無人機傾斜攝影在黃土地區(qū)泥石流災害調(diào)查與評價中的應用

管建軍，王俊豪，王雙亭，趙 慧，金華麗石樸杰

(1.河南理工大學，河南 焦作 450000；2.中國地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院，北京 100081；3.中國地質(zhì)大學(北京)，北京 100083)

無人機傾斜攝影在黃土地區(qū)泥石流災害調(diào)查與評價中的應用

管建軍1，王俊豪2，王雙亭1，趙 慧2，金華麗3石樸杰1

(1.河南理工大學，河南 焦作 450000；2.中國地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院，北京 100081；3.中國地質(zhì)大學(北京)，北京 100083)

本文針對傳統(tǒng)地質(zhì)災害地面調(diào)查效率低、成本高，輕整體、重局部的不足，引入無人機傾斜攝影技術(shù)，以求彌補傳統(tǒng)調(diào)查方法和手段的缺陷。首先闡述了傾斜攝影三維重建原理及“半定性半定量打分表”評價模型。以黃土地區(qū)趙家溝泥石流為研究對象，通過三維重建生成的實景三維模型、DOM和DEM，解譯并提取了如地層巖性、不良地質(zhì)現(xiàn)象等定性信息，分析并計算了流域面積、縱坡降等泥石流易發(fā)性定量評價因子。對比地面調(diào)查數(shù)據(jù)，得出趙家溝泥石流易發(fā)性得分分別為86分，96分，易發(fā)性程度均為中等，無人機傾斜攝影開展黃土地區(qū)泥石流災害調(diào)查與評價是可行的，獲取的信息比地面調(diào)查數(shù)據(jù)更科學合理。

無人機; 傾斜攝影；三維重建；黃土地區(qū)；泥石流調(diào)查評價；對比分析

0 引言

在黃土地區(qū)開展流域面積較大、地形復雜、交通條件差的泥石流單體調(diào)查工作時，利用傳統(tǒng)的人工調(diào)查方法，往往不能客觀、全面的對泥石流形態(tài)進行辨識，很多泥石流受岸坡陡峭、巖土體松散等客觀因素的限制，導致許多信息人工地面調(diào)查無法直接采集[1]，因此，現(xiàn)階段迫切需要快速、全面、精準的新技術(shù)手段及時、高效的獲取地質(zhì)災害信息。

目前，利用“3S(GPS,RS,GIS)”技術(shù)開展地質(zhì)災害調(diào)查已成為研究的熱點領(lǐng)域，很多學者進行了深入研究并取得了一定成果。王利將高精度GPS監(jiān)測技術(shù)用于地質(zhì)災害變形監(jiān)測，為了解和掌握不同地質(zhì)災害變形規(guī)律和特征提供了更精確數(shù)據(jù)支持[2]；金鼎堅等對國內(nèi)外使用較多的DP Grid，Pixel Grid，Inpho和DP Matrix無人機影像處理軟件從功能、時間效率、成果質(zhì)量和操作流程等方面進行了對比分析與評價，為地質(zhì)災害調(diào)查中DOM生成軟件的選擇提供了參考[3]；梁京濤等結(jié)合衛(wèi)星影像、航空影像和無人機正視影像等多種數(shù)據(jù)源按不同時間序列對汶川震區(qū)高位泥石流發(fā)育特征的動態(tài)變化進行監(jiān)測[4]；李亮等對比分析了災前衛(wèi)星影像、DEM和災后無人機影像、DEM數(shù)據(jù)，利用地質(zhì)解譯和GIS技術(shù)提取相關(guān)信息，準確評估了關(guān)嶺滑坡受災情況[5]。

