無人機傾斜攝影在公路邊坡巡檢中的應用

（甘肅省交通規(guī)劃勘察設(shè)計院股份有限公司，甘肅 蘭州 730030）

山區(qū)公路建設(shè)地勢復雜，公路在經(jīng)過山地丘陵地區(qū)時，往往需要開發(fā)山體，導致形成高邊坡[1]。邊坡是指按照一定坡度、坡形進行人工開挖而形成的具有規(guī)則形態(tài)的斜坡。在公路邊坡的防治和加固中，定期巡檢尤為重要。公路邊坡巡檢的目的是查明公路沿線邊坡地質(zhì)災害點的分布、類型、面積等，掌握邊坡現(xiàn)狀情況，為開展邊坡治理提供基礎(chǔ)資料。目前，邊坡巡檢主要采用人工巡檢方式。人工巡檢效率低，在地形復雜區(qū)域容易形成巡檢盲區(qū)，且巡檢過程中存在作業(yè)安全隱患。故需要一種新的巡檢方法，提高工作效率，保障人員安全。本文提出將無人機傾斜攝影測量技術(shù)應用于公路邊坡巡檢，以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工巡檢方法。

1 無人機傾斜攝影測量技術(shù)

1.1 基本原理

無人機航空攝影測量系統(tǒng)是一種以無人機為飛行平臺，以各類傳感器為任務載荷，能夠獲取遙感影像信息的數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)。無人機航測系統(tǒng)主要包括無人機飛行平臺系統(tǒng)、任務設(shè)備系統(tǒng)、地面控制系統(tǒng)、綜合保障系統(tǒng)與裝置等。

傳統(tǒng)航空攝影系統(tǒng)只能從垂直角度拍攝，不能獲取地物側(cè)面影像。傾斜攝影系統(tǒng)通過搭載五個不同角度的航攝相機，全方位同步采集地表數(shù)據(jù)，并通過多視影像匹配、快速建模、紋理映射等技術(shù)，建立真實的實景三維模型[2]，同時能夠輸出數(shù)字正射影像（DOM）、數(shù)字高程模型（DEM）等多種數(shù)據(jù)成果，能夠以真實的效果和測繪級精度反映出研究的對象的外觀特征、高度及位置等信息[3]。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

本文以禮縣至武都公路某段邊坡為研究對象，論述無人機傾斜攝影測量數(shù)據(jù)獲取技術(shù)方法。研究區(qū)域長約1km，寬約400m，地形類別主要是山地。數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵技術(shù)包括：無人機航空攝影、像控測量、空三加密、多視影像密集匹配、實景三維模型生成、數(shù)字正射影像（DOM）及數(shù)字高程模型（DEM）生成。

1.2.1 航空攝影

本文采用哈瓦（MEGA V8）無人機搭載五鏡頭相機，構(gòu)建無人機傾斜攝影平臺。無人機參數(shù)見表1，傾斜攝影相機參數(shù)見表2。

表1 哈瓦(MEGA V8)無人機參數(shù)

表2 航攝相機參數(shù)

無人機航空攝影關(guān)鍵點是航線設(shè)計。依據(jù)航攝相機鏡頭焦距、像元尺寸及地面分辨率設(shè)計航高。本文依據(jù)1:500比例尺成圖及三維建模的要求，像片地面分辨率設(shè)計為3.5cm。航線參數(shù)見表3。

表3 航線設(shè)計參數(shù)

航攝完成后，獲取POS數(shù)據(jù)、移動站和基站GPS差分數(shù)據(jù)、基站位置數(shù)據(jù)，并對以上數(shù)據(jù)進行后處理，得到精確的姿態(tài)文件，下載并整理原始影像，供空三加密使用。

1.2.2 像控測量

由于無人機飛行姿態(tài)不穩(wěn)定、相機相幅小、影像畸變差大，造成精度不穩(wěn)定，從而需要布設(shè)像控點，以提高后期空三加密精度。本文為了保障空三加密和三維模型的精度，在實地共布設(shè)和測量4個像控點，采用GPS RTK技術(shù)測量像控點坐標成果。

1.2.3 空三加密和影像匹配

解析空中三角測量即在某個區(qū)域內(nèi)，僅僅由外業(yè)實測少量的控制點，按一定的數(shù)學模型，平差解算出（加密）全部控制點（加密點）及每張像片的外方位元素，又稱解析空三加密[5]。光束法區(qū)域網(wǎng)平差是常用的空三加密方法，主要思想是用一張像片組成的一束光線作為平差基本單元，再以中心投影的共線方程作為平差的數(shù)學模型，以相鄰像片公共交會點坐標相等、像控點內(nèi)業(yè)坐標與已知外業(yè)坐標相等為平差條件，列出控制點和加密點的誤差方程，進行全區(qū)域的統(tǒng)一平差計算。共線方程為：

根據(jù)垂直影像、傾斜影像數(shù)據(jù)，結(jié)合空三加密解算出來的各影像外方位元素，運用多視影像密集匹配技術(shù)，生產(chǎn)出高精度實景三維數(shù)字表面模型（DSM）數(shù)據(jù)。多視影像密集匹配是數(shù)字攝影測量的核心技術(shù)之一。由于采用五鏡頭的傾斜攝影系統(tǒng)航拍，所得影像重疊度高，產(chǎn)生大量多余觀測，可以充分利用多角度影像的冗余信息，對匹配錯誤進行改正，同時可以對盲區(qū)的地物特征進行補充。常用的多視影像密集匹配算法有CMVS、PMVS方法[6]。

