多模態(tài)傳感器系統(tǒng)在河槽邊坡地貌測(cè)量中的應(yīng)用

張家豪，周豐年，程和琴，鄭樹偉，石盛玉，姜月華，周權(quán)平

(1. 華東師范大學(xué)河口海岸學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海200062； 2. 長江水利委員會(huì)長江口水文水資源勘測(cè)局，上海200136； 3. 中國地質(zhì)調(diào)查局南京地質(zhì)調(diào)查中心，江蘇 南京 210016)

河流邊坡地貌特征和發(fā)展演變關(guān)乎航道安全和防汛安全，是地學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)主要研究方向[1-4]，其中邊坡高精度地形數(shù)據(jù)的獲取是研究河流邊坡侵蝕和穩(wěn)定性的基礎(chǔ)。對(duì)河流險(xiǎn)段邊坡的穩(wěn)定性及發(fā)展趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)和評(píng)估迫切需要對(duì)其陸上和水下兩部分地形進(jìn)行結(jié)合研究和定量分析。但由于水陸地形測(cè)量儀器的測(cè)量方法和原理的差異，以及數(shù)據(jù)融合方法的困難，對(duì)河流邊坡陸上、水下兩部分地形數(shù)據(jù)的同時(shí)獲取和結(jié)合研究的難度較大[5-6]。

傳統(tǒng)的陸地和水下地形測(cè)量主要依靠GPS RTK和單波束回聲測(cè)深儀等實(shí)現(xiàn)，測(cè)量效率及精度均較低。隨著新型儀器的開發(fā)，一些學(xué)者利用以激光掃描系統(tǒng)和多波束測(cè)深系統(tǒng)為核心的多傳感器系統(tǒng)對(duì)河流邊坡一體化的測(cè)量與融合開展了相關(guān)研究。如Hackney[7]、Leyland[8]等對(duì)湄公河Kratie段邊坡進(jìn)行聯(lián)合測(cè)量，前者指出近岸堆積體在崩岸后期加劇了邊坡的侵蝕作用，后者利用泊松曲面重構(gòu)算法對(duì)陸上和水下點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合研究并指出颶風(fēng)對(duì)邊坡侵蝕起到了加劇作用；陳科[9]、鄧神寶[10]、趙春明[11]等嘗試?yán)么d掃描系統(tǒng)分別對(duì)大壩水庫河道、北江河段和長山水道進(jìn)行了水陸地形一體化測(cè)量并進(jìn)行了測(cè)量精度驗(yàn)證；但受制于多種儀器同步測(cè)量和數(shù)據(jù)融合方法，河流邊坡陸上與水下連續(xù)地形的測(cè)量仍是國內(nèi)外研究的難點(diǎn)[8]，特別是洪季河流崩岸等強(qiáng)烈侵蝕岸段的測(cè)量工作較難開展，有關(guān)其高精度近岸邊坡一體化地形的測(cè)量成果尚未見報(bào)道。

自長江三峽水庫蓄水后，來沙量的減小使長江中下游河段邊界條件發(fā)生改變，近岸深槽沖刷、坡比增大，岸灘不斷崩退[12-15]，對(duì)航運(yùn)和防汛安全構(gòu)成威脅，迫切需要對(duì)河流險(xiǎn)段邊坡進(jìn)行地貌觀測(cè)和定量計(jì)算分析。基于此，本文利用由Riegl VZ-4000三維激光掃描儀、SeaBat-7125多波束測(cè)深儀、GPS RTK、Trimble差分GPS等儀器組成多模態(tài)傳感器系統(tǒng)，對(duì)長江下游銅陵段窩崩邊坡和馬鞍山段侵蝕型河漫灘邊坡開展聯(lián)合測(cè)量研究，建立水陸一體化三維地貌模型，全面揭示了洪季大流量影響下的窩崩和侵蝕河漫灘的各項(xiàng)地貌參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)地貌特征的定量分析，以期為長江流域航道建設(shè)和防汛減災(zāi)提供參考。

