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    無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量在長(zhǎng)江航道整治建筑物監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

    2023-05-10 03:15:32胡樂(lè)辰陶孟斯段延松
    中國(guó)水運(yùn) 2023年4期
    關(guān)鍵詞:同名測(cè)區(qū)航道

    胡樂(lè)辰,陶孟斯,段延松

    (1.武漢大學(xué),湖北 武漢 430079;2.長(zhǎng)江武漢航道局,湖北 武漢 410014)

    長(zhǎng)江作為優(yōu)良航道,航運(yùn)繁忙,運(yùn)量龐大,是中國(guó)交通運(yùn)輸?shù)闹匾画h(huán)。為保障長(zhǎng)江航道運(yùn)輸安全,航道監(jiān)測(cè)具有重要意義。而整治建筑物在航道穩(wěn)定和改良方面發(fā)揮著重要作用,是重要的監(jiān)測(cè)對(duì)象。長(zhǎng)江干線航道全長(zhǎng)2688 公里,整治建筑物數(shù)量眾多且分布廣泛,對(duì)監(jiān)測(cè)能力提出了很高要求。整治建筑監(jiān)測(cè)主要內(nèi)容是檢查建筑物完整性及有無(wú)損毀情況,傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法主要采用人工方式進(jìn)行觀察、照相、攝像及測(cè)量等。由于監(jiān)測(cè)工作量大、效率低,而且航道情況復(fù)雜、可達(dá)性差,人工巡檢難度大,現(xiàn)有監(jiān)測(cè)方法難以有效完成精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。針對(duì)此問(wèn)題,本文引入無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量技術(shù),在對(duì)整治工程區(qū)域按一定時(shí)間間隔,開展無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)獲取和處理,生產(chǎn)測(cè)區(qū)時(shí)序化的高精度數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字正射影像(DOM)。然后對(duì)不同期數(shù)據(jù)開展分析對(duì)比,發(fā)現(xiàn)形變位置與形變程度,從而實(shí)現(xiàn)航道整治建筑的有效監(jiān)測(cè)。

    1 技術(shù)原理

    1.1 無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量生產(chǎn)DSM/DOM

    無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量的流程與常規(guī)航空攝影測(cè)量相似,主要包括外業(yè)與內(nèi)業(yè)兩部分。外業(yè)以數(shù)據(jù)采集為主,內(nèi)業(yè)以數(shù)據(jù)處理與生產(chǎn)為主。無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量的作業(yè)流程如圖1所示。

    實(shí)施外業(yè)時(shí)需要對(duì)測(cè)區(qū)情況有基本的了解,并依照測(cè)區(qū)特點(diǎn)、成果要求和氣象條件制定適宜的航攝計(jì)劃,并在作業(yè)前做好設(shè)備的調(diào)試檢查工作,保證作業(yè)安全[1]。

    內(nèi)業(yè)工作中,空中三角測(cè)量是關(guān)鍵的步驟??罩腥菧y(cè)量能通過(guò)獲取航攝像片上同名點(diǎn)和必要的控制信息恢復(fù)影像的空間位姿,進(jìn)而測(cè)算任意影像點(diǎn)的空間位置。這種方式不直接觸及被測(cè)目標(biāo),不受地面通視條件限制,即可測(cè)定目標(biāo)位置與幾何形狀,并能快速進(jìn)行大范圍目標(biāo)測(cè)定[2]。DSM 產(chǎn)品包含建筑、植被等地物的高程信息,能真實(shí)地表達(dá)地面實(shí)際起伏情況,DOM 是目標(biāo)區(qū)域的無(wú)變形影像,地物直觀、信息豐富,能客觀反映地表現(xiàn)狀。DSM/DOM產(chǎn)品被廣泛用于城市規(guī)劃設(shè)計(jì)、土地管理、植被監(jiān)測(cè)、環(huán)境分析、地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域[3]。

    1.2 整治建筑物形變監(jiān)測(cè)

    獲取時(shí)序化DSM/DOM 數(shù)據(jù)后,選擇兩期數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,即可發(fā)現(xiàn)形變位置與形變程度。為了進(jìn)行有效對(duì)比,本文提出了結(jié)合DSM 差異和DOM 匹配的形變檢測(cè)法。該方法首先根據(jù)DSM 的地理信息計(jì)算其高程差異,發(fā)現(xiàn)形變位置,然后對(duì)形變區(qū)域的兩期DOM 進(jìn)行影像匹配,獲取同名點(diǎn),根據(jù)同名點(diǎn)的位置變化,標(biāo)識(shí)出形變方向與距離。其技術(shù)流程如圖2所示。

    圖2 整治建筑物監(jiān)測(cè)技術(shù)流程

    1.2.1 DSM 差異發(fā)現(xiàn)變化區(qū)域

    比較兩期DSM 的差異,最簡(jiǎn)潔有效的方法是作差運(yùn)算。在對(duì)不同時(shí)相的兩個(gè)DSM 作差時(shí),需保證DSM對(duì)齊,這樣才能保證檢測(cè)形變的有效性。DSM 差異分析原理如圖3所示。

    圖3 DSM 差異分析示意圖

    根據(jù)DSM 作差結(jié)果,可以得出地形起降情況,并可判斷形變程度及確定關(guān)注區(qū)域。在此基礎(chǔ)上,設(shè)定閾值以避免數(shù)據(jù)噪聲對(duì)形變區(qū)域的判斷產(chǎn)生影響。

