機(jī)載LiDAR與傾斜攝影測(cè)量在地質(zhì)災(zāi)害中的應(yīng)用

張小青

(福建水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院 水利工程系, 福建 永安, 366000)

0 引言

地質(zhì)災(zāi)害給人們生命財(cái)產(chǎn)安全造成巨大損害,傳統(tǒng)的人工調(diào)查效率低,安全風(fēng)險(xiǎn)大、監(jiān)測(cè)不全面、難于有效識(shí)別。因此,如何快速準(zhǔn)確地評(píng)估地質(zhì)災(zāi)害信息,更早地識(shí)別潛在的地質(zhì)災(zāi)害隱患是災(zāi)害調(diào)查研究中的難點(diǎn)之一。近年來(lái),不斷發(fā)展的無(wú)人機(jī)航攝技術(shù)逐漸成為地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急的主要技術(shù)之一,較傳統(tǒng)測(cè)繪而言,無(wú)人機(jī)航攝技術(shù)機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、現(xiàn)勢(shì)性強(qiáng)、精度高等優(yōu)勢(shì),能滿足地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急的時(shí)效性和精度要求。運(yùn)用無(wú)人機(jī)航攝技術(shù)獲得地質(zhì)災(zāi)害的高分辨率三維模型,從而進(jìn)行量測(cè)與分析處理,獲取地質(zhì)災(zāi)害體的坡度、坡向、粗糙度等地貌參數(shù),可為地質(zhì)災(zāi)害的搶險(xiǎn)救災(zāi)提供重要的決策支持。

地質(zhì)災(zāi)害專家許強(qiáng)等[1]提出了基于天空地一體化的“三查”體系。鄭史芳等[2]基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影獲取的影像,建立高分辨率三維模型以及數(shù)字正射影像模型,通過(guò)實(shí)景三維模型可以直觀地再現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)的地形地貌信息,為地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)預(yù)警提供有力的依據(jù)。詹美斌[3]改進(jìn)無(wú)人機(jī)三維建模算法,運(yùn)用無(wú)人機(jī)傾斜攝影數(shù)據(jù)和地質(zhì)應(yīng)力探頭數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,生成逐點(diǎn)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。趙博[4]結(jié)合無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)和地質(zhì)調(diào)查,建立了地質(zhì)災(zāi)害三維管理平臺(tái)。禹信等[5]采用無(wú)人機(jī)遙感獲取泥石流災(zāi)害影像,基于地理信息系統(tǒng)技術(shù)(geographic information system,GIS)提取泥石流災(zāi)害信息。Julie A等[6]運(yùn)用衛(wèi)星影像和無(wú)人機(jī)傾斜影像數(shù)據(jù)評(píng)估加拿大落基山脈土地覆蓋變化,發(fā)現(xiàn)與衛(wèi)星圖像相比,傾斜的照片更容易檢測(cè)到狹窄的景觀特征,估計(jì)出的巖石比例更高。Rossi G[7]采用無(wú)人機(jī)配備了光學(xué)攝像機(jī),利用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(structure from motion,SfM)軟件對(duì)航空紅綠藍(lán)(red、green、blue,RGB)圖像進(jìn)行分析和組合。通過(guò)對(duì)獲得的數(shù)字地形模型(Digital Terrain Model,DTM)進(jìn)行對(duì)比分析,可以對(duì)探測(cè)到的滑坡進(jìn)行精確的重建和測(cè)繪。Nichol J E等[8]利用IKONOS立體衛(wèi)星影像對(duì)滑坡地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行評(píng)估分析,從立體圖像創(chuàng)建的數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)比運(yùn)用等高線數(shù)據(jù)創(chuàng)建的DEM對(duì)微尺度地形特征更加準(zhǔn)確和敏感,更能提高滑坡地質(zhì)災(zāi)害解譯的效率。De Beni E等[9]應(yīng)用無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)活躍的熔巖流，對(duì)埃特納火山(意大利)南側(cè)3 050～2 600之間的熔巖流場(chǎng)進(jìn)行了兩次高分辨率無(wú)人機(jī)調(diào)查,獲得熔巖流的正射影像圖,為研究活動(dòng)熔巖流提供了一種新的技術(shù)手段。Sestras P等[10]利用無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)、GIS空間分析技術(shù)在易受影響城市環(huán)境的淺層滑坡和侵蝕的可持續(xù)管理中進(jìn)行大地測(cè)量。