1　研究區(qū)域與研究方法

1.1　研究區(qū)域

研究區(qū)分別位于長江銅陵段太陽洲水道凹岸(如圖1(a)所示)和馬鞍山進(jìn)口段左岸(如圖1(b)所示)。前者屬鵝頭型分汊河型，干流長約59.9 km，進(jìn)口段和出口段均為窄而深的順直單一段，中間分布有成德洲、汀家洲、紫沙洲、銅陵沙等沙洲，平面形態(tài)極為復(fù)雜[16]。三峽水庫蓄水以后，銅陵河段進(jìn)入河勢(shì)調(diào)整期，含沙量減小，主流貼岸沖刷，河道更趨于彎曲，且隨著汀家洲和紫沙洲左汊分流比的減少，銅陵沙左側(cè)主槽水流頂沖點(diǎn)上提，崩岸頻發(fā)[17]。后者為長約3.5 km的順直河段，地處東梁山與西梁山兩大山磯卡口之間，同時(shí)又位于陳家洲和江心洲兩大江心洲之間，是長江蕪湖段與馬鞍山段分界處的咽喉位置。受來水來沙變化、長江主流與陳家洲汊道匯流及東梁山挑流作用的影響，水動(dòng)力軸線不斷調(diào)整擺動(dòng)，屬于強(qiáng)崩岸地區(qū)[18-19]，動(dòng)力地貌環(huán)境較為復(fù)雜。左岸為典型的二元結(jié)構(gòu)河漫灘，三峽水庫運(yùn)行以來，該河段主流向左岸逼近，對(duì)其造成大幅沖刷[20-21]。

1.2　測(cè)量方法

1.2.1陸上邊坡測(cè)量

Riegl VZ-4000三維激光掃描系統(tǒng)、GPS RTK系統(tǒng)組成的陸上傳感器系統(tǒng)可以采集毫米級(jí)精度的陸上三維地形數(shù)據(jù)(如圖2所示)。三維激光掃描儀集成了激光測(cè)距系統(tǒng)、掃描系統(tǒng)、內(nèi)部校正系統(tǒng)和CCD數(shù)字?jǐn)z影，采用脈沖式窄紅外激光束快速掃描機(jī)制[22]，可實(shí)現(xiàn)高精度、快速非接觸式的數(shù)據(jù)獲取。工作時(shí)，掃描角度為水平360°和垂向±60°，預(yù)設(shè)頻率50 kHz，預(yù)設(shè)解析度為水平方向0.03，豎直方向0.013，測(cè)量速率為37 000 meas/s，最大測(cè)距4000 m，精度和分辨率分別為15和10 mm，掃描時(shí)間為33 min左右。

圖1　研究區(qū)域

掃描完成后需要進(jìn)行坐標(biāo)校正。本次測(cè)量采用反射片校正法，掃描前將4個(gè)直徑5 cm的圓形反射標(biāo)靶架設(shè)在以激光掃描儀為圓心，半徑50～70 m的范圍內(nèi)，儀器在掃描過程中會(huì)精確記錄各個(gè)反射片中心的位置。掃描完成后將RTK流動(dòng)站分別放至4個(gè)反射標(biāo)靶及GPS控制點(diǎn)位置進(jìn)行精確測(cè)定，獲取其經(jīng)緯度和高程信息，并與三維激光掃描儀坐標(biāo)系進(jìn)行坐標(biāo)系統(tǒng)校正。

1.2.2水下邊坡測(cè)量

SeaBat-7125多波束測(cè)深系統(tǒng)、Trimble差分GPS組成的船載傳感器系統(tǒng)可以采集高精度的水下三維地形數(shù)據(jù)(如圖2所示)。多波束測(cè)深系統(tǒng)配有POS MV(IMU)慣性導(dǎo)航設(shè)備，工作時(shí)利用換能器陣列發(fā)射寬扇區(qū)覆蓋的聲波，并通過接收換能器陣列對(duì)聲波進(jìn)行窄波束接收，實(shí)現(xiàn)水下地形的測(cè)量。該多波束作業(yè)頻率為200 kHz/400 kHz(雙頻可選)，在400 kHz的作業(yè)頻率下，中央波束角為0.5°，發(fā)射波束寬為1°(±0.2°)，最大頻率為(50±1)Hz，共512個(gè)波束，測(cè)深分辨率可達(dá)6 mm。測(cè)量時(shí)頻率采用400 kHz，Ping率設(shè)置為20 Hz。換能器用鋼架置于測(cè)量船前方，可以有效減小行船水流帶來的干擾，船速控制在2.5 m/s以下，可以保證格網(wǎng)分辨率達(dá)到0.3 m。差分GPS則為船載測(cè)量設(shè)備提供定位支持。

