徐今星， 楊根蘭， 梁 風， 史文兵， 江興元

(貴州大學資源與環(huán)境工程學院/喀斯特地質資源與環(huán)境教育部重點實驗室， 貴陽 550025)

崩塌是一種常見的全球性泛生型山地災害，其具有隱蔽性高、失穩(wěn)破壞迅速、致災后果嚴重的特點[1]。除崩塌體下落直接撞擊帶來危害外，堆積于高陡斜坡上崩塌堆積體也極易誘發(fā)二次崩滑災害[2]，嚴重威脅人們的生命財產安全。

為減少崩塌堆積體產生的二次災害，中外學者開展了眾多研究。一部分學者從源頭著手，研究崩塌堆積體成因機制[3-4]、運動特征[5]、落石范圍[6]、沖擊力[7]等。另一部分學者著重研究崩塌堆積體本身，關注崩塌堆積體的堆積特征[8-11]、地震[12]、降雨[13]工況下的穩(wěn)定性、以及失穩(wěn)后的變形破壞模式[14]等。

中外學者雖已對崩塌堆積體開展了眾多研究，但目前針對崩塌堆積體塊石粒徑分布特征研究尚顯不足。粒徑分布特征直接影響堆積體內粒徑遷移，最終影響堆積體穩(wěn)定性，是崩塌堆積體重要的堆積特征。目前研究堆積體粒徑主要依靠傳統(tǒng)野外地質調查，需要地質工作者人工實地測量[15-16]。但山區(qū)地帶自然地理條件復雜，對于處于高陡懸崖上的堆積體，大多難以到達，傳統(tǒng)的地質調查工作難以開展。因此，如何不受地形條件制約、準確高效地識別、統(tǒng)計堆積體粒徑已經成為迫切需要解決的問題。

因此，現(xiàn)以小茅坡崩塌堆積體為例，提出基于無人機航拍影像技術以及數(shù)字圖像處理技術的堆積體粒徑識別、統(tǒng)計方法。即通過無人機航拍影像三維重建堆積體；生成高分辨率數(shù)字地表模型(DSM)和生成數(shù)字正射影像(DOM)，通過孔隙(顆粒)與裂隙圖像識別與分析系統(tǒng)[pores(particles) and cracks analysis system,PCAS]統(tǒng)計計算，獲取堆積物表面信息，進而對堆積物粒度分布與堆積特點進行研究。研究結果對堆積體穩(wěn)定性分析調查具有重要意義，為崩塌堆積體野外調查提供一種新的技術手段。

1 研究區(qū)域概況

小茅坡崩塌位于貴陽市開陽縣金鐘鎮(zhèn)小茅坡村，地理坐標為106°48′47.01″E，27°4′2.79″N。研究區(qū)位于洋水背斜左翼，為侵蝕、剝蝕的低中山地貌類型，呈明顯單面山的陡-緩-陡剝蝕臺地地貌，研究區(qū)地質圖如圖1所示。單面山剝蝕臺地的延伸方向近南北向，與背斜軸方向一致。危巖體所在山體的斜坡頂部高程1 400～1 450 m，高差300～350 m，坡向107°、坡度30°～51°。區(qū)內植被較發(fā)育，多為喬木和灌木，小茅坡全貌崩塌如圖2所示。巖層主要為震旦系上統(tǒng)燈影組淺灰色厚層塊狀白云巖，巖層產狀119°∠12°，主要發(fā)育兩組共軛節(jié)理面，J1: 150°～170°∠60°～70°J2: 210°～220°∠65°～70°。

圖1 崩塌區(qū)地質圖Fig.1 Geological map of collapsed area

圖2 小茅坡崩塌堆積區(qū)全貌圖Fig.2 Overall view of Xiaomaopo collapsed accumulation area

2 無人機航空攝影測量工作方法

無人機傾斜攝影測量技術是以無人機為飛行平臺搭載傳感器設備，來獲取地面信息的遙感方式?？梢酝ㄟ^規(guī)劃無人機航拍傾斜攝影，進而獲得包含拍攝點地理位置信息的高清照片。