上述文獻(xiàn)多數(shù)是基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)實(shí)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害信息提取,而將傾斜攝影技術(shù)、機(jī)載雷達(dá)以及地質(zhì)勘測(cè)設(shè)備等多種技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于災(zāi)害點(diǎn)特征信息的提取不多。文章利用無(wú)人機(jī)載激光雷達(dá)(light detection and ranging,LiDAR)和傾斜攝影技術(shù),結(jié)合地質(zhì)勘測(cè)設(shè)備,豐富翔實(shí)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可為地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)提供更真實(shí)、有力的數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)獲取

1.1 測(cè)區(qū)概況

研究區(qū)水電站(圖1)位于尤溪流域的下游,壩頂總長(zhǎng)260 m,壩頂高程92 m,設(shè)計(jì)最大壩高32 m,壩頂寬5.505 m。評(píng)估區(qū)屬低山丘陵地貌,兩岸山坡高差較大,地形坡面在20°～40°。研究區(qū)地形起伏變化較大,變化幅度高差大于80 m,且測(cè)量范圍內(nèi)為密集的樹林,分布灌木叢林,除水電站建筑外,周邊分布較多構(gòu)筑物。該水電站樞紐區(qū)左岸區(qū)域,長(zhǎng)度約0.9 km,面積約0.23 km2。水電站樞紐區(qū)右岸區(qū)域,長(zhǎng)度約0.8 km,面積約0.06 km2。

圖1 水電站工作范圍

1.2 數(shù)據(jù)獲取

將無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)和無(wú)人機(jī)載LiDAR相結(jié)合,能夠獲得更豐富、更真實(shí)的災(zāi)害點(diǎn)的地形影像數(shù)據(jù),具體工作流程如圖2所示。

圖2 工作流程

1.2.1傾斜攝影數(shù)據(jù)獲取

收集各種地形和氣象資料,根據(jù)三座水電站的工作范圍,設(shè)定航攝范圍,并根據(jù)測(cè)區(qū)的高程信息和成圖比例尺的要求,進(jìn)行航飛分區(qū)規(guī)劃及航線設(shè)計(jì)。選擇適飛的天氣條件和時(shí)間前往測(cè)區(qū)開展無(wú)人機(jī)航攝,以保證航攝時(shí)有充足的光照和最小的地物陰影,使影像獲得最佳的清晰度和亮度。航攝的影像經(jīng)過(guò)飛行質(zhì)量檢查和影像質(zhì)量檢查通過(guò)后方可結(jié)束航拍工作,否則需根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行局部區(qū)域重飛或補(bǔ)飛。

本次作業(yè)航拍范圍按原確定的范圍線外擴(kuò)50～100 m,按航線長(zhǎng)度不大于2 km進(jìn)行分區(qū)設(shè)計(jì),由無(wú)人機(jī)飛控軟件根據(jù)測(cè)區(qū)范圍自動(dòng)進(jìn)行航線的規(guī)劃,按攝區(qū)走向直線方法敷設(shè),平行于攝區(qū)邊界線的首末航線必須確保視鏡頭能獲得有效點(diǎn)云。無(wú)人機(jī)獲取的數(shù)字表面模型(digital surface model,DSM)、數(shù)字正射影像圖(digital orthophoto map,DOM)、數(shù)字線劃圖(digital line graph,DLG)如圖3所示。