1.3　數(shù)據(jù)處理方法

1.3.1激光掃描儀點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理

利用RiScan Pro對(duì)掃描儀數(shù)據(jù)LAS Dataset進(jìn)行點(diǎn)云的預(yù)處理。首先將點(diǎn)云數(shù)據(jù)以ASCII格式進(jìn)行提取，測(cè)量過程中產(chǎn)生的噪點(diǎn)和植被采用RiScan Pro提供的地形過濾器進(jìn)行迭代濾除。此外，由于馬鞍山河段采取雙測(cè)站掃描方法，故需對(duì)兩測(cè)站掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接處理。測(cè)站的拼接以兩測(cè)站的坐標(biāo)系統(tǒng)SOCS1 (scanner own coordinate system)和SOCS2為基礎(chǔ)，其原理是基于每個(gè)測(cè)站的點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成大量的平面，通過對(duì)兩測(cè)站公共區(qū)域內(nèi)的共同平面進(jìn)行數(shù)次迭代擬合，直至擬合精度達(dá)到所需標(biāo)準(zhǔn)，從而實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高精度拼接。首先，從兩站中選取4個(gè)對(duì)應(yīng)的控制點(diǎn)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)的粗拼，然后對(duì)結(jié)果進(jìn)行迭代擬合，進(jìn)一步消除拼接誤差。對(duì)馬鞍山測(cè)站進(jìn)行測(cè)站的拼接，共進(jìn)行了4次迭代擬合，每次迭代調(diào)整容差系數(shù)，最小平面數(shù)為2377個(gè)，最終的拼接誤差為0.004 6 m，兩測(cè)站的融合結(jié)果令人滿意(如圖3所示)。

圖2　由多波束、三維激光掃描儀、差分GPS和RTK組成的多模態(tài)傳感器系統(tǒng)工作示意圖

激光掃描儀獲取的海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)雖然能夠精準(zhǔn)地“復(fù)刻”地形，但是龐大的數(shù)據(jù)量也對(duì)數(shù)據(jù)處理造成了較大困難，其中包括了很多的冗余信息，對(duì)計(jì)算效率也會(huì)造成影響。因此，對(duì)數(shù)據(jù)的簡化處理十分必要?；诖耍狙芯吭O(shè)置了x、y、z、方向抽稀距離，對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了抽稀操作。

圖3　馬鞍山測(cè)點(diǎn)兩測(cè)站拼接結(jié)果及誤差

1.3.2多波束點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理

多波束測(cè)深系統(tǒng)在采集數(shù)據(jù)時(shí)進(jìn)行了姿態(tài)校正、水位校正、吃水改正和聲速改正。對(duì)校正后的數(shù)據(jù)利用PDS2000軟件進(jìn)行異常波束的剔除及噪點(diǎn)的粗差濾除，生成格網(wǎng)化的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

1.3.3激光掃描數(shù)據(jù)與多波束數(shù)據(jù)的融合

本次測(cè)量水陸測(cè)量統(tǒng)一采用WGS-84坐標(biāo)系統(tǒng)和高斯3°帶投影，高程系統(tǒng)為WGS-84橢球高。將處理后的激光掃描儀LAS點(diǎn)云數(shù)據(jù)與多波束S7K點(diǎn)云數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為ASCII編碼格式并導(dǎo)入RiScan Pro中轉(zhuǎn)換為LAS數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)地形的初步融合。隨后導(dǎo)入ArcGIS平臺(tái)創(chuàng)建LAS Dataset數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)大量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的快速讀取，并構(gòu)建Terrain數(shù)據(jù)集對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)化，在構(gòu)建過程中，選擇合適的Terrain金字塔類型，設(shè)置合理的金字塔等級(jí)。一般有z容差金字塔和窗口大小金字塔兩種，通過比較分析選用z容差金字塔，該金字塔過濾器速度較慢，但對(duì)地表激光掃描數(shù)據(jù)的處理及對(duì)垂向精度的控制效果較好。

對(duì)生成的數(shù)據(jù)集通過不同插值方法(克里金法、反距離權(quán)重法、自然鄰域法、線性插值三角網(wǎng)法、趨勢(shì)面法等)進(jìn)行插值比較，最終選擇精度較高、邊界約束較好的反距離權(quán)重法(IDW)插值生成柵格數(shù)據(jù)集。該插值方法主要依賴于反距離的冪值，冪參數(shù)可基于距輸出點(diǎn)的距離來控制已知點(diǎn)對(duì)內(nèi)插值的影響，隨著冪數(shù)的增大，內(nèi)插值將逐漸接近最近采樣點(diǎn)的值，插值表面會(huì)變得詳細(xì)而不平滑，指定較小的冪值將對(duì)距離較遠(yuǎn)的周圍點(diǎn)產(chǎn)生更大的影響，從而導(dǎo)致平面更加平滑，其中柵格大小設(shè)置為10 cm。對(duì)生成的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行三次陰影疊加渲染處理，獲得銅陵段和馬鞍山段的高精度陸上水下一體化邊坡地形、TIN、坡度、高程等值線和斷面圖。