經(jīng)過影像匹配，獲取到數(shù)字表面模型(DSM)數(shù)據(jù)以后，把高分辨率的影像紋理映射到DSM數(shù)據(jù)表面，生成實景三維模型。對DSM采用濾波的方法對建筑物等進行修正，將建筑物、樹木等植被的高程去掉，得到精確的數(shù)字高程模型（DEM）；再利用DEM數(shù)據(jù)對影像進行數(shù)字微分糾正，得到數(shù)字正射影像（DOM）。

本文采用ContextCapture進行自動空三加密和三維模型生成，主要流程為：輸入無人機航攝獲取的原始像片、無人機POS數(shù)據(jù)、像控點坐標，像控點轉(zhuǎn)刺即在像片上對像控點進行精確量測，ContextCapture系統(tǒng)自動運算，最后輸出空三加密成果及其他各類數(shù)據(jù)成果。實景三維模型數(shù)據(jù)采用OSGB格式。DOM數(shù)據(jù)格式為TIF格式，定位文件為TFW格式，分辨率為0.05m/像素。DSM數(shù)據(jù)分辨率為0.05m/像素。DEM數(shù)據(jù)格網(wǎng)間距為0.05m。實景三維模型全景見圖1所示，數(shù)字正射影像（DOM）見圖2所示。

2 邊坡巡檢

2.1 邊坡災害信息提取

圖1 實景三維模型（全景）

圖2 數(shù)字正射影像（DOM）

公路邊坡災害包括坡面變形病害、坡體變形病害和防護加固工程結(jié)構(gòu)變形病害。常見的邊坡病害主要有滑坡、崩塌、泥石流，其中滑坡、崩塌屬于坡體變形病害，泥石流屬于坡面變形病害。通過無人機傾斜攝影獲取實景三維模型、DOM數(shù)據(jù)后，可以采用人工影像識別和自動解譯的方式，提取邊坡災害信息。人工影像識別主要依靠三維模型和DOM數(shù)據(jù)紋理進行識別，自動解譯有面向?qū)ο蠓诸?、深度學習等算法，采用簡譯遙感數(shù)據(jù)處理軟件完成。邊坡災害提取信息主要包括邊坡災害的位置、面積、體積、種類等。本文試驗區(qū)共提取2處較大的邊坡滑坡，滑坡三維模型見圖3（a）、圖3（b）所示。

圖3 滑坡三維模型

傳統(tǒng)的公路邊坡巡檢資料采用紙質(zhì)表格手工記錄，無法實現(xiàn)數(shù)字化管理。本文采用空間數(shù)據(jù)，采用Arcgis建立gdb文件地理數(shù)據(jù)庫，記錄邊坡災害地理位置信息及災害屬性信息。

gdb數(shù)據(jù)庫是一種面向?qū)ο蟮目臻g數(shù)據(jù)模型，它對于地理空間特征的表達更接近人們對現(xiàn)實世界的認識。首先創(chuàng)建地理數(shù)據(jù)庫，然后創(chuàng)建要素數(shù)據(jù)集和要素類。本文創(chuàng)建面要素類，然后添加要素類字段。各字段定義見表4。

表4 名字段定義

本次調(diào)查的邊坡災害數(shù)據(jù)庫矢量數(shù)據(jù)與DOM套合結(jié)果如圖4所示，滑坡DEM數(shù)據(jù)如圖5所示。

圖4 滑坡矢量數(shù)據(jù)與DOM套合

圖5 滑坡DEM數(shù)據(jù)

2.2 滑坡土方量計算

在公路邊坡發(fā)生滑坡、崩塌、泥石流等災害后，為了及時開展災害治理，需要快速獲取土方量信息。本文基于無人機傾斜攝影測量獲取的DEM數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)滑坡土方量的快速測算。主要思想是通過滑坡前和滑坡后的DEM，進行填挖方計算，從而獲取土方量。如何獲取滑坡前的DEM數(shù)據(jù)，是一個難點問題。本文采用Arcgis Kriging法生成滑坡前的DEM，以“滑坡一”為例，其滑坡前DEM如圖6所示。以滑坡前后兩期DEM為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，采用CutFill計算填挖方，然后統(tǒng)計滑坡的土方量為8086m3。

圖6 滑坡前DEM

3 結(jié)論與展望

采用無人機傾斜攝影測量技術(shù)進行公路邊坡巡檢，能夠替代人工巡檢方式，大大提高工作效率，具有很高的經(jīng)濟效益和廣闊的應用前景。此方法能夠快速獲取邊坡災害發(fā)生的位置、類別等，同時快速計算土方量，為邊坡災害處置提供依據(jù)。

采用gdb文件地理數(shù)據(jù)庫記錄邊坡災害信息，能夠以空間數(shù)據(jù)方式存儲災害信息的空間位置和屬性信息，實現(xiàn)信息化管理，同時為研究邊坡災害的空間分析提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

目前所建立的數(shù)據(jù)庫是二維地理信息數(shù)據(jù)庫，如何利用實景三維模型，將二維地理信息與三維模型掛接，實現(xiàn)二三維一體化，對邊坡災害進行三維可視化模擬及空間分析，將是下一步研究的重點。