三維傾斜攝影技術(shù)在磷石膏渣場生產(chǎn)及運營管理中的應(yīng)用

尹林江，李 威，李 江，楊曉勇，李 偉，孫小瓊

(1.貴州科學院 貴州省山地資源研究所，貴州 貴陽 550001；2.貴州(磷化集團)有限責任公司，貴州 貴陽 550001)

近年來國家持續(xù)加大對工業(yè)固體廢物、危險廢物的污染防治力度，要求加快構(gòu)建以數(shù)字經(jīng)濟為引領(lǐng)的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系：實施數(shù)字產(chǎn)業(yè)強鏈行動——推動在礦產(chǎn)、輕工、新材料、航天航空等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域建設(shè)國家級、行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，促進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快磷化工精細化、有色冶金高端化發(fā)展,持之以恒推進生態(tài)文明建設(shè)。全國人大、生態(tài)環(huán)境部等也要求各級環(huán)保部門，要充分利用大數(shù)據(jù)、5G、遙感等技術(shù)手段，加大工業(yè)固體廢物、危險廢物的全過程管理力度。

目前礦區(qū)存量測算普遍采用全站儀和GPS等傳統(tǒng)監(jiān)測手段[1]，雖然其測算精度較高，但成本較高、效率低且現(xiàn)場測量存在一定的風險，無法滿足企業(yè)現(xiàn)代化管理的需求。隨著5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的完善[2]，無人機掛載不同的攝像頭、傳感器進行測繪、監(jiān)管等在國內(nèi)外的應(yīng)用日漸普遍[3-6]，且具有成本低、實時性強和操作簡便等特點，在礦山資源以及渣場管理中有了廣泛的實際應(yīng)用[7]。磷石膏堆渣場是用于填埋工業(yè)生產(chǎn)過程產(chǎn)生的固體廢棄物的露天性堆填場所，具有占地面積廣、匯水面積大、易發(fā)生滲漏、坍塌、潰壩等特點。由于廢渣進入渣場的多樣性問題(如使用傳送帶、使用運輸卡車等)，使得渣場內(nèi)堆填的工業(yè)固體廢物具有填埋數(shù)據(jù)不清、堆體布局及安全性不清、庫容占有率不清、庫容剩余量不清等特點，使用常規(guī)的地磅稱重或輸送帶稱重等技術(shù)手段無法對產(chǎn)渣量進行計算，形成渣場防范風險和資源盤查的管理瓶頸。鑒于此，本文結(jié)合無人機遙測、GPS差分定位、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，構(gòu)建多期磷石膏渣場三維模型，進行渣場存量計算監(jiān)測和三維可視化分析，為渣場的安全生產(chǎn)和資源管理提供技術(shù)支撐及數(shù)據(jù)保障。

1 傾斜攝影基本原理

傾斜攝影測量技術(shù)是通過飛行器搭載一個或者多個傳感器，從一個垂直、四個傾斜不同的視角采集影像，獲取到豐富的地物頂面及側(cè)視的高分辨率紋理。利用計算機技術(shù)、影像密集匹配技術(shù)自動匹配同名點，生成密集匹配點云，提取地物特征點，在此基礎(chǔ)上通過相應(yīng)的濾波算法構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN)，同時結(jié)合影像的POS數(shù)據(jù)和地面像控點坐標信息構(gòu)建三維模型。三角網(wǎng)的大小、密度與獲取影像的重疊率以及地物自身的復雜程度息息相關(guān)，重疊率越高，生成的三角網(wǎng)越密集，地物越復雜，則所需的三角網(wǎng)越密集和復雜。目前三角網(wǎng)的構(gòu)建主要是以密集匹配點云為基礎(chǔ)，運用相關(guān)算法構(gòu)建相應(yīng)分辨率的三角網(wǎng)，同時優(yōu)化簡單的物區(qū)，減少冗余數(shù)據(jù)，最后生成不規(guī)則三角網(wǎng)模型框架[9]。