(a)研究區(qū)DSM模型 (b)研究區(qū)正射影像圖DOM

1.2.2機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)獲取

由于水電站的周圍地形有許多的高山,以及植被覆蓋率高,機(jī)載激光雷達(dá)可以透過(guò)植被,測(cè)量植被覆蓋下的地形可以在被植被覆蓋的地方發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)源,因此通過(guò)機(jī)載激光雷達(dá)可獲取高精度實(shí)景三維地形數(shù)據(jù),尤其對(duì)高山峽谷、高植被覆蓋區(qū)域以及人員無(wú)法到達(dá)區(qū)域,有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。對(duì)于坡度、曲率、匯水面等有較大優(yōu)勢(shì),它有高精度位置與姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)(position and orientation system,POS)數(shù)據(jù)、高分辨率光學(xué)影像、高密度激光點(diǎn)云的特點(diǎn),數(shù)據(jù)處理包括點(diǎn)云計(jì)算、平差以及去噪等預(yù)處理。機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)如圖3(d)所示。

2 結(jié)果與數(shù)據(jù)分析

為探索無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)用中的精度可行性,選取26個(gè)地面檢核點(diǎn),采用GNSS-RTK測(cè)量方式利用千尋基準(zhǔn)站實(shí)時(shí)差分信號(hào),進(jìn)行采集明顯實(shí)地地物點(diǎn)或地貌特征點(diǎn)的平面坐標(biāo)和高程,成果點(diǎn)平面坐標(biāo)在數(shù)字正射影像模型提取,利用DSM提取高程值,并進(jìn)行空間坐標(biāo)誤差分析和高程誤差分析。地物長(zhǎng)度值的測(cè)量是以全站儀野外實(shí)測(cè)地物長(zhǎng)度(如建筑物、道路標(biāo)識(shí)線等),分別測(cè)得20組水平長(zhǎng)度和垂直長(zhǎng)度值為真值(T),三維模型場(chǎng)景內(nèi)量測(cè)對(duì)應(yīng)長(zhǎng)度作為觀測(cè)值(O),計(jì)算差值Δ以及中誤差m,從而對(duì)水平長(zhǎng)度和垂直長(zhǎng)度進(jìn)行精度評(píng)定。其計(jì)算[11-12]如式(1)所示。

(1)

檢核點(diǎn)的平面和高程方向的較差見圖4,ΔL為水平長(zhǎng)度差值,ΔH為垂直長(zhǎng)度差值，結(jié)果如圖5所示。從點(diǎn)位和長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,點(diǎn)平面和高程中誤差分別為0.037 m、0.042 m。最大誤差分別為0.049 m、0.058 m。平面方向和垂直方向的較差都滿足監(jiān)測(cè)要求,平面方向的坐標(biāo)誤差較穩(wěn)定,垂直方向的誤差波動(dòng)較平面方向偏大。

圖4 平面坐標(biāo)和高程較差

圖5 水平長(zhǎng)度和垂直高度較差

3 地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性現(xiàn)狀評(píng)估

基于傾斜攝影及激光雷達(dá)獲取的實(shí)景三維模型,通過(guò)定性分析與定量提取,準(zhǔn)確識(shí)別地質(zhì)災(zāi)害信息。結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)確認(rèn),評(píng)估范圍內(nèi)主要地質(zhì)災(zāi)害類型為泥(水)石流(沖溝)、崩塌(危巖、落石),識(shí)別地質(zhì)要素信息,并分析了災(zāi)害發(fā)生后的影響范圍和物源源頭等信息。

3.1 結(jié)合地質(zhì)監(jiān)測(cè)手段,評(píng)估地質(zhì)災(zāi)害特征

基于真實(shí)地表的DEM數(shù)據(jù),提取地形地貌特征參數(shù),河流由南西流向北東,河谷寬闊,河床底寬約100 m。兩岸地形基本對(duì)稱,且亦相對(duì)較完整。壩址兩岸各發(fā)育兩條沖溝。高程66～70 m、85～90 m和100 m～107 m分別為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三級(jí)基座階地。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查測(cè)繪,壩區(qū)主要的崩塌、危巖、溜塌潛在地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)特征如下：位于樞紐區(qū)左岸G235邊坡坡面,該處邊坡基巖主體以中風(fēng)化為主,坡面局部較破碎,并發(fā)育多組節(jié)理,主要節(jié)理有危巖,如危巖攝影圖(圖6)。如圖7可知,P1坡面,L1裂隙1,L2裂隙2。兩組節(jié)理關(guān)系如表1所示,兩組節(jié)理組合切割后,①、②兩組節(jié)理的交點(diǎn)與邊坡面投影弧在同一側(cè),且在坡面線外側(cè),說(shuō)明結(jié)構(gòu)面組合交線的傾向與坡面傾向一致,但傾角小于天然坡角,在坡頂無(wú)出露點(diǎn),屬于較穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。故該處危巖危害程度小,危險(xiǎn)性小。