現(xiàn)階段利用遙感技術(shù)在地質(zhì)災害方面的應用大多以衛(wèi)星、航空影像為數(shù)據(jù)源，基于二維影像成果進行分析研究[6-7]，主要集中在災后搶險救援、災害損失評估、次生災害應急調(diào)查與監(jiān)測等方面[8]，用于災前地質(zhì)災害單體調(diào)查與評估的研究并不多見，將無人機傾斜攝影技術(shù)用于黃土地區(qū)泥石流災害調(diào)查與評價的相關(guān)研究較少。鑒于此，本文采用無人機傾斜攝影技術(shù)進行地質(zhì)災害調(diào)查與評估，通過處理生成的泥石流單體的真實景三維模型，DOM及DEM可快速、精確的獲取所需信息，可快速、精確的獲取所需信息，為泥石流災害調(diào)查與評價提供了更加立體、宏觀的視角，可充分彌補地面調(diào)查過程中輕整體、重局部的不足，最后結(jié)合野外地面調(diào)查數(shù)據(jù)對比分析，旨在探討采用無人機傾斜攝影系統(tǒng)開展泥石流單體災害調(diào)查與評估的方法與思路。

1 傾斜攝影三維重建原理

無人機傾斜攝影是集航空技術(shù)、材料科學、導航定位技術(shù)、測繪技術(shù)、微電子技術(shù)、自動化控制技術(shù)、計算機圖像處理技術(shù)等于一體的新型攝影測量技術(shù)[9]。同時從一個垂直、多個傾斜(一般為四個)視角不僅可以獲取地表地物頂部信息，還能獲取立面詳細的輪廓和紋理信息，改變了傳統(tǒng)下視影像只能從垂直角度拍攝的局限[10]。無人機傾斜影像數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大，畸變大，重疊度高的特點，傾斜攝影三維重建主要包括聯(lián)合空中三角測量，多視影像密集匹配，點云處理及TIN網(wǎng)構(gòu)建，紋理映射及多細節(jié)層次(Levels of Detail,LOD)顯示等內(nèi)容，無人機低空傾斜攝影數(shù)據(jù)處理流程見圖1。

圖1 無人機傾斜攝影三維重建流程圖Fig.1 UAV oblique photography 3D reconstruction flow chart

聯(lián)合空三采用自檢校光束法區(qū)域網(wǎng)平差綜合迭代求解下視和傾斜方向地面點的三維坐標、影像的內(nèi)外方位元素和畸變參數(shù)，通過各平差單元模型光線束在空間的旋轉(zhuǎn)和平移，使模型之間的公共光線實現(xiàn)最佳交會，將整體區(qū)域最佳地納入到地面坐標系中，得到加密點成果[11]，從而建立起二維平面到三維空間的轉(zhuǎn)換過程，核心基礎(chǔ)方程如式(1)。

(1)

式中：x0,y0,f——影像的內(nèi)方位元素；

XS,YS,ZS——影像外方位元素中的三個線元素，也是攝站點S的物方空間坐標；

x,yX,Y,Z——分別為像點的像方坐標和對應地面點的物方空間坐標；

ai,bi,ci(i=1,2,3)——影像的外方位元素中的三個角元素組成的9個方向余弦；

Δx,Δy——因鏡頭光學畸變引起的像點坐標畸變差。

恢復下視與傾斜相機在場景中曝光的位置與姿態(tài)后，通過相機各類參數(shù)對原始影像進行畸變糾正，消除因鏡頭光學透鏡固有的透視失真產(chǎn)生的徑向畸變(包含桶形畸變和枕型畸變)和因生產(chǎn)制造、安裝上的缺陷導致鏡頭光學透鏡不完全平行于圖像平面而產(chǎn)生的切向畸變，獲得無畸變影像。平差解算的稀疏三維場景點無法滿足真實景三維模型的構(gòu)建要求，需采用多視角密集匹配算法生成大量密集點云，為構(gòu)建水密的三角網(wǎng)(TIN)提供充足的三維點，構(gòu)網(wǎng)前需對密集點云進行濾波抽稀等處理，剔除誤匹配的點，過濾數(shù)量較少、分布松散的點，以降低數(shù)據(jù)冗余，提高計算效率。