傾斜攝影測量多以無人機為載體，具有成本低、機動靈活、飛行尺度較大、環(huán)境要求低等優(yōu)點，并可獲取高分辨率的照片，有助于獲取更高精度的三維模型。常用的航測無人機有大疆的M300、大疆精靈4RTK、科威泰KWT-6和DM-150等。除大疆精靈4RTK外，其余無人機均搭載五鏡頭相機，可在同一時間和同一點上獲取地物的五個角度的信息，使得對于同一地物在光源信息獲取上具有統(tǒng)一性，不易產(chǎn)生色差；而大疆精靈4RTK多為單鏡頭相機，需規(guī)劃多個角度進行數(shù)據(jù)采集，使得對于同一地物存在數(shù)據(jù)上的時間差異，可能會導致獲取的影像因為光線的原因存在色差[10]。本文采用大疆公司生產(chǎn)的經(jīng)緯M300RTK，搭載的鏡頭為睿鉑中端系列產(chǎn)品RIY-D2M，兼具Pros高端系列部分強大功能與經(jīng)濟型相機的高性價比特點。目前，RIY-D2M已經(jīng)被全國各個地信相關(guān)單位采用，其應(yīng)用范圍包括但不限于地籍測量、智慧城市建設(shè)、房地一體、應(yīng)急測繪、BIM規(guī)劃等方面。

2 研究資料與方法

2.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于貴州省開陽縣金鐘鎮(zhèn)的一個磷石膏堆渣場，占地約為180ha，屬于亞熱帶季風氣候，年平均氣溫為16.1℃，年均降水量1 120～1 129mm；靠近礦區(qū)的采空區(qū)，且堆積體的邊緣為陡峭和陡傾斜的斜坡；基巖地層屬于震旦系上統(tǒng)陡山沱組、上統(tǒng)燈影組和下統(tǒng)南沱組[11]。同時，由于其處于洋水背斜核部的次一級背斜，區(qū)內(nèi)褶皺、斷層發(fā)育，基底穩(wěn)定性較差，堆積體容易發(fā)生滑動和崩塌等災害，對渣場的安全和生產(chǎn)管理造成嚴重影響。

2.2 技術(shù)流程

本研究的技術(shù)流程主要分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、三維模型構(gòu)建和存量估算四個部分(圖1)。數(shù)據(jù)采集，主要為前期的像控點布設(shè)測量、渣場的航線規(guī)劃和航飛前的檢查，保障航飛安全順利進行。數(shù)據(jù)預處理，由于本研究采用的傳感器為睿博五鏡頭相機，其照片和POS數(shù)據(jù)分離，需將POS數(shù)據(jù)寫入照片中。除此之外，在進行三維建模時，需要加入像控點坐標進行刺點，保障三維建模精度。三維模型構(gòu)建，通過前期的數(shù)據(jù)預處理，對數(shù)據(jù)進行空中三角測量，構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)，紋理映射等，最后生成DSM和三維模型等。存量估算主要采用Das Viewer和Context Capture Viewer基于三維模型，通過自定義標高進行渣場的存量估算，并運用實地測量數(shù)據(jù)精選精度驗證。

圖1 技術(shù)路線

2.3 數(shù)據(jù)獲取

為提高三維建模精度，需建立傳感設(shè)備如相機所攝像片與目標物之間的數(shù)學關(guān)系，從而進行空三解算以便獲取測區(qū)模型，而地面像控點的布設(shè)數(shù)量和位置，在一定程度上會影響實景三維模型的精度，同時像控點布設(shè)的合理與否，直接決定了外業(yè)測繪工作量的大小及建模成本。為實現(xiàn)渣場的全面控制，設(shè)置地面控制點16個，均勻分布于渣場，像控點布設(shè)間隔約為200 m。另外測量10個點作為精度驗證點。

該區(qū)域海拔在760～1 051m之間，相對高差較大。為了保障無人機的飛行安全，對地形地貌進行室內(nèi)軟件分析以及實地無人機飛行實驗?？紤]到區(qū)內(nèi)地勢西南高東北低，且堆渣場西南邊存在高壓線，西南邊無人機信號易被干擾，故飛行地點選擇位于堆渣場的中部偏右，飛行高度確定在海拔960m。同時為了保障最終數(shù)據(jù)的精度，根據(jù)相對行高計算公式：

式中：H為飛行相對高度，GSD為地面分辨率，a表示像元大小，f為傳感器焦距。由式(1)可知，GSD值越小，則相對航高越低，獲得的精度越高。

結(jié)合式(1)，并綜合實際精度需求和儀器參數(shù)，飛行高度為170m，旁向重疊率70%，航線重疊率70%，共計47條航線，為減少風力作用的影響，采用等距拍照模式。由于數(shù)據(jù)采集的范圍較大，采集時間較長，為保障采集照片的質(zhì)量，數(shù)據(jù)采集均采用同一航線規(guī)劃工程文件，日期分別為2021年12月24日、2022年3月27日和2022年6月2日，時間均為13：00～15：30，天氣晴朗，風力0～3級。每次分別采集照片10 570張，照片大小為6 000×4 000像素。而為了使得部分建筑細節(jié)更加突出，采用精靈4RTK協(xié)同作業(yè)，每期獲取高分辨率的建筑影像500張，使得建模結(jié)果更加清晰。

