厘米级^[58]，而无人机测图产品的平面精度仅为0.63~1.34 m，高程精度为0.96~2.02 m^[59]。尽管当前利用无人机进行测图的绝对定位精度比地面实测低一到两个量级，但对于定轨与姿态较为粗糙的低成本光学小卫星，仍不失其应用价值。

图  10  鹰嘴岩冰坑建模

Figure 10.  Modeling the Ice Doline Near Yingzui Cliff

经过上文分析，发现近年来无人机在南极科学考察应用中呈现出一些明显的发展趋势：（1）‍从技术角度来看，直接由底层开始研发飞行系统的项目减少，更多团队选择直接在成熟商业方案的基础上略加改造用于科学研究；（2）从协同角度来看，从单一的低空无人机航拍，逐步发展到无人机与无人船/艇、卫星、实测配合的“空‐天‐地‐海‐冰”的多尺度立体观测体系；（3）从定位角度来看，地磁校准异常是以往在南极操作无人机常见问题，现已逐步发展到基于差分GPS高精度定位定姿技术，免除布设地面控制点的危险；（4）从参与角度来看，无人机已不再是早年考察强国和大机构的专利，在“飞入寻常百姓家”的同时跨单位、跨国家之间合作联系愈发凸显；（5）‍‍从时间角度来看，由单次飞行的数据获取逐步转向多时相序列产品刻画动态过程；（6）从空间角度来看，由后勤方便的考察站区附近逐步深入到作业环境更恶劣的内陆冰盖；（7）从载荷角度来看，由简单的光学镜头逐步发展集成多光谱、探冰雷达等的多源一体传感装备；（8）从应用角度来看，无人机由最早的大气、冰川不断拓展到与生态、地貌等更多交叉学科的研究领域，以及破冰船导航、突发灾害救援等对实时性要求高的场景。

中国的南极无人机应用起步较早，并在后来的发展过程中基本保持在国际前列，然而相比于美国、澳大利亚等南极考察强国仍有不少欠缺。基于上述调研，提出若干有针对性的建议，以期辅助极地科技发展战略的制定。（1）继续开发新机型。目前仅有美国凭借强大的科技优势占据了南极重型无人机的顶端。尽管商业方案可以解决中国多数研究中的数据收集问题，考虑到未来开发南极的种种不确定因素，长远来看巡航里程1 000 km以上的固定翼无人机方可满足南极冰盖长断面、大范围覆盖观测需求。同理，中国尚未在南极试验垂直起降的固定翼飞行器和水上滑翔机，前者能够结合固定翼和多旋翼的优势，后者能摆脱船载起飞的甲板空间限制；另外一个借鉴的方向则是日本发展的气球助力长航时浮空滑翔器，能够满足对动态目标的定点监测需求。（2）集中突破电池技术。南极无人机普遍采用的锂电池重量大，且在低温中充放电效率会有损失，在极地环境下的续航能力比常温地区下降约20%。在野外露营等后勤保障条件和时间窗口极端有限的情况下，电源成为制约作业效率的主要因素，因此有必要针对极地低温环境研究快速充电和智能保温技术，更高能量密度的新型电池以及燃料电池等新技术也是未来的发展方向。（3）综合传感器集成。目前中国工作主要依赖传统的光学相机，激光雷达、探冰雷达和航磁计仍处在测试阶段尚未推广，更先进的新型遥感载荷如多/高光谱成像仪、微型合成孔径雷达等应提前规划布局。（4）‍鼓励跨学科深入合作。无人机的发展需要与应用密切结合，这要求来自不同学科背景的研究人员合作。目前国家的测试工作居多，而鲜见对某一领域较为深入系统的分析，导致标志性的成果还不够突出，以后需要提高发表论文的层次。（5）推动国内外的交流共享。由于种种原因，涉及中国南极考察无人机项目的执行单位之间仍缺乏有效合作，数据共享的意识淡薄、途径有限，往往存在不必要的重复工作；另一方面也需要推动国际交流，如在2017年中智联合南极科考期间，西班牙和智利的研究人员都先后对中国的无人机遥感工作表达了浓厚的兴趣。（6）参与国际规范的制定。无人机对南极考察而言尚属新生事物，目前的管理规范还处于探索阶段，可以预见，随着无人机使用频次的增多，易造成安全隐患。2016年COMNAP发布的不具备法律约束力的《操作指南》中鼓励各国共享经验^[13]，中国应该积极参与到南极科学委员会关于无人机使用条款的讨论和制定中，彰显考察大国责任。

随着软硬件不断升级成熟，无人机遥感技术作为“空‐天‐地”联合观测系统的重要一环，越来越多地参与到国内外南极科学考察中。本文首先分析了南极独有的地理环境要素对无人机作业的特殊影响，包括低温、强风、光照、电磁等。为了展现当前南极考察中无人机应用的研究进展，本文收集了截至2020‐01的4种类别的相关文献，发现近十年发表数量进入快速增长阶段，试验地点遍布全南极的重点考察区。其中，大学作为科研机构中最重要的主导力量，越来越多地参与到各种形式的合作当中。基于南极无人机涉及传感器的分类，本文通过综述7个领域中的前沿和代表性文献，认为无人机能够在多种时空尺度上对冰盖、海洋、大气、地貌、生态等动力过程灵活采样，对深入理解南极变化机制发挥独特优势。

就研究实力而言，中国的南极无人机开发与应用水平处于第二梯队，与美国、澳大利亚尚存较大差距。本文在总结中国南极考察中的无人机研究关键进展的基础上，提炼出8点发展趋势，并给出6条针对性的对策建议，比如，推动各国考察站建立共享网络将空域管理纳入统一框架，在对无人机操作手进行资格认证的同时也要制定周全的应急预案。当前5G技术、通讯卫星技术方兴未艾，随着南极通讯基础设施建设的完善，未来或可实现对无人机的无人值守作业及数据的实时传输。

诚然，仍有不少亟待解决的问题制约着无人机在南极科学中的应用，比如，电池续航和环境管理等。总体而言，无人机在南极应用中技术日趋成熟，经验也越来越丰富，可以作为南极科学考察的“常规武器”，不仅能为科学研究提供多样的高分辨率数据，还能够用于业务保障、应急救援等诸多方面。相信未来无人机在南极科学考察中还将会有更广阔的应用前景。