三維重建生成的TIN能較好的表達地表各種不規(guī)則復雜物體的內(nèi)凹和外凸，有效還原地表地物的空間幾何結(jié)構(gòu)，要想得到真實景三維模型還需賦予相應地物的紋理特征。傾斜影像的大重疊度、大數(shù)據(jù)量的特點，決定了紋理映射時大多數(shù)TIN都對應多張影像的相應紋理，根據(jù)攝影測量原理需將每一個TIN投影到影像上，進行可見性分析，根據(jù)一定原則(如面積最大、法向量鈍角最大等)優(yōu)選出最佳紋理反投影到模型上[12]，最后對三角面片上的紋理采取勻光、勻色使其接邊處色彩過渡自然，并采用多細節(jié)層次技術(shù)(LOD)減少每次加載數(shù)據(jù)時的計算時間，提高分層快速瀏覽的效率。

2 泥石流易發(fā)性評價模型

泥石流發(fā)生突然，誘發(fā)因子多變，加之不同地區(qū)地形地貌、氣象環(huán)境、人工活動等狀況不同，導致各地域泥石流發(fā)生的風險程度也各不相同[13]。本文針對黃土地區(qū)特殊的地形地貌特征，采用“半定性半定量打分表”評價模型(表1)對黃土地區(qū)趙家溝泥石流易發(fā)情況進行評價，該“半定性半定量打分表”評價模型為地質(zhì)災害專家與學者長期的研究、實踐與經(jīng)驗總結(jié)，該評價模型集群體智慧采用層次分析法優(yōu)選出15項評價因子，每一因子量分為嚴重(A)、中等(B)、輕微(C)、一般(D)四個等級，每一項評價因子對泥石流易發(fā)程度的影響均賦予不同的權(quán)重，每一項評價因子依據(jù)不同的權(quán)重和量分等級有不同的得分，總分130分，最終總得分為各評價因子得分之和。根據(jù)總得分可將泥石流易發(fā)性劃分為嚴重(>114)、中等(84～114)、低(40～84)、不易發(fā)(<40)四個等級。

3 趙家溝泥石流應用實例

3.1 研究區(qū)概況

趙家溝泥石流位于甘肅省臨夏回族自治州廣河縣城關(guān)鎮(zhèn)趙家村，地處黃土高原向青藏高原過渡，隴中黃土高原西南的臨夏盆地內(nèi)，屬深切割的黃土丘陵溝壑區(qū)。該區(qū)位于祁呂賀“山”字形構(gòu)造體系的祁呂弧形褶皺帶西翼和河西構(gòu)造體系的復合部位，區(qū)內(nèi)以堆積-侵蝕的黃土丘陵地貌類型為主，海拔高度一般在2 000～2 500 m之間，相對高差一般在150～220 m。區(qū)內(nèi)由隆起的第三系紅土及面覆其上厚度不等的第四系黃土層組成；次級構(gòu)造較為發(fā)育，主要由臨夏-臨洮坳陷帶和三甲集-虎關(guān)隱伏隆起組成，新構(gòu)造運動的總體特征以振蕩性上升為主，趙家溝泥石流區(qū)域地形地貌及地理位置見圖2。

廣河縣年平均氣溫6.4℃，最高氣溫32.6 ℃，最低氣溫-21.6 ℃；年平均降水量493.5 mm，多年降水量400～650 mm。區(qū)內(nèi)7～9月降水量占全年降水量的59%，具有降雨時間短、強度大的特點，此為引發(fā)區(qū)內(nèi)泥石流災害的主要原因之一。

3.2 數(shù)據(jù)獲取與處理

本次實驗數(shù)據(jù)獲取采用了AC1100六旋翼電動無人機，其使用了碳纖維復合材料，集成穩(wěn)定云臺搭載五鏡頭傾斜相機，具有體積小、質(zhì)量輕、操控簡便、起降要求低、轉(zhuǎn)場靈活、運輸方便等特點，通過飛行控制系統(tǒng)實現(xiàn)定點等距曝光，自動采集遙感影像及曝光時刻的POS數(shù)據(jù)，為遙感影像數(shù)據(jù)的快速處理提供初始值，無人機及載荷主要技術(shù)指標見表2。

