葉偉林,宿 星,魏萬鴻,吳瑋江,閆 潔
(1. 蘭州大學資源環(huán)境學院,甘肅 蘭州 730000; 2. 甘肅省科學院地質(zhì)自然災害防治研究所,甘肅 蘭州 730000; 3. 蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術學院,甘肅 蘭州 730000)
無人機航測系統(tǒng)在滑坡應急中的應用
葉偉林1,2,宿 星1,2,魏萬鴻2,吳瑋江2,閆 潔3
(1. 蘭州大學資源環(huán)境學院,甘肅 蘭州 730000; 2. 甘肅省科學院地質(zhì)自然災害防治研究所,甘肅 蘭州 730000; 3. 蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術學院,甘肅 蘭州 730000)
2017年2月19日3:45左右,甘肅省永靖縣黑方臺羅家坡發(fā)生滑坡。針對滑坡災害應急過程中對滑坡滑體厚度和體積精確計算的難題,本文采用無人機航測系統(tǒng),獲取滑坡前后的高精度DEM數(shù)據(jù)源,并結合現(xiàn)場調(diào)查,精確計算出滑坡堆積區(qū)厚度的分布情況。研究結果表明,羅家坡2#滑坡長525 m,總面積約5.65×104m2,滑坡體總體積約14.7×104m3,最大滑距為368 m,滑坡剪出口位于第四系上更新統(tǒng)沖積粉質(zhì)黏土頂部,堆積區(qū)最大埋深8.35 m,位于滑坡滑舌的西南側(cè)。根據(jù)DOM影像和現(xiàn)場調(diào)查,該滑坡危害對象以農(nóng)田和水渠為主,無房屋受損和人員傷亡,本文通過引入無人機航測系統(tǒng)為滑坡應急搶險救災提供了一種新的研究方向。
無人機;黑方臺;滑坡;應急搶險
Abstract: At about 3:45 am on February 19,2017,a landslide occurred at Luojiapo in Heifangtai Yongjing County,Gansu Province.In order to solve the problem of landslide thickness and volume calculation in the process of landslide disaster,this paper adopts the Sirius PRO UAV,the high resolution DEM data source before and after the landslide is obtained,and then the distribution of the thickness of the landslide accumulation area is calculated accurately combined with the field investigation.The results show that the length of the Luojiapo 2# landslide is 525 m,the total landslide area is about 5.65×104m2,the total volume of landslide is about 14.7×104m3,the maximum slide distance is 368 m,and the landslide shear outlet is located in the top surface of the silty clay of Upper Pleistocene Quaternary.The maximum buried depth of deposition zone is 8.35 m,located in the southwest side of the landslide tongue.According to the DOM image and the field investigation,the farmland and canal is the landslide hazard object,and there is no housing damage and casualties.This paper introduces a new research direction for the landslide emergency rescue and rescue by UAV.
Keywords: UAV;Heifangtai;landslide;emergency rescue and relief
無人機航測系統(tǒng)是以無人機為飛行平臺搭載傳感器設備獲取地面遙感信息的遙感測量方式。該系統(tǒng)具有作業(yè)靈活、高效、精度高、受各類因素影響小等優(yōu)點,隨著信息技術的發(fā)展及各種新型傳感器的問世,無人機的性能和其用于航空攝影測量的精度不斷提高,是傳統(tǒng)遙感手段的重要補充[1]。