1.4　誤差來源分析

陸上測(cè)量誤差的主要來源為坐標(biāo)校正[23]，由于校正用的反射片坐標(biāo)信息由RTK測(cè)得，故存在觀測(cè)誤差。采用RTK技術(shù)測(cè)量的平面和垂直坐標(biāo)精度能夠控制在2 cm以內(nèi)[22]，因此對(duì)于反射標(biāo)靶控制范圍內(nèi)的點(diǎn)云坐標(biāo)精度是能夠保證的。本次測(cè)量利用3個(gè)點(diǎn)進(jìn)行匹配和確定坐標(biāo)系并利用第4個(gè)點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示匹配結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.011和0.017 m。

2　地形測(cè)量及融合結(jié)果

2.1　窩崩邊坡水陸一體化地貌模型

地貌測(cè)量結(jié)果顯示(如圖4(a)所示)，該邊坡為

典型窩崩地貌，其形似“耳”狀，發(fā)育有一大一小兩個(gè)窩崩坑，通過定量計(jì)算得出，該崩岸崩口長約102.7 m，最寬處約37.1 m，窩崩坑水下部分投影面積2 059.9 m2，表面積3 206.6 m2，崩塌土方體積15 245.8 m3。受2016年洪水影響，陸上邊坡發(fā)育有三階沖刷陡坎(如圖4(b)所示)，坡比為0.09～0.25(如圖4(c)所示)，第一階緊貼水邊線，高約1.21～1.37 m，寬約1.4 m；第二階高約0.55～2.01 m，寬約8 m；第三階階地上覆蓋有高度為1.49～2.59 m的植被帶。水下坍塌邊坡坡比達(dá)到了0.33～0.55(如圖4(c)所示)，離岸100 m范圍外河床沖深超過30 m，岸坡有向下部沖進(jìn)之勢(shì)。此外，在窩崩坑下游80 m處發(fā)育有長107 m、寬39 m的坍塌堆積體，岸邊至堆積體之間的河床整體抬升。

地形剖面圖(如圖4(d)—(h)所示)顯示，自Ⅰ斷面至Ⅳ斷面，邊坡大部分呈內(nèi)凹型，最陡處出現(xiàn)在Ⅲ斷面。前人根據(jù)歷史實(shí)測(cè)資料[4]和室內(nèi)概化模型試驗(yàn)[24]指出，長江中下游穩(wěn)定坡比取值范圍為0.23～0.45，可判斷該窩崩坡度介于崩塌坡度和穩(wěn)定坡度之間，屬于不穩(wěn)定階段。此外，其東向水下堆積體的發(fā)育使得近岸形成緩流區(qū)，將近岸河床表面抬升了5 m左右，阻止了窩崩向東繼續(xù)坍塌擴(kuò)展，但西北向圓形沖刷陡坎的形成和水下副窩崩坑的發(fā)育揭示了窩崩正在向西北方向擴(kuò)展的趨勢(shì)。

圖4　(a)基于反距離權(quán)重法的陸上水下地形數(shù)據(jù)融合圖 (b)TIN模型 (c)坡度模型 (d)高程等值線圖 (e-h)窩崩區(qū)域典型斷面圖

2.2　侵蝕型河漫灘邊坡水陸一體化地貌模型

地貌測(cè)量結(jié)果顯示(如圖5(a)所示)，該邊坡為典型侵蝕型河漫灘地貌。受2016年洪水影響，該區(qū)域沖刷嚴(yán)重，河灘出現(xiàn)多層崩塌陡坎，自河漫灘至江邊呈三層階梯型分布，平均坡比0.087，第一階寬18.5～30.2 m，厚1.6～3.6 m，其上覆蓋的植被受沖刷根莖裸露在地表之上；第二階寬2.4～16.8 m，厚0.7～2.0 m；第三階寬25.3～38.6 m，厚1.4～1.8 m(如圖5(b)所示)。水下邊坡受水流侵蝕坡比增大至0.22～0.88，在離岸3 m左右的位置發(fā)育有長69.2 m、寬44.6 m、深19.2 m的橢圓形沖刷坑(如圖5(a)所示)，其邊緣坡度均超過40°(如圖5(c)所示)。