    1.2.2 DOM 匹配實(shí)現(xiàn)平面變化

    影像匹配是在兩幅(或多幅)影像之間識(shí)別同名點(diǎn)。本文通過(guò)Harris 算子4 在兩期影像上提取特征點(diǎn),然后基于相關(guān)系數(shù)法對(duì)兩幅影像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配,從而獲得兩期影像的同名點(diǎn)。

    Harris 算子是一種角點(diǎn)提取算子,它計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單,提取精度較好,是實(shí)際處理過(guò)程中常用的算子,適合快速提取大量特征點(diǎn),其計(jì)算方法如公式(1)所示:

    其中,gx,gy是影像在x,y 方向上的梯度;為高斯模板;k 為默認(rèn)常數(shù);I 為計(jì)算的興趣值。設(shè)定閾值,選擇一定范圍內(nèi)興趣值最大的若干點(diǎn)作為特征點(diǎn)。

    相關(guān)系數(shù)法是一種常見的匹配方法,通過(guò)計(jì)算兩期影像特征點(diǎn)鄰域的相關(guān)系數(shù),衡量?jī)善谟跋裉卣鼽c(diǎn)是否匹配,其計(jì)算方法如公式(2)所示:

    其中g(shù)i,j,hi,j表示計(jì)算相關(guān)系數(shù)的兩個(gè)特征點(diǎn)的矩形鄰域;,為兩個(gè)鄰域各自的平均值;m,n 為兩個(gè)鄰域的寬高;為兩鄰域的相關(guān)系數(shù),并作為特征點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)。通過(guò)相關(guān)系數(shù)衡量特征點(diǎn)的相似程度,超過(guò)閾值視為特征點(diǎn)匹配成功。

    經(jīng)過(guò)影像匹配,可獲得同一地面點(diǎn)在兩期DOM 上的平面坐標(biāo),進(jìn)而計(jì)算同一地面點(diǎn)的形變位移。比較同名點(diǎn)在兩個(gè)DOM 上的位移時(shí),同樣需保證對(duì)齊。

    2 工程實(shí)例

    2.1 測(cè)區(qū)情況

    實(shí)驗(yàn)測(cè)區(qū)位于長(zhǎng)江武漢航段,監(jiān)測(cè)對(duì)象為航段某處壩體,測(cè)區(qū)沿壩體走向呈狹長(zhǎng)的“一”字型。由無(wú)人機(jī)分別于2021年1月與同年12月拍攝兩期航空影像數(shù)據(jù)。如圖4所示,控制點(diǎn)覆蓋整個(gè)測(cè)區(qū),以實(shí)現(xiàn)良好的控制,兩期數(shù)據(jù)使用相同的控制點(diǎn),以保證生產(chǎn)的DSM與DOM 成果對(duì)齊。

    圖4 測(cè)區(qū)略圖

    2.2 結(jié)果分析

    完成無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量?jī)?nèi)業(yè)平差處理后,DSM 差異分析結(jié)果如圖5所示。設(shè)定閾值 ,壩體整體差異較小,高程差異小于 ,以綠色標(biāo)出;局部差異較大,高程差大于 ,以紅色標(biāo)出。

    圖5 DSM 差異分析結(jié)果

    壩體四周的環(huán)狀紅色區(qū)域,由水面造成。雖然水面對(duì)涉水區(qū)域的匹配存在影響,但由于監(jiān)測(cè)目標(biāo)為壩體而非水位,因此出現(xiàn)此類差異并無(wú)影響,不列入關(guān)注區(qū)域。測(cè)區(qū)東北處的紅色區(qū)域,實(shí)為一荒草地。該區(qū)域存在植被,壩體受河流沖刷影響小,且無(wú)裸露壩體,故同樣不列入關(guān)注區(qū)域。

    選擇某一關(guān)注區(qū)域的兩期DOM 進(jìn)行同名點(diǎn)匹配,結(jié)果如圖6所示。對(duì)匹配的同名點(diǎn)坐標(biāo)作差,可得同名點(diǎn)的形變方向大小。向量可視化結(jié)果如圖7所示,大部分同名點(diǎn)的形變量較小。除去若干孤立的大形變量同名點(diǎn),形變主要出現(xiàn)在一條帶狀區(qū)域內(nèi)。該區(qū)域可能因水流的沖蝕搬運(yùn)作用而產(chǎn)生了位移形變。但形變主要是淤泥亂石的位移。壩面的磚塊的形變較小,基本保持穩(wěn)定,但后期仍需要密切關(guān)注。

    圖6 兩期影像關(guān)注區(qū)域同名點(diǎn)匹配

    圖7 形變可視化

    3 結(jié)論

    本文提出了一種基于無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量的航道整治建筑物動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法。實(shí)測(cè)結(jié)果表明,本文方法能夠簡(jiǎn)單有效地對(duì)航道整治建筑物形變情況進(jìn)行監(jiān)測(cè),并及時(shí)發(fā)現(xiàn)形變位置,能一定程度上減輕傳統(tǒng)測(cè)量方法中工作人員的內(nèi)外業(yè)負(fù)擔(dān)。本文基于無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量方法的精度,主要依賴于攝影測(cè)量數(shù)字產(chǎn)品的質(zhì)量,以及后續(xù)數(shù)字正射影像匹配質(zhì)量。對(duì)淤泥地帶與重復(fù)紋理區(qū)域而言,當(dāng)前的匹配算法還存在一定的局限,會(huì)影響到形變的定量。在不久的將來(lái),若能夠進(jìn)一步解決此類區(qū)域的影像匹配問(wèn)題,則本文方法對(duì)整治建筑物的監(jiān)測(cè)將能發(fā)揮更大的潛能。

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