圖6 W1危巖攝影圖

圖7 W1赤平投影圖

表1 節(jié)理關(guān)系

地形總體較完整、平順,坡面弱風(fēng)化基巖裸露較多,自然邊坡部分巖坡卸荷裂隙發(fā)育、巖體破碎;樞紐區(qū)兩岸人為活動(dòng)的破壞,致使兩岸發(fā)生了許多不同程度的崩塌,尤其是左岸公路開挖,使壩上游發(fā)生多處庫(kù)岸的塌滑。開挖邊坡不利結(jié)構(gòu)面組合及坡面風(fēng)化卸荷產(chǎn)生有不少危巖,在強(qiáng)降雨、地震等條件觸發(fā)下可能發(fā)生小規(guī)模的崩塌、掉塊;因此,評(píng)估區(qū)兩岸山坡具備形成崩塌地質(zhì)災(zāi)害的地質(zhì)環(huán)境條件[13-15]。

3.2 解譯裂縫發(fā)育狀況

根據(jù)無(wú)人機(jī)航測(cè)獲取的正射影像數(shù)據(jù),解譯裂縫發(fā)育狀況。評(píng)估區(qū)內(nèi)沖溝具備了泥石流形成的地形地貌和水源條件,但泥石流物源貧乏,物源主要來(lái)自于溝谷兩側(cè)山坡殘坡積層的沖刷剝蝕,以及坡面零星分布的碎石,山坡植被茂密,覆蓋層薄,提供的物源極為有限。根據(jù)《泥石流發(fā)育程度量化評(píng)分及評(píng)判等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)表》,對(duì)樞紐區(qū)左岸兩條沖溝自然狀況下各影響因素打分進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),如圖8所示,溝1、溝2得分均為56分,泥石流發(fā)育程度均為弱發(fā)育,發(fā)生泥石流可能性小,但在大暴雨等極端天氣條件下具備發(fā)生山洪-稀性泥石流(水石流)的條件。

圖8 左岸沖溝全景圖

4 結(jié)束語(yǔ)

文中運(yùn)用無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù),機(jī)載LiDAR對(duì)水電站地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行評(píng)估。對(duì)采用傾斜攝影技術(shù)以及機(jī)載LiDAR技術(shù)應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行了探索和研究,并對(duì)其三維模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行了檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,機(jī)載非接觸的無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害評(píng)估與識(shí)別中的應(yīng)用,具有效率高、安全方便等優(yōu)勢(shì),能夠快速獲取災(zāi)害點(diǎn)高分辨率三維模型數(shù)據(jù)以及高精度地形數(shù)據(jù)。機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)能夠透過(guò)植被,獲取植被覆蓋下的地形數(shù)據(jù),很好地克服了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)不全面的問(wèn)題。同時(shí),高精度的實(shí)景三維模型可以直觀呈現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害特征信息,可清晰識(shí)別、分析和量測(cè)災(zāi)害信息。因此,將無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量技術(shù)、機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù),地質(zhì)災(zāi)害常規(guī)調(diào)查技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)多種技術(shù)手段優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),大大減少人工野外實(shí)地調(diào)查工作量,實(shí)現(xiàn)地質(zhì)調(diào)查手段從實(shí)地調(diào)查到空地一體化,調(diào)查成果實(shí)現(xiàn)從二維到三維。豐富的調(diào)查成果數(shù)據(jù)為災(zāi)害評(píng)估以及災(zāi)害救援提供更有利的數(shù)據(jù)支撐。