崩積體沿坡面堆積，而坡面傾斜且高差較大。為了提高獲得正射影像圖的分辨率，本次航拍采用大疆精靈4 RTK無人機最新的斜面航線技術(圖3)。通過斜面航線功能，能夠自動生成針對斜面或者立面場景的飛行航線，實現(xiàn)斜面或立面攝影測量的數(shù)據(jù)采集。斜面航線飛行操作流程如下：①飛手采用GS RTK App手動飛行打三個航點以定義被測目標平面；②設置外擴距離生成默認的平行四邊形測區(qū)；③根據(jù)地面分辨率的需求調整任務高度。

圖3 斜面航拍示意圖Fig.3 Schematic diagram of aerial photography of slope

2.1 無人機航拍路線規(guī)劃

航拍路線規(guī)劃要充分考慮研究區(qū)地形地貌特征，確保無人機航拍安全以及相片重疊率。由于陡崖面、堆積體斜面高差較大且部分堆積體粒徑較小，為最大程度還原崩塌危巖體與堆積體特征，航拍規(guī)劃為兩架次。第一架采用斜面低空航拍飛行拍攝堆積體;航向重疊率不低于80%，旁向重疊率不低于80%;規(guī)劃4條航線，航線間距為15 m，航拍高度根據(jù)預設斜面變化。第二架次手動控制拍攝整個崩塌區(qū)域，保證崩塌危巖體、陡崖面以及堆積體細節(jié)信息獲取充足。第一架次、第二架次分別獲取781、400張照片。

2.2 高清數(shù)字地表模型建立

采用Agisoft PhotoScan對帶有地理位置信息的航拍影像照片進行拼接處理，生成高清數(shù)字地表模型(DSM)，與高清正射影像圖(DOM)。所生成的高清DSM可以測量崩塌危巖體結構面產狀、人工測量并統(tǒng)計堆積體粒徑大小，具有安全、高效、便捷等特點。Agisoft PhotoScan通過導入挑選好的照片、對齊照片可以自動提取稀疏點云，并依次加密點云、生成空間白模、網格、紋理，輸出正射影像圖。

2.3 精度對比與驗證

分辨率是指圖像中一個像素所代表的實際地物的面積。分辨率是后文識別圖像中巖塊實際幾何尺寸的依據(jù)。雖然通過三維重建后建模軟件會自動計算圖像分辨率，但有時有較大誤差，因此需要設置參照物。為了更好地區(qū)別出參照物，使用與巖塊、環(huán)境顏色差異明顯紅色油漆對參照物表面進行涂抹，并測量參照物的實際長度與寬度，如圖4所示。

圖4 參照物圖Fig.4 Reference object map

3 PCAS圖像處理方法

PCAS是由南京大學開發(fā)的一種通過數(shù)字圖像處理，常用于微觀顆粒、孔隙以及裂隙的識別分析的專業(yè)軟件[17]，具有高效便捷的工作特點，用于巖塊粒度識別有較好的效果。軟件通過將圖像二值化、矢量化處理，可以計算顆粒、孔隙以及裂隙的數(shù)目、長寬、方向、形狀系數(shù)等統(tǒng)計參數(shù)[18-19]。PCAS軟件處理流程主要包括以下幾個部分：①正射影像圖獲??；②圖像預處理；③圖像二值化處理；④二值圖加工處理；⑤堆積體粒徑識別與統(tǒng)計。PCAS圖像處理工作流程圖如圖5所示。

圖5 PCAS圖像處理過程Fig.5 PCAS image processing process

(1)正射影像圖獲取。采用2.2節(jié)中Agisoft PhotoScan拼接的整體崩塌區(qū)域高清正射影像圖。

(2)圖像預處理。整體崩塌區(qū)域高清正射影像圖像素過大，無法直接導入PCAS進行處理，需按照分區(qū)圖分別裁剪成10小段方能導入。此外，為了保證良好的識別效果，應根據(jù)崩塌堆積體分布范圍通過二次裁剪盡可能將細小粒徑與大粒徑區(qū)分開，如圖6(a)所示。此外，當細小塊石邊界模糊時，可采用Photoshop濾鏡的UnsharpenMask(USM)銳化進行銳化處理，選中模糊邊界通過設置銳化半徑、數(shù)量以及閾值，使邊界變得更加清晰。