地形剖面圖(如圖5(d)—(h)所示)顯示，該河段陸上邊坡整體坡度較緩，水下邊坡坡度驟然變陡，最陡處出現(xiàn)在橢圓形沖刷坑內(nèi)，自Ⅰ斷面至Ⅳ斷面，邊坡由外凸型結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)凹型結(jié)構(gòu)。該岸段坡腳受水流的沖蝕呈現(xiàn)高地不均的起伏形態(tài)，由于近岸受到持續(xù)沖刷發(fā)育有多處大小不均的沖刷坑，沖刷坑的發(fā)育使得近岸地形呈不連續(xù)性，地形的不連續(xù)性會(huì)改變周邊流場(chǎng)結(jié)構(gòu)，使水流對(duì)邊坡的侵蝕加劇，嚴(yán)重時(shí)可能使水流在地形不連續(xù)處入契形成回流，不停旋轉(zhuǎn)的回流渦體會(huì)對(duì)邊坡形成環(huán)形淘刷，增加對(duì)坡腳的擾動(dòng)和剪切，加速土體的破碎和輸移，進(jìn)而產(chǎn)生崩岸，因此大型沖刷坑的存在使得局部邊坡失穩(wěn)坍塌的風(fēng)險(xiǎn)增大。

圖5　(a)基于反距離權(quán)重插值法的馬鞍山河漫灘邊坡陸上水下地形融合圖 (b)TIN模型 (c)坡度模型 (d)高程等值線圖 (e-h)窩崩區(qū)域典型斷面圖

3　結(jié)　語

長江流域河槽邊坡的地形觀測(cè)及穩(wěn)定性評(píng)估，對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶防汛安全及工程建設(shè)具有重要意義。本文利用三維激光掃描儀、多波束測(cè)深系統(tǒng)、RTK、差分GPS系統(tǒng)等先進(jìn)儀器，對(duì)長江下游銅陵段太陽洲水道凹岸邊坡、馬鞍山段侵蝕型河漫灘進(jìn)行聯(lián)合測(cè)量，實(shí)現(xiàn)了河流險(xiǎn)段的高精度一體化地形的獲取，揭示了窩崩、侵蝕河漫灘在洪季時(shí)期的完整地貌特征，初步評(píng)估了其穩(wěn)定性和發(fā)展趨勢(shì)。

本文的非接觸測(cè)量方法和數(shù)據(jù)融合手段克服了傳統(tǒng)測(cè)量方式的不易實(shí)施性和危險(xiǎn)性，測(cè)量精度與測(cè)量效率均較高。利用此方法獲得的陸上水下一體化地形數(shù)據(jù)可以構(gòu)建大空間尺度的河流邊坡地面高程模型，結(jié)合不同時(shí)期的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，可以達(dá)到對(duì)重點(diǎn)岸段或航道工程的監(jiān)測(cè)和評(píng)估。除此之外，實(shí)測(cè)的一體化斷面數(shù)據(jù)還可以加入數(shù)理模型中進(jìn)行邊坡的穩(wěn)定性和侵蝕量定量計(jì)算，應(yīng)用前景較好。

一言以蔽之，課程整合即旨在通過學(xué)校教學(xué)時(shí)空的重新分配，引導(dǎo)學(xué)校思考存在的價(jià)值和育人模式，重新組織教育要素，調(diào)整教學(xué)秩序；引導(dǎo)教師重新思考學(xué)科本質(zhì)、跨學(xué)科的必要性和多路徑選擇，引導(dǎo)學(xué)生穿跨學(xué)科壁壘，聯(lián)通直接知識(shí)與間接知識(shí)，關(guān)聯(lián)知識(shí)與生活，彰顯學(xué)習(xí)的實(shí)踐性與創(chuàng)新性，過與以往不同的學(xué)校生活。

參考文獻(xiàn)：

[1] OSMAN A M，THORNE C R.Riverbank Stability Analysis.I: Theory[J].Journal of Hydraulic Engineering，1988，114(2):134-150.

[2] 黨祥.二元結(jié)構(gòu)河岸崩塌機(jī)理試驗(yàn)研究[D].武漢：長江科學(xué)院，2012.