3 實驗過程與結(jié)果

目前，傾斜攝影實景建模的軟件較多，如美國的Context Capture、法國的Street Factory、瑞士的Pix4d Mapper和俄羅斯的Photo Scan以及大疆的DJI Terra等。本文主要選取精度相對較高、人為干預少的Context Capture作為無人機的三維建模的軟件，構(gòu)建三期磷石膏渣場三維模型和DSM。使用Context Capture Viewer和Dsa Viewer進行磷石膏存量變化測算，通過前人的研究發(fā)現(xiàn)，當測算的格網(wǎng)大小為4.5m和5m時，所計算的誤差最小[12]。因此本研究采用上述方法進行三維建模及其存量估算。

3.1 空中三角測量

由于本研究采用的是睿博五鏡頭相機獲取渣場三維影像，其影像不包含坐標及高程信息，需將POS數(shù)據(jù)寫入影像中，再構(gòu)建工程文件，將包含所有信息的影像導入，為下一步空中三角測量做準備。

空中三角測量主要是確定相鄰影像間的位置關(guān)系，并生成加密點，其所需的文件包括相機參數(shù)文件、POS數(shù)據(jù)、航片數(shù)據(jù)以及地面像控點數(shù)據(jù)。其中像控點的加入有助于空三加密的影像匹配速度與精度以及便于坐標的轉(zhuǎn)換，同時可對空中三角測量成果進行控制加密[13]。在進行空中三角測量時，除了軟件自身空中三角測量時自動進行影像之間的位置匹配并生成加密點外，還需進行手動的刺點，即將像控點數(shù)據(jù)與影像相對應(yīng)，進而提高空中三角測量的精度和通過率。在進行刺點時，可先選擇邊緣點進行刺點，運行一遍空中三角測量，運用空三結(jié)果，軟件將給出其余點的預測位置，再進行第二次的刺點并進行第二遍空中三角測量。空中三角測量結(jié)束后，需檢查空三結(jié)果，是否出現(xiàn)偏移、影像分層和結(jié)果位置偏移等，保證后期三維建模的精度。經(jīng)查證，本文空三結(jié)果未出現(xiàn)上述情況，可進行下一步模型的構(gòu)建(圖2)。

圖2 空中三角測量結(jié)果

3.2 模型構(gòu)建

運用空中三角測量得到的密集成果，運用光束法區(qū)域網(wǎng)平差，獲取影像的外方位元素，結(jié)合影像匹配算法，生成密集點云[14]。通過密集點云構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)TIN，得到無紋理信息的三維模型(白模)，然后匹配TIN的每一個三角面與影像紋理，進行模型的自動紋理映射，進而得到高可視化的實景三維模型。最后對模型進行分瓦片處理，通過構(gòu)建S3C索引文件，最終可看到整個完整的三維模型(圖3)，同時也便于后期對三維模型的修改和顯示。

圖3 三維模型過程與結(jié)果圖

3.3 模型精度評價

為保障模型的精度，基于三期的渣場三維模型，以地面實測點坐標作為真實值，多次測量模型中的坐標值，并取平均值作為模型值，進行中誤差計算，其計算公式為：

式中：mx為x方向上的中誤差，n為像控點的個數(shù)，my為y方向上的中誤差，mh為h方向上的中誤差，△x、△y和△h分別為x、y和h方向的真誤差，m為平面中誤差。利用x和y方向中誤差進行平方求和，并進行開平方根，其最終結(jié)果表示像控點精度的可靠性(表1)。

表1 三維模型檢查點精度統(tǒng)計

通過高程中誤差和平面中誤差，來評定整個渣場三維建模在水平和垂直方向上的精度。根據(jù)DB33/T 934-2014《三維數(shù)字地圖技術(shù)規(guī)范》中1:500比例尺模型精度的要求，平面精度≤0.30 m，高程精度≤0.24m。根據(jù)計算結(jié)果可知，在渣場三期模型精度計算結(jié)果中，第一期平面中誤差最大為0.034m，高程中誤差最大0.030m；第二期平面中誤差最大為0.035m，高程中誤差最大0.025m；第三期平面中誤差最大為0.031m，高程中誤差最大0.037m。其精度值均滿足技術(shù)規(guī)范的要求，可以用于渣場存量的估算和變化監(jiān)測。