中國是一個滑坡災害極為頻繁的國家,尤其是在中國的西部地區(qū)[2]?;聻暮睋岆U救災的過程中,搶救受災人群時需要準確判斷受災區(qū)域的滑體厚度和滑坡體積。傳統(tǒng)的滑坡體積主要從以下幾個方面進行計算:①采用平均厚度乘以滑坡的面積,該方法針對厚度較為均勻的滑坡相對適應,在大部分情況下結果與實際相差較大;②通過典型的滑坡剖面和滑坡平面形狀來計算,由于滑坡體的堆積厚度差別較大,通過單一或多條剖面的厚度和形態(tài)來代替滑坡整體的幾何形態(tài)計算誤差較大[3];③經(jīng)驗公式,通過數(shù)學統(tǒng)計的方法,建立滑坡的其他指標與體積之間的關系[4],建立滑坡體積計算經(jīng)驗公式?;露逊e體與滑坡類型、臨空條件及物質(zhì)組成等均有很大的關系,此類經(jīng)驗公式受樣本的限制適用性也受到了質(zhì)疑。傳統(tǒng)的滑坡體積的計算方法不能滿足滑坡災害應急搶險中快速、準確、高效的要求。
近年來,無人機航測系統(tǒng)在地質(zhì)災害調(diào)查中已得到了廣泛地應用。曾濤等[5]于2009年開展了無人機低空遙感影像處理在汶川地震地質(zhì)災害信息快速勘測中的應用研究,許強等[6]通過低空攝影測量對黑方臺地區(qū)開展了黃土滑坡特征和成因機理的研究?;碌刭|(zhì)災害頻發(fā),嚴重威脅人民群眾的生命和財產(chǎn)安全,且災害損失觸目驚心,阻礙區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。本文嘗試將無人機航測技術引入到滑坡災害應急搶險中,為應急搶險救災提供有力的科學技術支撐。
無人機航測系統(tǒng)主要由3部分組成:空中部分、地面控制和數(shù)據(jù)后處理部分。空中部分包括飛行平臺、飛行控制系統(tǒng)及GPS實時動態(tài)差分系統(tǒng);地面控制包括航線規(guī)劃、無人機地面控制及數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng);數(shù)據(jù)后處理部分包括數(shù)據(jù)預處理及相應數(shù)據(jù)圖件制作。
1.1 飛行平臺
本次采用的無人機攝影測量系統(tǒng)為美國Sirius PRO固定翼無人機,機身為EPO泡沫,機長1.2 m,翼展1.63 m,起飛重量2.7 kg,相機為松下GX1,1600萬像素,焦距為14 mm。
1.2 飛行控制系統(tǒng)
無人機飛行控制系統(tǒng)集成高精度RTK與IMU,在地面假設RTK基站,通過電臺RTK基站將差分改正實時傳輸至無人機,整合精密測時技術及RTK技術來確定每一張照片準確的位置,使相片位置信息實現(xiàn)和地面控制點同樣的功能。具備自動駕駛模塊,能夠自動適應地形飛行,具有多種應急處理措施。
1.3 航線規(guī)劃
本文滑坡災害區(qū)位于黑方臺南緣斜坡區(qū),地勢開闊、地形平坦,本次采用“之”字形航線設計。在地面控制軟件MAVinci Desktop中設置地面分辨率為8 cm,航向重疊度為60%,旁向重疊度為85%,在航線設計時采用地形匹配,從而提高飛行效率,單次飛行無法覆蓋的區(qū)域,飛行計劃能自動對任務進行最佳分割并在后處理中自動合并數(shù)據(jù)。航向規(guī)劃設計好后,通過連接器將航向上傳至飛控系統(tǒng),無人機由自控系統(tǒng)根據(jù)航線對飛機飛行姿態(tài)進行控制,并實時將飛行數(shù)據(jù)傳輸給地面控制平臺。
1.4 數(shù)據(jù)后處理系統(tǒng)
數(shù)據(jù)后處理采用Agisoft PhotoScan軟件,無需設置初始值,僅需在軟件中選擇處理精度,其余過程不需要人工干預就能獲取高精度數(shù)字高程模型(DEM)、數(shù)字地面模型(DTM)、正射影像(DOM)和三維模型數(shù)據(jù)。開展羅家坡2#滑坡發(fā)生前后的體積變化對比分析時,需要計算生成滑坡前后的DEM數(shù)據(jù)。
2.1 數(shù)據(jù)獲取方法
采用無人機航測系統(tǒng)獲取羅家坡2#滑坡滑動前和滑動后航攝影像數(shù)據(jù),再通過Agisoft PhotoScan對獲取的影像數(shù)據(jù)、POS數(shù)據(jù)及基站坐標進行無控空三加密,生成DEM和DOM數(shù)據(jù)。通過ArcGIS軟件中的挖填方模塊對滑動前后的DEM數(shù)據(jù)進行疊加運算,生成滑坡滑動前后地貌變化成果圖。整個數(shù)據(jù)獲取和處理過程如圖1所示。
圖1 無人機滑坡應急應用技術路線
2.2 數(shù)據(jù)精度分析