圖6(a)中白色區(qū)域為PCAS識別所得塊石，黑色為塊石之間的空隙；圖6(d)中彩色區(qū)域為PCAS識別所得塊石，黑色為空隙圖6 PCAS圖像處理過程Fig.6 PCAS image processing process

(3)圖像二值化處理。正射影像圖為真彩色圖像，其利用3個大小相同的二維數(shù)組R(紅色)、G(綠色)、B(藍色)表示一個像素，其中每個數(shù)組的范圍為0～255，通過這三種顏色可以合成任意顏色。由于堆積體塊石與堆積環(huán)境以及塊石間孔隙顏色具有明顯差異，二值化處理時以某一需要識別的崩積塊石的某一點像素點的RGB值(P)作為基礎，圖像中其余像素點RGB值(X)與其有差值(D)，處理前需設置一個合適的閾值(T)，當D>T時，像素被識別為空隙，當D

D=|X-P|

(1)

(4)二值圖加工處理。由于堆積體塊石不會完全是同一顏色，外加環(huán)境中植被等因素的干擾，二值圖中往往會出現(xiàn)巖石識別不全，導致出現(xiàn)空洞或者邊緣識別不清，如圖6(b)所示，圖6(b)中紅色圈出的塊石出現(xiàn)了識別不全的現(xiàn)象。此外，由于塊石粒徑過小或者塊石堆疊導致的塊石邊界模糊，PCAS軟件識別時，會因塊石邊界連接錯誤地將多個小塊石識別為一個大的塊石。為解決此類問題，可以手動處理二值圖，即刪除像素點塊石邊界清晰，或增加像素點填補塊石邊界及塊石中的空洞。圖6(c)為人工處理后的二值圖。

堆積體塊石識別與統(tǒng)計。采用PCAS軟件識別塊石時，基于種子算法，通過設置最小識別面積閾值，除去像素小于閾值的細小噪聲，并識別像素大于面積閾值塊石；基于腐蝕運算，通過設置封閉半徑(element radius)，腐蝕掉塊石重疊部分后，通過種子算法識別獨立塊石，并將腐蝕掉的像素歸還到原塊石中得到塊石參數(shù)。識別完畢后，可得到塊石的數(shù)目、長寬、方向、形狀系數(shù)等統(tǒng)計參數(shù)。其中，塊石的長、寬分別表示最大和最小費雷特直徑。費雷特直徑(Feret diameter，dF)定義為相對于特征的一對平行切線與特征之間的正交距離，即塊石長軸投影到統(tǒng)一坐標方向上的最大距離。

4 崩塌體塊石統(tǒng)計結果

4.1 PCAS統(tǒng)計

由于整體堆積體區(qū)域高清正射影像圖像素過大，無法直接導入PCAS進行處理，為了更好地統(tǒng)計堆積體粒度組成，需將主要堆積體區(qū)進行分區(qū)。沿主崩塌方向將堆積體由崩塌后緣的堆積區(qū)開始，每20 m劃分為一個的矩形區(qū)域，共10個區(qū)域，編號從后緣開始，依次為A1～A10，主要堆積區(qū)分區(qū)如圖7所示。將分區(qū)后的圖像裁剪出來分別處理，取塊石的長為塊石的直徑，得到每一個區(qū)域的塊石粒徑的像素大小。根據(jù)設置最小識別面積閾值50像素、封閉半徑2像素可知，PCAS軟件可以識別的最小粒徑為0.2 m。將長度小于1 m塊石每隔0.3 m劃分為一個統(tǒng)計范圍，將大于等于1 m塊石每隔1.0 m劃分為一個統(tǒng)計范圍，共劃分為12個統(tǒng)計范圍。統(tǒng)計時，取左開右閉區(qū)間，PCAS統(tǒng)計結果如表1所示。