表1 泥石流“半定性半定量打分表”評價模型

圖2 趙家溝泥石流區(qū)域地貌及地理位置圖Fig.2 Geomorphic and Geographic Location Map of Zhaojiagou Debris Flow

AC1100無人機性能指標傾斜相機相關(guān)參數(shù)飛行升限1500m相機型號索尼DSC-QX100控制半徑2000m傳感器尺寸132×88作業(yè)高度100～400m像元大小241um續(xù)航時間常溫常壓下載重22kg續(xù)航約30min圖像分辨率5472×3648最大升降速度6m/s單鏡頭有效像素2020×104巡航速度10m/s焦距f104mm懸停精度垂直方向+1m，水平方向+2m側(cè)視鏡頭傾斜角45°飛行效率05km2/架次(01m地面分辨率)視場角65°×46°

趙家溝泥石流區(qū)域具有地勢險要、地形起伏大、溝道較長的特點，為保證影像地面分辨率大體一致減小后續(xù)影像特征點提取及匹配困難，實驗飛行相對航高保持350 m，航向與旁向重疊度均為75%，依據(jù)泥石流溝道走向及海波高度，采取階梯式航紅規(guī)劃，從低向高(北向南)依次漸進飛行10個架次，航線規(guī)劃見圖3。

圖3 趙家溝泥石流航線規(guī)劃圖Fig.3 Route plan of debris flow in Zhaojiagou

本次航拍共獲取趙家溝泥石流1 465張影像，檢查影像，無漏拍現(xiàn)象，剔除飛行轉(zhuǎn)彎過程中變形拉花較大的影像[14]。整理數(shù)據(jù)采用Context Capture數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對獲取的影像進行三維重建，該數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)具有較好的容錯性，對POS數(shù)據(jù)精度要求不高，能大數(shù)據(jù)量的處理非量測型相機獲取的影像，本次數(shù)據(jù)處理得到的趙家溝泥石流模型見圖4。

圖4 趙家溝泥石流三維模型Fig.4 3D model of debris flow in Zhaojiagou

4 趙家溝泥石流信息提取與分析

趙家溝泥石流信息提取主要包括對該泥石流災害隱患體進行解譯，獲取災害隱患體的空間屬性數(shù)據(jù)[15]，包括定性分析與定量計算，并結(jié)合“半定性半定量評分表”評價模型建立災害隱患體空間屬性數(shù)據(jù)庫。通過傾斜攝影三維重建得到分塊DOM和DSM，經(jīng)DOM拼接得到趙家溝泥石流完整DOM，其解譯結(jié)果見圖5(a),圖5(c)。

分塊DSM經(jīng)拼接生成研究區(qū)完整DSM，進一步生成等高線，通過構(gòu)網(wǎng)算法生成TIN，最后由TIN網(wǎng)經(jīng)線性插值和最鄰近重采樣生成2 m×2 m格網(wǎng)DEM，如圖5(b)。結(jié)合生成的DEM，按泥石流溝道走向沿縱向中心線(圖5中黃色的線)繪制其主溝道、支溝1和支溝2地形剖面圖見圖6。

(1)定性分析：初步判定趙家溝泥石流為暴雨溝谷型泥石流，形態(tài)大致呈“樹葉”狀，整體發(fā)育1條泥石流主溝和2條大的支溝，總體呈南北向展布，橫斷面形態(tài)呈“V”字型。由地形剖面圖6可知溝域內(nèi)地形陡峻，溝谷上游和支溝縱坡較大，為水源和面蝕物源的匯聚提供了有利的地形地貌條件。通過圖4模型觀察，該泥石流地層表面主要出露坡積物和黃土，四周植被覆蓋較好，坡面及下游為底有人工切坡造田，耕地面積比重較大，易造成土質(zhì)松散，強降雨下容易提供物源。區(qū)內(nèi)溝坡沖溝發(fā)育較多，有利于降水的匯集，邊坡多淺層小滑坡和崩塌，不良地質(zhì)現(xiàn)象中等，溝道彎曲，溝底一定程度能減緩泥石流動能，堆積區(qū)沖積扇由于人類工程活動改造已不明顯。