4 渣場存量估算與變化監(jiān)測

4.1 渣場存量估算

對經(jīng)過精度評價的三維模型，運用Context Capture Viewer 軟件進行渣場的存量精選估算，并結(jié)合實際測量數(shù)據(jù)精選精度評價。由于企業(yè)需求，不能夠?qū)φ麄€磷石膏渣場存量進行測算公布，因此本文僅選取三個樣區(qū)進行估算，同時為了探究采樣間距對于存量的影響，本文選取1m、3m和5m作為采樣間距進行存量估算，其結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，在實際測量時，樣區(qū)1和3的存量變化相對較慢，通過實地考察也發(fā)現(xiàn)該區(qū)域的生產(chǎn)活動較弱。而樣區(qū)2的變化則較為明顯，其存量的變化較大，可知該區(qū)域的生產(chǎn)活動較強。

表2 堆渣樣區(qū)存量模型估算與實測

通過軟件測量的值減去實測值，用兩者差值的絕對值比上實測值，可得兩者的差值百分比(表3)。從表3中可以看出當采樣間距為5m時，其存量的差值百分比相對于1m和3m的采樣間距要小，精度相對較高。而當采樣間距為1m時，其差值百分比最大，精度相對較低。

表3 堆渣樣區(qū)存量模型估算與實測存量差值百分比

4.2 渣場變化監(jiān)測

基于兩期堆渣場(第一期數(shù)據(jù)和第三期數(shù)據(jù))的無人機三維和DSM數(shù)據(jù)，經(jīng)過預處理和精度校驗后，進行差值計算，得出挖填方計算結(jié)果，即渣場填挖方變化量，并作可視化展示(圖4)。其中凸起來的區(qū)域表示該區(qū)域在經(jīng)過這段時間后，地表堆積量增加，而凹下去的區(qū)域則表明該區(qū)域的存量有所減少。由此可知整個渣場填挖方量分布情況，掌握渣場的主要生產(chǎn)活動區(qū)。除了對存量變化監(jiān)測及估算以外，為及時掌握周邊環(huán)境現(xiàn)狀和堆渣區(qū)覆土面積工程進度情況，可利用三維模型，進行土地利用類型識別以及周邊生態(tài)環(huán)境監(jiān)測，測量覆土曲面面積，以保障周邊生態(tài)環(huán)境安全，確保工程進度。

圖4 渣場局部區(qū)域的挖填方可視化結(jié)果

5 結(jié)論

基于無人機傾斜攝影技術(shù)構(gòu)建磷石膏渣場三維模型，其建模效率高、模型精度高、現(xiàn)實還原度高，借助軟件測量渣場存量，并運用實測數(shù)據(jù)進行精度驗證，可實現(xiàn)企業(yè)對渣場信息的全面掌控，降低企業(yè)運營成本和生產(chǎn)風險。本文通過構(gòu)建三期渣場三維模型，其精度在x方向上的最大中誤差值為0.026m，在y方向上的最大中誤差值為0.027m，在h方向上的最大中誤差為0.037m，其平面精度中誤差最大為0.034m，各方位精度值均低于相關(guān)規(guī)范要求，建模結(jié)果可用于存量的動態(tài)監(jiān)測。在樣區(qū)存量估算中，其采樣間距為5m時，其估算結(jié)果最為接近。同時，結(jié)合生產(chǎn)需求，運用兩期數(shù)據(jù)，較為直觀地展示了渣場的生產(chǎn)活動情況以及存量的變化情況，為渣場的生產(chǎn)及安全運營管控提供了技術(shù)和數(shù)據(jù)支持。

本文也存在一些不足，在渣場的堆積物模型構(gòu)建上具有較高的精度，但對于面積較大的水體，會出現(xiàn)模型的空洞，不利于對渣場壩區(qū)水體的監(jiān)測。對于部分建筑或地物的拍攝死角，同樣會存在地物信息的缺失。對此，本文運用精靈4RTK無人機，進行低空地面信息和拍攝死角的數(shù)據(jù)采集，彌補了因數(shù)據(jù)問題帶來的精度不足。除此之外，在三維數(shù)據(jù)的挖掘上還有所欠缺，后期將加強對數(shù)據(jù)的挖掘和分析，提高數(shù)據(jù)的利用價值，更好的為地方和企業(yè)服務(wù)。