[3] SIMON A，COLLISON A J C.Quantifying the Mechanical and Hydrologic Effects of Riparian Vegetation on Streambank Stability[J].Earth Surface Processes & Landforms，2002，27(5):527-546.

[4] 唐金武，鄧金運(yùn)，由星瑩，等.長江中下游河道崩岸預(yù)測(cè)方法[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)工程科學(xué)版，2012，44(1):75-81.

[5] 邊志剛，王冬.船載水上水下一體化綜合測(cè)量系統(tǒng)技術(shù)與應(yīng)用[J].港工技術(shù)，2017(1):109-112.

[6] 張則飛，蔣嬋娟.水上水下一體化測(cè)量設(shè)備應(yīng)用分析[J].山西建筑，2015，41(25):210-211.

[7] HACKNEY C，BEST J，LEYLAND J，et al.Modulation of Outer Bank Erosion by Slump Blocks: Disentangling the Protective and Destructive Role of Failed Material on the Three-dimensional Flow Structures [J].Geophysical Research Letters，2015，42(24):10663-10670.

[8] LEYLAND J，HACKNEY C R，DARBY S E，et al.Extreme Flood-driven Fluvial Bank Erosion and Sediment Loads: Direct Process Measurements Using Integrated Mobile Laser Scanning (MLS) and Hydro-acoustic Techniques [J].Earth Surface Processes & Landforms，2017，42 (2):334-346.

[9] 陳科，王沖，聞平，等.利用多傳感器集成和數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)水上水下一體化測(cè)繪[J].測(cè)繪通報(bào)，2017(3):76-79.

[10]鄧神寶，沈清華，王小剛.船載激光三維掃描系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用[J].人民珠江，2016，37(10):23-26.

[11]趙春明，葉作安，謝志茹，等.水上水下一體化測(cè)量技術(shù)探討[J].中國水運(yùn)月刊，2016，16(9):287-290.

[12]唐金武，由星瑩，李義天，等.三峽水庫蓄水對(duì)長江中下游航道影響分析[J].水力發(fā)電學(xué)報(bào)，2014，33(1):102-107.

[13]高清洋，李旺生，楊陽，等.長江中下游河道崩岸研究現(xiàn)狀及展望[J].水運(yùn)工程，2016(8):99-105.

[14]姚仕明，何廣水，盧金友.三峽工程蓄水運(yùn)用以來長江中游干流河道河岸穩(wěn)定性初步研究[C]∥湖北省水利學(xué)會(huì).“三峽工程建成后對(duì)長江中游的影響”專題論壇——2007中國科協(xié)年會(huì)分論壇之十論文集.武漢：湖北省水利學(xué)會(huì)，2007:36-42.

[15]黎禮剛.長江中下游干流河道崩岸統(tǒng)計(jì)及存在的問題[J].水利水電快報(bào)，2007，28(2):11-12.

[16]司國良，於邦生，徐文法.安徽省境內(nèi)長江重點(diǎn)河段整治淺議[J].人民長江，2002，33(4):25-27.

[17]馮源，王敏，廖小永，等.三峽水庫蓄水后銅陵河段演變特點(diǎn)及趨勢(shì)分析[J].人民長江，2012，43(5):89-92.

[18]管麗萍.長江馬鞍山河段江心洲左右汊河道演變分析[J].江淮水利科技，2010(4):24-26.

[19]李長安，楊則東，鹿獻(xiàn)章，等.長江皖江段岸崩特征、形成機(jī)理及治理對(duì)策[J].第四紀(jì)研究，2008，28(4):578-583.

[20]劉東風(fēng).三峽工程蓄水以來安徽長江河勢(shì)變化及崩岸情況[J].江淮水利科技，2010(5):13-15.

[21]唐金武，由星瑩，侯衛(wèi)國，等.長江下游馬鞍山河段演變趨勢(shì)分析[J].泥沙研究，2015(1):30-35.

[22]錢偉偉.基于三維激光掃描系統(tǒng)的崇明東灘潮灘地形測(cè)量研究[D].上海：華東師范大學(xué)，2016.

[23]謝衛(wèi)明，何青，章可奇，等.三維激光掃描系統(tǒng)在潮灘地貌研究中的應(yīng)用[J].泥沙研究，2015(1):1-6.

[24]張幸農(nóng)，應(yīng)強(qiáng)，陳長英，等.江河崩岸的概化模擬試驗(yàn)研究[J].水利學(xué)報(bào)，2009，40(3):263-267.