机载LiDAR与倾斜摄影测量在地质灾害中的应用

张小青

(福建水利电力职业技术学院 水利工程系, 福建 永安, 366000)

摘 要 针对传统地质灾害调查易受天气、地形等外界限制,为实现地质灾害的快速调查与早期识别,利用无人机载雷达和无人机倾斜摄影技术,获取地表数字高程模型和数字正射影像。结合常规地质灾害调查技术,快速全面地获取详细的地质灾害信息,实现地质灾害安全评估。结果表明：测区三维模型平面和高程精度分别0.037m,0.042m,检核精度满足要求,成果数据可用于灾害体信息提取、特征参数计算以及辅助评估灾情。无人机载雷达和无人机倾斜摄影技术可为地质灾害识别和分析提供更加翔实的、准确可靠的灾害特征数据。

0 引言

地质灾害给人们生命财产安全造成巨大损害,传统的人工调查效率低,安全风险大、监测不全面、难于有效识别。因此,如何快速准确地评估地质灾害信息,更早地识别潜在的地质灾害隐患是灾害调查研究中的难点之一。近年来,不断发展的无人机航摄技术逐渐成为地质灾害应急的主要技术之一,较传统测绘而言,无人机航摄技术机动性强、现势性强、精度高等优势,能满足地质灾害应急的时效性和精度要求。运用无人机航摄技术获得地质灾害的高分辨率三维模型,从而进行量测与分析处理,获取地质灾害体的坡度、坡向、粗糙度等地貌参数,可为地质灾害的抢险救灾提供重要的决策支持。

地质灾害专家许强等[1]提出了基于天空地一体化的“三查”体系。郑史芳等[2]基于无人机倾斜摄影获取的影像,建立高分辨率三维模型以及数字正射影像模型,通过实景三维模型可以直观地再现地质灾害隐患点的地形地貌信息,为地质灾害隐患点预警提供有力的依据。詹美斌[3]改进无人机三维建模算法,运用无人机倾斜摄影数据和地质应力探头数据进行数据融合,生成逐点地质灾害风险评估结果。赵博[4]结合无人机倾斜摄影技术和地质调查,建立了地质灾害三维管理平台。禹信等[5]采用无人机遥感获取泥石流灾害影像,基于地理信息系统技术(geographic information system,GIS)提取泥石流灾害信息。Julie A等[6]运用卫星影像和无人机倾斜影像数据评估加拿大落基山脉土地覆盖变化,发现与卫星图像相比,倾斜的照片更容易检测到狭窄的景观特征,估计出的岩石比例更高。Rossi G[7]采用无人机配备了光学摄像机,利用运动恢复结构(structure from motion,SfM)软件对航空红绿蓝(red、green、blue,RGB)图像进行分析和组合。通过对获得的数字地形模型(Digital Terrain Model,DTM)进行对比分析,可以对探测到的滑坡进行精确的重建和测绘。Nichol J E等[8]利用IKONOS立体卫星影像对滑坡地质灾害进行评估分析,从立体图像创建的数字高程模型(digital elevation model,DEM)比运用等高线数据创建的DEM对微尺度地形特征更加准确和敏感,更能提高滑坡地质灾害解译的效率。De Beni E等[9]应用无人机监测活跃的熔岩流，对埃特纳火山(意大利)南侧3 050～2 600之间的熔岩流场进行了两次高分辨率无人机调查,获得熔岩流的正射影像图,为研究活动熔岩流提供了一种新的技术手段。Sestras P等[10]利用无人机倾斜摄影技术、GIS空间分析技术在易受影响城市环境的浅层滑坡和侵蚀的可持续管理中进行大地测量。

上述文献多数是基于无人机倾斜摄影技术实现地质灾害信息提取,而将倾斜摄影技术、机载雷达以及地质勘测设备等多种技术结合应用于灾害点特征信息的提取不多。文章利用无人机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)和倾斜摄影技术,结合地质勘测设备,丰富翔实的监测数据可为地质灾害的监测提供更真实、有力的数据支撑。

1 研究区概况和数据获取

1.1 测区概况

研究区水电站(图1)位于尤溪流域的下游,坝顶总长260 m,坝顶高程92 m,设计最大坝高32 m,坝顶宽5.505 m。评估区属低山丘陵地貌,两岸山坡高差较大,地形坡面在20°～40°。研究区地形起伏变化较大,变化幅度高差大于80 m,且测量范围内为密集的树林,分布灌木丛林,除水电站建筑外,周边分布较多构筑物。该水电站枢纽区左岸区域,长度约0.9 km,面积约0.23 km2。水电站枢纽区右岸区域,长度约0.8 km,面积约0.06 km2。

