漆首令
(廣西有色勘察設(shè)計研究院,廣西 南寧 530031)
世界各地的山區(qū)往往地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜、地形起伏大、降水集中,容易造成滑坡地質(zhì)災(zāi)害[1,2]。進入21 世紀(jì),隨著全球氣候和環(huán)境的急劇變化,滑坡災(zāi)害發(fā)生的頻率和強度越來越高。此外,由于人口的增加和大規(guī)模經(jīng)濟活動向山區(qū)擴展,滑坡災(zāi)害造成的損失日益嚴(yán)重[3,4]。
邊坡穩(wěn)定性分析和建模是預(yù)測滑坡并降低災(zāi)害影響的有效方法,傳統(tǒng)方法以人工現(xiàn)場測量[2]為主,然而,受滑坡災(zāi)害影響現(xiàn)場通信和交通中斷,人工開展地面測量費時費力,獲得的地形數(shù)據(jù)分辨率較低,在高海拔地區(qū)的邊坡穩(wěn)定性分析和建模工作中,邊坡地形往往被簡化處理。但是,邊坡穩(wěn)定性分析的準(zhǔn)確性對于預(yù)測滑坡災(zāi)害至關(guān)重要,因此,探索一種成本低、適應(yīng)性強的快速精細建模方法具有重要的現(xiàn)實意義。
與傳統(tǒng)的人工測量方法相比,無人機航測系統(tǒng)具有圖像分辨率高、數(shù)據(jù)實時傳輸、適合高風(fēng)險區(qū)域作業(yè)、成本低、機動靈活等優(yōu)點,適應(yīng)低空高分辨率遙感數(shù)據(jù)的采集。因此,無人機測量系統(tǒng)逐漸成為一種重要的空間數(shù)據(jù)采集方法,并已成功應(yīng)用于多個領(lǐng)域,如森林資源清查、橋梁健康監(jiān)測和電力線檢查等。
本文主要是利用無人機獲得研究區(qū)域的數(shù)字高程模型和高密度點云,并評估其準(zhǔn)確性[5],為地形建模提供了一種新的思路和方法。主要工作包括 :(1)結(jié)合無人機航測圖像和地面控制點(GCP)坐標(biāo),生成測量區(qū)域高密度點云的高精度數(shù)字表面模型(DSM)。(2)使用預(yù)設(shè)檢查點坐標(biāo)評估DSM 的精度。(3)使用地面激光掃描儀(TLS)獲得的數(shù)據(jù)評估高密度點云的精度。
該研究在廣西圣堂山附近公路河谷地帶進行,海拔約1430m。早期的野外勘探發(fā)現(xiàn)該地區(qū)有一個不穩(wěn)定的斜坡,斜坡后緣出現(xiàn)的拉伸裂縫如圖1 所示。
圖1 斜坡后緣出現(xiàn)的拉伸裂縫
在研究區(qū)域共采集無人機影像、掃描點云數(shù)據(jù)和RTK 控制點坐標(biāo)等3 類數(shù)據(jù)。本次采用蜻蜓5S 多旋翼無人機,飛行時長(含最大任務(wù)載荷)為45min。搭載蜻蜓航空攝影儀,航攝儀具體參數(shù)如表1 所示。
表1 航攝儀具體參數(shù)
測區(qū)面積約1.7km2。高差約50m,地形為丘陵,無高山,無高大建筑物,飛行空域良好。本次設(shè)計相對航高457m,航向重疊度80%,旁向重疊度60%,航線間距198m,航向拍照間距74m,像片地面分辨率8cm,本測區(qū)共飛行4 架次,獲取0.08m 分辨率的傾斜攝影影像1015 張。
本次像控點采用區(qū)域網(wǎng)布點方式,基本按照400m~500m間距布設(shè)1個像控點,共布置15個像控點,其中10 個像控點參與平差計算,5 個像控點用作檢查點。使用RTK系統(tǒng)(Hi-Target iRTK5)測量像控點坐標(biāo),GCP 測量值平面精度為8mm。無人機路線如圖2 所示。
圖2 無人機(UAV)路線
使用TLS(HS500i)獲取了真實坡面上的高密度點云數(shù)據(jù),以評估基于無人機獲取的點云。TLS 的最大射程為500 米,測距精度為5 毫米。用于獲取野外三維(3D)點云的地面激光掃描儀(TLS)如圖3 所示。
圖3 地面激光掃描儀(TLS)
基于無人機的航空攝影測量有5 個步驟:飛行準(zhǔn)備、圖像采集、數(shù)據(jù)檢查、數(shù)據(jù)處理和輸出。獲取原始數(shù)據(jù)后,進行分析提取并匹配特征點,然后進行空中三角測量。確認(rèn)空中三角測量結(jié)果滿足精度要求后,即可輸出結(jié)果。主要步驟如圖4 所示。
圖4 生成數(shù)字表面模型(DSM)和高密度點云流程
表2 列出了水平和垂直方向5 個檢查點的絕對誤差值。水平和垂直方向的平均誤差分別為0.096 和0.266m。結(jié)果表明,DSM 在水平方向比在垂直方向精確。
表2 檢查點錯誤的絕對值
用TLS 獲得的點云數(shù)據(jù)(用作實際值的近似值)評估從UAV 圖像獲得的點云精度。從兩類點云數(shù)據(jù)中選5個不同的特征點,測量每組點之間的距離(如圖5所示),計算基于無人機點云數(shù)據(jù)的絕對誤差值和誤差率。
圖5 測量特征點之間距離的方法
表3 列出兩類點云數(shù)據(jù)中5 組特征點之間的距離結(jié)果。從UAV圖像收集的點云數(shù)據(jù)與TLS幾乎沒有差異。它們之間的誤差約為分米,平均絕對誤差為0.230 米。
表3 無人機和TLS點云數(shù)據(jù)對比
精度分析結(jié)果表明,DSM 的平均誤差為0.266m,點云數(shù)據(jù)的平均誤差為0.230m,因此,該研究可為類似邊坡數(shù)據(jù)采集工程提供準(zhǔn)確獲取邊坡表面信息的參考方法。無人機航攝作為一種快速獲取高海拔地區(qū)邊坡數(shù)據(jù)的方法,在滑坡應(yīng)急監(jiān)測領(lǐng)域具有較高的實際應(yīng)用價值,但模型精度還亟待提高。