A1～A10、B1～B3、C1～C3為分區(qū)編號圖7 主要堆積體分區(qū)圖Fig.7 Main integral partition figure

表1 PCAS縱向統(tǒng)計結果表Table 1 PCAS longitudinal statistical results table

由于崩塌后落石運動的軌跡與坡面有關，為了更好地將崩積體的崩積特點與崩塌的運動過程聯(lián)系起來，選取堆積主軸方向切剖面圖，如圖8所示。

Zbdn為震旦系上統(tǒng)燈影組圖8 堆積方向剖面圖Fig.8 Stacking direction profile figure

4.2 數(shù)字地表模型塊石人工統(tǒng)計

考慮到A10區(qū)整體粒徑偏小，僅統(tǒng)計A1～A9可見塊石粒徑。由于崩積體中上部高陡調查人員無法前往，塊石人工統(tǒng)計分為模型統(tǒng)計與野外統(tǒng)計兩個部分。

(1)野外統(tǒng)計：調查人員可以到達的區(qū)域采用野外實地測量的方法進行統(tǒng)計，統(tǒng)計結果如表2所示。

表2 野外縱向統(tǒng)計結果表Table 2 Field longitudinal statistical results table

(2)模型統(tǒng)計:參照彭雙麟等[20]，采用對DSM圖中崩塌堆積巖塊的人工測量統(tǒng)計方法進行驗證。統(tǒng)計較多的A4、A5、A6區(qū)數(shù)量在600塊左右，而統(tǒng)計較少的A1、A9區(qū)數(shù)量在100塊左右，其余分區(qū)統(tǒng)計數(shù)量在100～200塊。由于肉眼無法辨別細小塊石，所以模型測量統(tǒng)計總量為PCAS統(tǒng)計的1/10～1/50，模型統(tǒng)計結果如表3所示。

表3 模型縱向統(tǒng)計結果表Table 3 Model longitudinal statistical result table

5 統(tǒng)計結果驗證與分析

5.1 PCAS統(tǒng)計可行性驗證

三種方法統(tǒng)計的結果總量上有較大差異，因為統(tǒng)計的是同一個區(qū)域，所以兩種統(tǒng)計的結果應服從相同的分布規(guī)律。據(jù)此，為了驗證方法的可行性，對三種統(tǒng)計結果采用IBM SPSS Statistics軟件進行回歸曲線估算。所有估算結果表明方程為Y=A+B/t的逆模型決定系數(shù)R2最高，表明統(tǒng)計結果最符合逆分布。

根據(jù)SPSS估算結果，采用方程為Y=A+B/t的逆模型在origin中擬合兩種統(tǒng)計結果，如圖9所示。野外統(tǒng)計R2分別為0.87、0.89、0.89、0.88；模型統(tǒng)計R2分別為0.92、0.90、0.91、0.91、0.90、0.91、0.91、0.94、0.96；PCAS統(tǒng)計R2分別為0.84、0.87、0.89、0.81、0.81、0.82、0.82、0.84、0.85。由于所有區(qū)決定系數(shù)R2均大于0.8，可以認為統(tǒng)計結果均服從逆分布，即PCAS統(tǒng)計結果真實可靠。A1～A3區(qū)模型統(tǒng)計與PCAS統(tǒng)計擬合曲線高度相似，而由于A4～A9區(qū)統(tǒng)計總量較大，小顆粒較多，導致模型統(tǒng)計與PCAS統(tǒng)計的擬合曲線有一定差異；A6～A7野外統(tǒng)計與模型統(tǒng)計擬合曲線高度相似，而A8～A9區(qū)野外統(tǒng)計與PCAS統(tǒng)計擬合曲線高度相似。從整體上看，PCAS統(tǒng)計數(shù)量>野外統(tǒng)計>模型統(tǒng)計。

圖9 PCAS統(tǒng)計與人工統(tǒng)計擬合結果圖Fig.9 PCAS statistics and manual statistics fitting results

5.2 崩積體的縱向分布規(guī)律

為了能夠直接對比分析兩種統(tǒng)計結果，并減少由于統(tǒng)計總量差異導致的誤差，將兩種統(tǒng)計結果分別制成粒徑累計曲線，如圖10和圖11所示。