周磊[7]、王立陽等[8]通過在丘陵地區(qū)和建筑密集區(qū)對Sirius PRO無人機攝影航測系統(tǒng)的精度進行檢測,檢測結果為DEM高程點檢測點高程中誤差為0.085~0.186 m,DOM平面檢查點平面中誤差為0.076 2~0.102 m,均能滿足1∶500大比例尺的測圖精度。
2.3 ArcGIS計算滑坡體積的原理
ArcGIS計算滑坡體積是以DEM為基礎,通過DEM疊加找出滑坡塬區(qū)和堆積區(qū)邊界,再對每個區(qū)域通過多次建模求體積差來統(tǒng)計每一個減少和增加的土方量,最后統(tǒng)計分析出整個滑坡的坡體體積[9]。較之傳統(tǒng)的土方量計算法具有簡單、快速和精度高等優(yōu)勢。
3.1 滑坡區(qū)區(qū)域概況
2017年2月19日3:45左右,甘肅省永靖縣黑方臺羅家坡發(fā)生2#滑坡,羅家坡2#滑坡位于黃河北岸的黑方臺南緣斜坡區(qū),屬黃河Ⅳ級基座階地,黑方臺臺面平整開闊,總面積13.44 km2,臺面高程1720 m。其南緣直接與Ⅱ級階地相接,Ⅱ級階地后緣高程1610 m,高差達110 m,上陡下緩,上部坡度為36°~45°,下部為15°,平均坡度約27°。該斜坡近年來滑坡頻發(fā),近5年已經(jīng)連續(xù)發(fā)生幾處滑坡,在該滑坡的西側(cè)30 m處為2015年4月29日發(fā)生的羅家坡1#滑坡(如圖2所示)。
研究區(qū)屬半干旱氣候區(qū),年內(nèi)降水分配不均,7—9月雨季降水量約占全年降水總量的70%~80%,年降水量僅為316 mm,蒸發(fā)量為1689 mm。因此,天然條件下地勢較高的黑方臺地區(qū)地下水不甚發(fā)育,僅在個別溝谷中有少量的咸水泉,年排泄總量約為3.2×104m3。20世紀60年代中期,為安置劉家峽等庫區(qū)移民,在黑方臺建成了提水灌溉工程,灌溉面積[10]為753 hm2,年提水量600×104~800×104m3。
由于長期大水漫灌,致使大量水體滲入地下,地下水位逐年上升,目前在黃土底部及卵石層形成了厚20~30 m的含水層,并在臺緣一帶以泉的形式排泄。
圖2 滑坡前后的正射影像圖對比圖
3.2 滑坡特征
羅家坡2#滑坡總長525 m,總面積5.65×104m2,滑坡總體積約14.7×104m3,總體呈南北向,寬度變化較大,北部寬65~120 m,中部寬52~90 m,南部寬90~170 m,滑坡平均寬105 m,滑坡后緣高程為1 720.0 m,前緣高程為1 600.5 m,高差119.5 m,滑坡滑動方向為197°,最大滑距368 m,滑坡長寬比達6.7,屬典型的長條形滑坡(如圖2、圖3所示)。
圖3 羅家坡2#滑坡剖面圖
羅家坡2#滑坡發(fā)育在黑方臺臺緣斜坡的上部,滑體主要由上更新統(tǒng)馬蘭黃土和粉質(zhì)黏土組成,較為均一,由于歷史上發(fā)生多次滑動的原因,滑坡堆積體上馬蘭黃土和粉質(zhì)黏土呈多次相間分布的特點,結構破碎和疏松,滑體總體為灰黃色。
在滑坡發(fā)生前后通過無人機對該區(qū)域進行的地面分辨率為8 cm的航測,獲得了滑動前后兩期高精度的DEM高程模型數(shù)據(jù)(如圖4所示),前后兩期的DEM坐標統(tǒng)一為1980西安坐標。周磊[7]、王立陽[8]、狄桂栓[11]及楊堯蘭[12]等學者對Sirius PRO無人機航測系統(tǒng)的不同地面分辨率的精度進行了檢驗,測量精度均滿足《1∶500、1∶1000、1∶2000比例尺地形圖航空攝影規(guī)范》(GB/T 6962—2005)的要求。
圖4 滑坡前后的DEM對比
3.3 滑坡體積計算
滑坡發(fā)生后,根據(jù)滑體體積變化分成滑坡塬區(qū)和滑坡堆積區(qū),滑坡塬區(qū)的物質(zhì)在力的作用下滑動至滑坡堆積區(qū),滑坡塬區(qū)的體積減小,滑坡堆積區(qū)的體積增大,滑坡的體積計算精度關鍵取決于滑坡的地貌數(shù)據(jù)的精度。
ArcGIS計算滑坡體積基本原理是通過在滑坡區(qū)劃分柵格單元,根據(jù)前后兩期的高程變化計算出每一個柵格單元的體積變化,最后統(tǒng)計出整個滑坡區(qū)的體積變化。其計算精度主要取決于柵格大小,柵格大小由點云數(shù)據(jù)的精度決定,為了能夠準確計算滑坡的滑體厚度和體積的變化,本文采用面積為0.2 m×0.2 m的柵格對研究區(qū)進行計算。
使用ArcGIS軟件中的柵格表面(Surface Analysis)-填挖方(Cut/Fill)工具計算出滑坡前后高度變化圖(如圖5所示)。其中挖填之前柵格表面(Before surface)選擇滑坡滑動前的DEM,挖填之后柵格表面(After surface)選擇滑坡滑動后DEM,Z因子(Zfactor)輸入1。
3.4 滑坡體積變化特征及危害對象