图1 水电站工作范围

1.2 数据获取

将无人机遥感技术和无人机载LiDAR相结合,能够获得更丰富、更真实的灾害点的地形影像数据,具体工作流程如图2所示。

图2 工作流程

1.2.1 倾斜摄影数据获取

收集各种地形和气象资料,根据三座水电站的工作范围,设定航摄范围,并根据测区的高程信息和成图比例尺的要求,进行航飞分区规划及航线设计。选择适飞的天气条件和时间前往测区开展无人机航摄,以保证航摄时有充足的光照和最小的地物阴影,使影像获得最佳的清晰度和亮度。航摄的影像经过飞行质量检查和影像质量检查通过后方可结束航拍工作,否则需根据实际情况进行局部区域重飞或补飞。

本次作业航拍范围按原确定的范围线外扩50～100 m,按航线长度不大于2 km进行分区设计,由无人机飞控软件根据测区范围自动进行航线的规划,按摄区走向直线方法敷设,平行于摄区边界线的首末航线必须确保视镜头能获得有效点云。无人机获取的数字表面模型(digital surface model,DSM)、数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM)、数字线划图(digital line graph,DLG)如图3所示。

 

(a)研究区DSM模型 (b)研究区正射影像图DOM

 

(c)研究区DLG成果图DOM (d)研究区激光点云数据DOM

图3 无人机载LiDAR和倾斜摄影数据产品

1.2.2 机载LiDAR数据获取

由于水电站的周围地形有许多的高山,以及植被覆盖率高,机载激光雷达可以透过植被,测量植被覆盖下的地形可以在被植被覆盖的地方发现危险源,因此通过机载激光雷达可获取高精度实景三维地形数据,尤其对高山峡谷、高植被覆盖区域以及人员无法到达区域,有得天独厚的优势。对于坡度、曲率、汇水面等有较大优势,它有高精度位置与姿态测量系统(position and orientation system,POS)数据、高分辨率光学影像、高密度激光点云的特点,数据处理包括点云计算、平差以及去噪等预处理。机载激光雷达数据如图3(d)所示。

2 结果与数据分析

为探索无人机倾斜摄影技术在地质灾害应用中的精度可行性,选取26个地面检核点,采用GNSS-RTK测量方式利用千寻基准站实时差分信号,进行采集明显实地地物点或地貌特征点的平面坐标和高程,成果点平面坐标在数字正射影像模型提取,利用DSM提取高程值,并进行空间坐标误差分析和高程误差分析。地物长度值的测量是以全站仪野外实测地物长度(如建筑物、道路标识线等),分别测得20组水平长度和垂直长度值为真值(T),三维模型场景内量测对应长度作为观测值(O),计算差值Δ以及中误差m,从而对水平长度和垂直长度进行精度评定。其计算[11-12]如式(1)所示。

(1)

检核点的平面和高程方向的较差见图4,ΔL为水平长度差值,ΔH为垂直长度差值，结果如图5所示。从点位和长度统计结果可知,点平面和高程中误差分别为0.037 m、0.042 m。最大误差分别为0.049 m、0.058 m。平面方向和垂直方向的较差都满足监测要求,平面方向的坐标误差较稳定,垂直方向的误差波动较平面方向偏大。

图4 平面坐标和高程较差

图5 水平长度和垂直高度较差

3 地质灾害危险性现状评估

基于倾斜摄影及激光雷达获取的实景三维模型,通过定性分析与定量提取,准确识别地质灾害信息。结合现场确认,评估范围内主要地质灾害类型为泥(水)石流(冲沟)、崩塌(危岩、落石),识别地质要素信息,并分析了灾害发生后的影响范围和物源源头等信息。

3.1 结合地质监测手段,评估地质灾害特征

基于真实地表的DEM数据,提取地形地貌特征参数,河流由南西流向北东,河谷宽阔,河床底宽约100 m。两岸地形基本对称,且亦相对较完整。坝址两岸各发育两条冲沟。高程66～70 m、85～90 m和100 m～107 m分别为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三级基座阶地。根据现场调查测绘,坝区主要的崩塌、危岩、溜塌潜在地质灾害点特征如下：位于枢纽区左岸G235边坡坡面,该处边坡基岩主体以中风化为主,坡面局部较破碎,并发育多组节理,主要节理有危岩,如危岩摄影图(图6)。如图7可知,P1坡面,L1裂隙1,L2裂隙2。两组节理关系如表1所示,两组节理组合切割后,①、②两组节理的交点与边坡面投影弧在同一侧,且在坡面线外侧,说明结构面组合交线的倾向与坡面倾向一致,但倾角小于天然坡角,在坡顶无出露点,属于较稳定结构。故该处危岩危害程度小,危险性小。

图6 W1危岩摄影图

图7 W1赤平投影图

表1 节理关系

地形总体较完整、平顺,坡面弱风化基岩裸露较多,自然边坡部分岩坡卸荷裂隙发育、岩体破碎;枢纽区两岸人为活动的破坏,致使两岸发生了许多不同程度的崩塌,尤其是左岸公路开挖,使坝上游发生多处库岸的塌滑。开挖边坡不利结构面组合及坡面风化卸荷产生有不少危岩,在强降雨、地震等条件触发下可能发生小规模的崩塌、掉块;因此,评估区两岸山坡具备形成崩塌地质灾害的地质环境条件[13-15]。