圖10 人工統(tǒng)計粒徑累計曲線Fig.10 The cumulative curve of artificial particle size

圖11 PCAS粒徑累計曲線Fig.11 Cumulative curve of PCAS particle size

為了直觀地了解各個分區(qū)粒徑的分布特點，將PCAS統(tǒng)計結果按照分區(qū)制成百分比堆積柱狀圖，如圖12所示。崩積體的縱向分布規(guī)律如下。

由圖10和圖11可知：總體上來看，PCAS統(tǒng)計與人工統(tǒng)計的每個區(qū)域累計曲線所表達出累計特點、趨勢基本相同。由于PCAS統(tǒng)計的數(shù)據(jù)是人工統(tǒng)計的10～50倍，而且可以統(tǒng)計肉眼無法分辨的小塊石，PCAS累計曲線連續(xù)、較為光滑可靠，并且2 m及以下的區(qū)域與區(qū)域之間差異更加明顯。由人工統(tǒng)計小于1.0 m塊石所占的含量為68%、PCAS統(tǒng)計小于1.0 m塊石所占的含量為81%可知，小塊石為堆積體的主要組成部分，表明危巖體崩落后碎裂化程度較大。

圖12 各區(qū)不同范圍粒徑所占的百分比柱狀圖Fig.12 Histogram of the percentage of particle size in different areas in each area

(1)粒徑小于2.0 m塊石。粒徑小于2.0 m塊石所占的百分比含量都呈現(xiàn)先減小后增大在減小的趨勢，這與通常情況不同。PCAS統(tǒng)計結果顯示小塊石在主要堆積區(qū)的中部A3～A7區(qū)、下部A9區(qū)含量較高，所有區(qū)小塊石百分比含量均超過95.0%，且各區(qū)間差異小于3%。產生這種現(xiàn)象的原因有兩個：①A1～A3區(qū)小于0.2 m的細小塊石占一定的比例(圖7)，但由于測量精度不足導致的統(tǒng)計缺失；②崩塌發(fā)生時，落石勢能轉化為動能，落石在坡面滾動、彈跳，坡面突然發(fā)生改變，由A1～A3的陡傾坡面轉為A4～A7較緩坡面，使落石在坡面運動過程中相互碰撞、撞擊坡面，這導致落石碎裂化加大，進而導致更多小塊石的產生。

(2)粒徑在2.0～3.0 m塊石。粒徑在2.0～3.0 m塊石所占的百分比含量出現(xiàn)了前大后小兩個峰值的雙峰情況，變化曲線為一不規(guī)則M形，與鄭光在碎屑流中發(fā)現(xiàn)規(guī)律一致[21]，呈現(xiàn)先增大后減小再增大最后在減小的趨勢。第一峰值在崩源區(qū)的A1～A2區(qū)附近，第二個峰值同時位于遠離崩源區(qū)的A8區(qū)，這表明2.0～3.0 m粒徑中等的塊石主要分布于A1～A2與A8區(qū)。

(3)粒徑大于3.0 m塊石。粒徑大于3.0 m塊石所占的百分比含量塊石所占的百分比含量都呈現(xiàn)先減小后增大在減小的趨勢，第一峰值在崩源區(qū)的A1區(qū)附近，第二個峰值同時位于遠離崩源區(qū)的A8區(qū)，即大塊石主要分布于A1以及A8區(qū)。這表明先崩落的大塊石，由于能量較大，運動距離較遠，但與A1～A6區(qū)相比，A7～A9區(qū)坡度較緩，大塊石受到坡面的阻力較大，大塊石能量被迅速耗散，最終停積于此；而后崩落的大塊石，由于坡面先崩落塊石的緩沖作用以及植被的阻擋，并沒有發(fā)生滾動，而是直接積于此。

5.3 崩積體的橫向分布規(guī)律

為研究堆積體粒徑的橫向分布規(guī)律，將位于堆積體前、中、后部位的A3、A6、A7三個區(qū)分解為B1～B3、C1～C3、D1～D3。采用PCAS分別將以上各區(qū)粒徑進行統(tǒng)計，統(tǒng)計結果如表4所示。