通過計算得出滑坡源區(qū)位于北部黑方臺臺面區(qū)和斜坡上部,在塬面上形成類似于馬鞍形的凹槽,深12~23.67 m,南北長113 m,東西寬125~170 m,滑坡后壁高度14.5 m,坡度60°~74°,上部近直立?;录舫隹谖挥谏细陆y(tǒng)沖積粉質(zhì)黏土頂部,高程1 690.3 m,與后緣高差29.7 m,主滑動面傾角9°左右。通過DEM前后對比計算滑坡塬區(qū)體積變化為86 871.0 m3,柵格共360 823個,由于滑坡塬區(qū)底部還存在一部分松散堆積體,根據(jù)剖面圖(如圖3所示),計算平均厚度1 m,滑坡塬區(qū)面積為14 420 m2。因此滑坡塬區(qū)總滑動體積約10.13×104m3,總堆積體積約為14.7×104m3。
圖5 羅家坡2#滑坡前后高度變化
滑坡通道區(qū)主要位于剪出口下部斜坡地段,原地形為老滑坡的滑動通道區(qū),長180 m,寬52~90 m狹窄滑動通道區(qū),高差57 m,平均坡度18.3°,為滑坡土體的重要滑動通道和加速地段?;峦ǖ绤^(qū)面積為15 984 m2。
滑坡堆積區(qū)位于南部Ⅱ級階地區(qū),南北長255 m,東西寬度90~170 m,滑體表面平均坡度7.8°。堆積區(qū)體積變化為132 602.7 m3,堆積區(qū)柵格共651 379個,面積為26 043 m2。滑舌沖出扇形滑體后,受西側(cè)坡體的限制,滑體向東側(cè)擴散,南部滑體寬度明顯增加。長舌形滑坡堆積區(qū)與扇形滑坡堆積區(qū)兩側(cè)的剪切邊界非常明顯,延伸很長而且方向穩(wěn)定。堆積區(qū)最大埋深位于滑坡的滑舌的西南側(cè),埋深厚度在4~8.35 m,平均厚度為5.2 m,該區(qū)危害對象主要以農(nóng)田為主,農(nóng)田約為1.2 hm2;堆積區(qū)東側(cè)埋深厚度為1.5~3.9 m,平均厚度2.2 m,危害對象以農(nóng)田和排水渠為主,農(nóng)田約為0.47 hm2,水渠長290 m。堆積區(qū)無房屋受損和人員傷亡。
無人機航測系統(tǒng)具有作業(yè)靈活、高效、精度高、受各類因素影響小等優(yōu)點。通過滑坡前后的高精度DEM數(shù)據(jù)源,對羅家坡2#滑坡滑動前后地形地貌進行了對比分析,結合野外現(xiàn)場調(diào)查,對滑坡塬區(qū)、滑動通道區(qū)和滑坡堆積區(qū)進行了詳細研究。研究結果表明,羅家坡2#滑坡是在老滑坡的基礎上產(chǎn)生滑動,滑坡總長525 m,總面積5.65×104m2,滑坡總體積約14.7×104m3,最大滑距368 m,剪出口位于上更新統(tǒng)沖積粉質(zhì)黏土頂部,堆積區(qū)最大埋深8.35 m,位于滑坡的滑舌的西南側(cè)。
滑坡發(fā)生后,通過無人機航測系統(tǒng)可以快速生成災害現(xiàn)場高分辨率DOM影像圖,借助無人機DOM影像可以輔助滑坡災害發(fā)生后進行定損和災后救援工作,彌補了傳統(tǒng)線畫圖的可視化效果不佳的缺陷,能夠滿足災后救援工作快速、準確、高效的要求。
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ApplicationofUAVAerialPhotographSysteminEmergencyRescueandReliefforLandslide
YE Weilin1,2,SU Xin1,2,WEI Wanhong2,WU Weijiang2,YAN Jie3
(1. College of Earth and Environmental Sciences,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China; 2. Geological Hazards Prevention Institute,Gansu Academy of Sciences,Lanzhou 730000,China; 3. Lanzhou Resources and Environment Voc-Tech College,Lanzhou 730000,China)
P23
A
0494-0911(2017)09-0070-05
2017-08-07
甘肅省科學院青年基金(2013QN-13);甘肅省科學院應用研發(fā)項目(2014JK-04);甘肅省青年基金(145RJYA314);國家自然科學基金(41362014);甘肅省科技廳民生計劃項目(1209FCMA012)
葉偉林(1986—),男,博士生,助理研究員,研究方向為地質(zhì)災害防治。E-mail:yeweilin@vip.qq.com
宿 星。E-mail: geocity@163.com
葉偉林,宿星,魏萬鴻,等.無人機航測系統(tǒng)在滑坡應急中的應用[J].測繪通報,2017(9):70-74.
10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0290.