圖5 DOM與DEM解譯圖Fig.5 DOM and DEM interpretation diagram

圖6 主溝道，支溝1、支溝2縱剖面圖Fig.6 Main channel, branch 1, branch 2 longitudinal profile

圖7 基于三維模型的立體測量Fig.7 3D measurement based on the three-dimensional model

(2)定量計算：DEM與DOM疊加構(gòu)建三維場景可進行定量數(shù)據(jù)量測，為體現(xiàn)傾斜攝影快且高效的特點，本文直接基于實景三維模型在3維GIS平臺上立體量測所需數(shù)據(jù)(圖7)。通過三維模型結(jié)合圖5(a)解譯的匯水區(qū)，該泥石流總匯水面積約1.36 km2，主溝、支溝1及支溝2匯水面積分別約為0.79 km2，0.3 km2和0.27 km2。量測溝道兩側(cè)巖坡長度及高差共10組數(shù)據(jù)，反涌計算岸坡坡度其平均坡度約為26°，同一橫斷面最大高差約180 m。區(qū)域內(nèi)物源區(qū)最大高程為2 275 m，堆積區(qū)最小高程為1 985 m，相對高差285 m。其中物源區(qū)長度約1.95 km，流通區(qū)長度約0.21 km，主溝長度約2.16 km，堆積區(qū)長度約0.54 km，該泥石流主溝道縱坡降為131.9‰，補給段長度比為90.28%；支溝1及支溝2長度分別為770 m、1 235 m，高差分別為200 m，230 m，支溝1及支溝2縱坡降分別為259.7‰，186.2‰。根據(jù)泥石流分水嶺提取其匯水區(qū)DOM，采用與持向量機(Support Vector Machine, SVM)分類方法分類并統(tǒng)計，得其植被覆蓋率為66.8%。

5 趙家溝泥石流易發(fā)性評價和對比分析

5.1 趙家溝泥石流易發(fā)性評價

依據(jù)上述對該泥石流災害隱患體的分析與量測，計算得出“半定性半定量打分表”評價模型中的影響因子得分見表3。

表3 基于三維模型信息提取的泥石流綜合評判結(jié)果Table 3 Comprehensive evaluation results of debris flow based on the 3D model information extraction

傾斜攝影方法在提取松散物平均厚度、沖於變幅信息上存在困難，本文采用黃土地災調(diào)查專家給出的經(jīng)驗值；通過泥石流實景模型能判斷地表出露巖層，結(jié)合沖溝沖蝕深度可間接估算出露厚度，但內(nèi)在巖層無法判斷，巖性因素與新構(gòu)造影響本文結(jié)合區(qū)域地質(zhì)圖等資料綜合判斷。通過對傾斜攝影提取的信息進行分析計算，趙家溝泥石流總得分為86分，其易發(fā)性為中等。

5.2 結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)對比分析

地面調(diào)查數(shù)據(jù)主要通過手持GPS，地質(zhì)錘，地質(zhì)羅盤，測距儀等設(shè)備采集相關(guān)信息錄入地質(zhì)災害野外調(diào)查數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)[16]，該系統(tǒng)分為兩個部分，一是基于Android的便攜式移動終端，可導入遙感影像、地質(zhì)圖、矢量文件等多種數(shù)據(jù)供野外信息采集參考；另一部分為室內(nèi)錄入系統(tǒng)，負責移動終端采集的調(diào)查表、實體勾繪、平剖面圖、調(diào)查線路等數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換與整理?；诔Ｒ?guī)地面調(diào)查采集的數(shù)據(jù)信息(表4)評判總得分為96分，其易發(fā)性為中等。