表4 PCAS橫向統(tǒng)計結果表Table 4 PCAS horizontal statistical result table

由圖13、圖14可知，距離崩塌源區(qū)距離相同的橫向各區(qū)粒徑組分的含量基本相同，中粒徑塊石與大粒徑塊石在橫向上呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，這與彭雙麟等[20]對崩塌-碎屑統(tǒng)計結果相似。其中，位于堆積線上的各區(qū)(B2、C2、D2)中粒徑塊石與大粒徑塊石所占比例最大。結合現(xiàn)場調查，原始坡面全部為相同的殘坡積土，無耕植土層且坡面橫向變化較小。崩塌塊石崩落后，塊石產生彈跳、滾動，沿142°堆積，并向兩側擴散。因此，位于堆積線上的各區(qū)塊石數(shù)目最多，且大、中粒徑塊石含量最大。此外，隨著落石運動距離的增加，橫向各區(qū)粒徑差異在不斷增大。與5.2節(jié)相同，橫向各區(qū)小粒塊石呈現(xiàn)先減小后增大在減小的趨勢，其他粒徑則與之相反。

圖13 PCAS橫向粒徑累計曲線Fig.13 Horizontal cumulative curve of PCAS particle

圖14 橫向各區(qū)不同范圍粒徑所占的百分比柱狀圖Fig.14 Horizontal histogram of the percentage of particle size in different areas in each area

5.4 崩積體特征

崩積體以白、灰白色白云巖塊體為主，呈條帶狀向沖溝內堆積，處于基本穩(wěn)定狀態(tài)，堆積方向142°。崩積體上部靠近崩塌源處高程1 290 m，下部最遠端高程1 010 m。該崩積體縱向長度約480 m，橫向平均寬度約86 m(圖13)。崩積體下部原地表植被主要為低矮灌木，崩塌落石自崩塌源而下，沿崩落路徑翻滾、跳躍、滑動，在地表形成崩落坑、倒石堆以及刮擦痕跡，原坡面被改造，植被遭到破壞，尤其是近崩塌源的陡坡處，雖然坡面刨蝕深度較小，但植被完全被破壞。根據(jù)統(tǒng)計區(qū)域的數(shù)目特征以及野外調查結果，將崩積體劃分為3個區(qū)，A1～A7為主積區(qū)，A8～A10為散落區(qū)，A10下側至最遠滾落的崩積邊緣為影響區(qū)。

(1)主積區(qū)：高程1 230～1 290 m，為落石的主要堆積區(qū)，堆積塊石共27 186個，占全部的95.81%，區(qū)內刮鏟現(xiàn)象明顯、大部分植被被破壞，破壞面積占區(qū)內總面積的90%左右。上部A1～A3區(qū)坡度達到40°～51°，平均坡度45°。區(qū)內崩積體粒徑主要分布范圍在0.2～2 m，小塊石主要堆積在區(qū)內上部靠近崩塌源處的A1～A3區(qū)，A1～A3區(qū)中小塊石占主積區(qū)內崩積體的27.43%，區(qū)內最大塊石為8.5 m，位于A2區(qū)；自中部向下的A4～A7區(qū)落石開始大量堆積，A4～A7區(qū)坡度達到33°～44°，平均坡度37°。與其他區(qū)相比，區(qū)內中等塊石數(shù)目較多共402個，占該區(qū)的2.05%，區(qū)內堆積崩積體粒徑分布范圍在0.2～4 m，區(qū)內最大塊石為9.6 m，位于A4區(qū)。塊石間為碎石填充，崩積體中出現(xiàn)架空現(xiàn)象。

(2)散落區(qū)：高程1 210～1 230 m，為少量落石散落堆積區(qū)，堆積塊石共1 174個，占全部的4.14%，區(qū)內坡度為32°，少量植被被破壞，崩積體粒徑主要分布范圍在0.2～3 m，區(qū)內最大塊石為7.4 m，位于A8區(qū)。散落區(qū)內主要影響簡易公路，但由于人為擾動，目前簡易公路上所有塊石均被搬運至簡易公路兩側。