3.2 解译裂缝发育状况

根据无人机航测获取的正射影像数据,解译裂缝发育状况。评估区内冲沟具备了泥石流形成的地形地貌和水源条件,但泥石流物源贫乏,物源主要来自于沟谷两侧山坡残坡积层的冲刷剥蚀,以及坡面零星分布的碎石,山坡植被茂密,覆盖层薄,提供的物源极为有限。根据《泥石流发育程度量化评分及评判等级标准表》,对枢纽区左岸两条冲沟自然状况下各影响因素打分进行综合评价,如图8所示,沟1、沟2得分均为56分,泥石流发育程度均为弱发育,发生泥石流可能性小,但在大暴雨等极端天气条件下具备发生山洪-稀性泥石流(水石流)的条件。

图8 左岸冲沟全景图

4 结束语

文中运用无人机倾斜摄影技术,机载LiDAR对水电站地质灾害进行评估。对采用倾斜摄影技术以及机载LiDAR技术应用于地质灾害进行了探索和研究,并对其三维模型的准确性进行了检验。实验结果表明,机载非接触的无人机倾斜摄影技术在地质灾害评估与识别中的应用,具有效率高、安全方便等优势,能够快速获取灾害点高分辨率三维模型数据以及高精度地形数据。机载激光雷达技术能够透过植被,获取植被覆盖下的地形数据,很好地克服了传统监测不全面的问题。同时,高精度的实景三维模型可以直观呈现地质灾害特征信息,可清晰识别、分析和量测灾害信息。因此,将无人机摄影测量技术、机载激光雷达技术,地质灾害常规调查技术相结合,实现多种技术手段优势互补,大大减少人工野外实地调查工作量,实现地质调查手段从实地调查到空地一体化,调查成果实现从二维到三维。丰富的调查成果数据为灾害评估以及灾害救援提供更有利的数据支撑。

参考文献

[1] 许强,董秀军,李为乐.基于天-空-地一体化的重大地质灾害隐患早期识别与监测预警[J].武汉大学学报(信息科学版),2019,44(7):957-966.

[2] 郑史芳,黎治坤.结合倾斜摄影技术的地质灾害监测[J].测绘通报,2018(8):88-92.

[3] 詹美斌.低空无人机倾斜摄影三维模型在地质灾害监测中的应用[J].测绘与空间地理信息,2022,45(3):221-224.

[4] 赵博,彭泊涵,王建楠,等.倾斜航空摄影测量技术在北京市高精细地质灾害调查中的应用[J].北京测绘,2021,(35)12:1565-1571.

[5] 禹信.基于无人机遥感与GIS技术的泥石流灾害监测[J].河南建材,2019(6):307-308.

[6] FORTIN J A,FISHER J T ,RHEMTULLA J M,et al.Estimates of landscape composition from terrestrial oblique photographs suggest homogenization of Rocky Mountain landscapes over the last century[J].Remote Sensing in Ecology & Conservation, 2018:1-11.

[7] ROSSI G,TANTERI L,TOFANI V,et al.Brief Communication:Use of multicopter drone optical images for landslide mapping and characterization[J].Natural Hazards & Earth System Sciences Discussions,2017:1-14.

[8] NICHOL J E, SHAKER A,WONG M S.Application of high-resolution stereo satellite images to detailed landslide hazard assessment[J].Geomorphology,2006,76(1/2):68-75.

[9] EDB A,MC A,AM B.UAVs for volcano monitoring: A new approach applied on an active lava flow on Mt. Etna (Italy), during the 27 February-02 March 2017 eruption[J]. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 2019, 369:250-262.

[10] SESTRAS P,BILACO T,ROSCA S,et al.Geodetic and UAV monitoring in the sustainable management of shallow landslides and erosion of a susceptible urban environment[J].Remote Sensing,2021, 2021(13):385.

[11] FRANCIONI M,COGGAN J,EYRE M ,et al.A combined field/remote sensing approach for characterizing landslide risk in coastal areas[J]. International Journal of Applied Earth Observation & Geoinformation,2018,67:79-95.

[12] 管建军.无人机倾斜摄影测量精度分析与泥石流单体要素提取及易发性评价研究[D].焦作：河南理工大学,2018.

[13] 杨帆.无人机倾斜摄影技术在地质灾害调查中的应用[J].云南水力发电,2022,38(2):41-43.

[14] 魏佳.无人机倾斜摄影测量技术的应用与研究[J].云南水力发电,2022,38(1):45-46.

[15] 潘文明,王德高.基于无人机低空航摄的典型地质灾害识别研究——以滑坡、泥石流、崩塌为例[J].宿州学院学报,2021,36(12):53-57.

引文格式: 张小青.机载LiDAR与倾斜摄影测量在地质灾害中的应用[J].北京测绘,2022,36(10):1327-1331.

基金项目：福建省教育厅课题(JAT210750);三明引导性课题(2021-S-71)

作者简介：张小青(1980—),女,江西东乡人,硕士,讲师,高级工程师,研究方向为地理信息系统应用

文章来源：测绘学术资讯