綜上，通過對比分析可知：(1)在定性判斷上，兩種方式判斷結(jié)果接近。在堵塞程度、巖性因素、不良地質(zhì)現(xiàn)象等因子的判斷上，地面實地調(diào)查結(jié)果更為真實可靠；對溝槽橫斷面、溝口扇形地等影響因子的判斷上基于實景三維模型能從宏觀上更加直觀的把握。植被覆蓋率野外通過估測其概數(shù)，而傾斜攝影手段通過分類將其精確定量化。(2)在定量計算上，如補給段長度、主溝縱坡降、相對高差、匯水面積等方面兩種方式存在一定差異，筆者認為基于傾斜攝影提取的信息更加科學合理。分析其原因，基于傾斜攝影通過三維GIS平臺立體測量類似將該泥石流災害隱患體整體縮小“搬運”到電腦屏幕上進行分析，不受相關(guān)因素制約，能全方位客觀、準確反映實際真實情況，而人工地面調(diào)查受現(xiàn)場通視條件、復雜地形因素影響并不能較好的在野外全面、精確的提取對應信息。

6 結(jié)論

本文在充分收集調(diào)查區(qū)的自然地理背景、區(qū)域地質(zhì)環(huán)境條件等資料的基礎(chǔ)上，利用無人機傾斜攝影系統(tǒng)開展了趙家溝泥石流地質(zhì)災害的調(diào)查與易發(fā)性評價工作，可得以下結(jié)論：

(1)以趙家溝泥石流為例，無人機傾斜攝影能為黃土地區(qū)泥石流災害調(diào)查與評估提供客觀、準確、現(xiàn)勢性強的解譯信息，能提高調(diào)查工作效率，降低成本。

(2)基于“半定性半定量打分表”易發(fā)性評價模型，通過傾斜攝影提取的信息與地面調(diào)查的數(shù)據(jù)，趙家溝泥石流易發(fā)性評價結(jié)果分別為86分、96分。雖易發(fā)程度均為中等，但前者的評價結(jié)果更科學合理。

表4基于常規(guī)地面調(diào)查信息的泥石流綜合評判結(jié)果
Table4Comprehensiveevaluationresultsofdebrisflowbasedonconventionalgroundsurveyinformation

(3)通過兩種方式對趙家溝泥石流易發(fā)性的判斷，在強降雨、地震等誘發(fā)因子下易引發(fā)泥石流災害，該泥石流溝口下游正對趙家村，建議加大監(jiān)測力度，納入重點防治名單。

(4)后續(xù)調(diào)查研究可以考慮將兩種方式結(jié)合，充分利用兩者的優(yōu)勢，互相補充，無論是宏觀還是微觀上做到“定性”恰當，“定量”準確，為災害預測、成災機理的研究提供更全面、更客觀、更精準的數(shù)據(jù)支撐。

[1] 黃海峰, 林海玉, 呂奕銘,等. 基于小型無人機遙感的單體地質(zhì)災害應急調(diào)查方法與實踐[J]. 工程地質(zhì)學報, 2017, 25(2):447-454.

HUANG Haifeng, LIN Haiyu, LYU Yiming, et al. Micro unmanned aerial vehicle based remote sensing method and application for emergency survey of individual geohazard[J]. Journal of Engineering Geology, 2017,25(2):447-454.

[2] 王利. 地質(zhì)災害高精度GPS監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 測繪學報, 2015, 44(7):826-826.

WANG Li. A study on key technology of high precision GPS monitoring for geological hazard[J]. Acta Geodaeticaet Cartographica Sinica, 2015, 44(7):826-826.

[3] 金鼎堅, 支曉棟, 王建超,等. 面向地質(zhì)災害調(diào)查的無人機遙感影像處理軟件比較[J]. 國土資源遙感, 2016, 28(1):183-189.