(3)影響區(qū)：高程1 151～1 210 m，為落石運動最遠的區(qū)域，該區(qū)范圍較大，堆積塊石共14個。區(qū)內坡度為32°，堆積崩積體粒徑主要分布范圍在0.2～4 m。影響區(qū)內主要影響簡易公路。

6 討論

通過對比分析人工與PCAS統(tǒng)計結果的異同，可知無人機傾斜攝影-PCAS統(tǒng)計的優(yōu)劣勢。

6.1 優(yōu)勢

(1)與傳統(tǒng)人工統(tǒng)計相比，無人機傾斜攝影-PCAS統(tǒng)計不需要現(xiàn)場實地統(tǒng)計，因此具有便捷、安全、成本低、高效等工作特點。

(2)與傳統(tǒng)人工統(tǒng)計相比，PCAS統(tǒng)計通過數(shù)字圖像處理技術對圖形中的巖石粒徑大小進行直接識別，具有高精度性的特點。這使得PCAS在統(tǒng)計小粒徑塊石時遠遠優(yōu)于人工統(tǒng)計。

(3)與傳統(tǒng)人工統(tǒng)計相比，PCAS統(tǒng)計結果數(shù)據(jù)量大，不會出現(xiàn)漏記、錯記、重復記錄情況，這使得統(tǒng)計曲線更加平滑可靠。

6.2 劣勢

(1)PCAS是通過圖像處理識別統(tǒng)計塊石粒徑大小，因此其統(tǒng)計結果是二維的表觀塊石。與碎屑流相比，崩塌堆積體碎裂化并不徹底，實際的塊石并不是長度、寬度、高度相近的幾何體。由于采用的是無人機航拍正射影像圖，當塊石的高度遠遠大于長度與寬度時PCAS統(tǒng)計的結果會偏小。此外，當多個塊石三維重疊時，重疊面積大于腐蝕運算的封閉半徑的多個塊石會被錯誤的識別為一個大的塊石。

(2)由于PCAS采用二值化的方法減小計算量，但二值化過程中會產生噪聲。為了去除細小的噪聲，采用最小識別面積閾值的方法，這導致真實面積小于閾值的塊石被一并當作噪聲除去。

(3)PCAS識別的本質是識別塊石顏色與周圍環(huán)境的差異，當塊石顏色與周圍環(huán)境的差異較小時，識別效果較差。此外，環(huán)境中植被等因素的干擾較大時，二值圖中往往會出現(xiàn)巖石識別不全，導致出現(xiàn)空洞或者邊緣識別不清，需要人工干預量較大。

6.3 可行性

分析可知，PCAS統(tǒng)計與人工統(tǒng)計的每個區(qū)域累計曲線所表達出累計特點、趨勢、分布規(guī)律基本相同，表明PCAS統(tǒng)計結果可以反映現(xiàn)場堆積體粒徑，并且可以根據(jù)PCAS統(tǒng)計的崩積體粒徑對崩塌落石的運動過程進行分析。因此，根據(jù)PCAS優(yōu)劣勢選取適宜的崩塌堆積體進行粒徑統(tǒng)計分析的方法切實可行。

7 結論

(1)首次將“無人機航拍影像技術-PCAS”運用于崩塌堆積體調查，驗證了方法的可行性。結果表明，“無人機航拍影像技術-PCAS”方法具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特點。

(2)根據(jù)“無人機航拍影像技術-PCAS”方法的不足給予了其宜用范圍，以及提高精度的方法。

(3)從縱向上看，崩積體內小塊石占比呈先減小后增大再減小的趨勢；從橫向上看，距離崩源相同各區(qū)粒徑組分的含量基本相同，中塊石與大塊石在橫向上呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢。

(4)小茅坡崩積體形成了主積區(qū)、散落區(qū)、影響區(qū)，3個特征明顯的區(qū)域。

(5)小茅坡崩積體粒徑服從Y=A+B/t的逆分布規(guī)律。