JIN Dingjian, ZHI Xiaodong, WANG Jianchao, et al. Comparison of UAV remote sensing imagery processing software for geological disasters monitoring[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2016, 28(1):183-189.

[4] 梁京濤, 成余糧, 王軍,等. 基于無人機遙感技術(shù)的汶川震區(qū)典型高位泥石流動態(tài)監(jiān)測——以綿竹市文家溝泥石流為例[J]. 中國地質(zhì)災害與防治學報, 2013, 24(3):54-61.

LIANG Jingtao, CHENG Yuliang, WANG Jun, et al. Monitoring of a typical high position debris flow dynamic change in Wenchuanearehquake areas with unmanned aerial vehicles case study of Wenjiagou debris flows in Mianzhu county[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2013, 24(3):54-61.

[5] 李亮, 鄧衛(wèi)衛(wèi). 遙感地質(zhì)解譯與GIS在重大地質(zhì)災害中的應急調(diào)查[J]. 災害學, 2014,29(4):89-92.

LI Liang, DENG Weiwei. Emergency survey of remote sensing geology interpretation and GIS in serious geological disasters[J]. Journal of Catastrophology, 2014, 29(4): 89-92.

[6] 尹鵬飛, 尹球, 陳興峰,等. 無人機航空遙感技術(shù)在震后災情調(diào)查中的應用[J]. 激光與光電子學進展, 2010, 47(11):130-134.

YIN Pengfei, YIN Qiu, CHEN Xinfeng, et al. Unmanned aerial vehicle aerial remote sensing techniques and its application on post-earthquake disaster investigation[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2010, 47(11):130-134.

[7] 孔凡明, 蔣衛(wèi)國, 李京,等. 基于MODIS的2011年泰國洪澇受災信息提取與分析[J]. 災害學, 2013, 28(2):95-99.

KONG Fanming, JIANG Weiguo, LI Jing, et al. Extraction and analysis of thailand flood affected region in 2011 based on MODIS Data[J]. Journal of Catastrophology, 2013, 28(2):95-99.

[8] 潘世兵, 李小濤, 宋小寧. 四川汶川“5.12”地震滑坡堰塞湖遙感監(jiān)測分析[J]. 地球信息科學學報, 2009, 11(3):299-304.

PAN Shibing, LI Xiaotao, SONG Xiaoning. Using remote sensing data to monitor landslide dammed lakes caused by Wenchuan earthquake[J]. Journal of Geo-Information Science, 2009, 11(3):299-304.

[9] 李德仁, 李明. 無人機遙感系統(tǒng)的研究進展與應用前景[J]. 武漢大學學報(信息科學版), 2014, 39(5):505-513.

LI Deren, LI Ming. Research advance and application prospect of unmanned aerial vehicle remote sensing system[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(5):505-513.

[10] 李祎峰, 宮晉平, 楊新海,等. 機載傾斜攝影數(shù)據(jù)在三維建模及單斜片測量中的應用[J]. 遙感信息, 2013, 28(3):102-106.

LI Yifeng, GONG Jinping, YANG Xinhai, et al. Three-dimensional modeling and single-oblique photo measure for airborne oblique photogrammetry data[J]. Remote Sensing Information, 2013, 28(3):102-106.

[11] 張劍清, 潘勵, 王樹根. 攝影測量學第2版[M]. 武漢大學出版社, 2009.

ZHANG Jianqing, PAN Li, WANG Shugen. Photogrammetry second edition[M]. Wuhan University Press, 2009.

[12] 張春森, 張衛(wèi)龍, 郭丙軒,等. 傾斜影像的三維紋理快速重建[J]. 測繪學報, 2015, 44(7):782-790.

ZHANG Chunsen, ZHANG Weilong, GUO Bingxuan, et al.Rapidly 3D texture reconstruction based on oblique Photography[J]. Acta Geodaeticaet Cartographica Sinica, 2015, 44(7):782-790.

[13] 楊小鳳, 曹云剛, 馮薪朗,等. 基于無人機高分影像的七盤溝泥石流風險性評價[J]. 災害學, 2016, 31(2):206-212.

YANG Xiaofeng, CAO Yungang, FENG Xinlang, et al. Risk assessment of Qipangou debris flow based on UAV Image[J]. Journal of Catastrophology, 2016, 31(2) :206-212.

[14] 高姣姣, 顏宇森, 盛新蒲,等. 無人機遙感在西氣東輸管道地質(zhì)災害調(diào)查中的應用[J]. 水文地質(zhì)工程地質(zhì), 2010, 37(6):126-129.

GAO Jiaojiao, YAN Yusen, SHENG Xinpu, et al. Application of UAV remote sensing in geologic hazards survey along the project of west-east gas transmission[J]. Hydro Geology & Engineering Geology, 2010, 37(6):126-129.

[15] 王帥永, 唐川, 何敬, 等. 無人機在強震區(qū)地質(zhì)災害精細調(diào)查中的應用研究[J]. 工程地質(zhì)學報, 2016, 24(4):713-719.

WANG Shuaiyong, TANG Chuan, HE Jing, et al. Use of unmanned aerial vehicle for precise investigation of geological hazard in strong seismic zone[J]. Journal of Engineering Geology, 2016, 24(4):713-719.

[16] 楊旭東, 李媛, 佟彬,等. 基于移動3S技術(shù)的地質(zhì)災害野外調(diào)查數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 中國地質(zhì)災害與防治學報, 2016, 27(4):93-96.

YANG Xudong, LI Yuan, TONG Bin, et al.Design and implementation of field date acquisition system for geo-hazards survey based on mobile 3S technology[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2016, 27(4):93-96.

ApplicationofUAVobliquephotographyininvestigationandevaluationofdebrisflowdisastersinloessarea

GUAN Jianjun1, WANG Junhao2, WANG Shuangting1, ZHAO Hui2, JIN Huali3, SHI Pujie1

(1.HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo,Henan450000,China; 2.ChinaInstituteforGeo-environmentalMonitoring,Beijing100081,China; 3.ChinaUniversityofGeoscience,Beijing100083,China)

Due to the shortcomings which include low efficiency and high cost of the traditional artificial field geological disaster investigation and more attention on parts with less focus on the whole,in this paper, the oblique photographic technology of UAV is introduced to make up the deficiency of traditional investigation methods and means. Firstly, the 3D reconstruction principle of oblique photography and the evaluation model of semi-qualitative semi-quantitative scoring table are expounded.The Zhaojiagou debris flow in loess area is taken as the object of this study, based on the 3D model, DOM and DEM generated by three-dimensional reconstruction, the qualitative information, such as stratigraphic lithology, poor geological phenomena, etc,were extracted,the quantitative evaluation factors,such as watershed area and longitudinal slope, etc, were analyzed and calculated.Compared with ground survey data, it is concluded that the score of Zhaojiagou debris flow is 86 points, 96 points, and the degree of vulnerability is medium.Based on UAV oblique photographic,the investigation and evaluation of debris flow disaster in loess area is feasible,information is more scientific and reasonable than ground survey data.

UAV; oblique photography; 3D reconstruction; loess area; debris flow survey and evaluation; comparative analysis

10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2017.04.22

P642.23

A

1003-8035(2017)04-0137-09

2017-08-29;

2017-10-12

中國地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院地質(zhì)調(diào)查與地質(zhì)監(jiān)測項目：唐王川幅地質(zhì)災害調(diào)查評價(中地環(huán)項[2017]DD0402)；河南省基礎(chǔ)前沿項目(132300410118)

管建軍(1990-)，男，碩士研究生，主要研究方向為無人機傾斜攝影三維重建及其應用。E-mail：guan2015@126.com

王俊豪(1987-)，男，碩士，主要從事災害地質(zhì)、水工環(huán)地質(zhì)等方面的研究工作。E-mail: wangjh@ mail.cigem.gov.cn