孫 健，王君杰，王雁昕，丁 奧

(1.山東科技大學(xué) 測(cè)繪與空間信息學(xué)院，山東 青島 266590；2.淮安市水利勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，江蘇 淮安 223005)

水庫大壩是保障國民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，由于建設(shè)規(guī)模大、工作條件特殊復(fù)雜，運(yùn)行過程中存在潛在的重大安全風(fēng)險(xiǎn)，一旦失事將威脅上下游人民生命財(cái)產(chǎn)安全。我國已有水庫中約有36%屬于病險(xiǎn)水庫，為保證水利水電工程的安全運(yùn)行，必須加強(qiáng)水庫大壩的安全檢測(cè)[1-2]。在傳統(tǒng)大壩監(jiān)測(cè)過程中，主要采用水準(zhǔn)儀、經(jīng)緯儀、全站儀等儀器，根據(jù)監(jiān)測(cè)需要在實(shí)地建立觀測(cè)站，采用大地測(cè)量方法對(duì)大壩的變形情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)。雖然采用這些傳統(tǒng)技術(shù)方法也能滿足項(xiàng)目的需求，但其測(cè)量效率低，測(cè)量周期較長(zhǎng)，受天氣因素的影響較大。隨著測(cè)繪技術(shù)的不斷發(fā)展，近年來開始采用高精度GPS單體網(wǎng)、區(qū)域網(wǎng)和合成孔徑雷達(dá)差分干涉測(cè)量技術(shù)等進(jìn)行大壩表面變形監(jiān)測(cè)。這些觀測(cè)手段受時(shí)間、空間等因素的限制，存在工作強(qiáng)度大、耗費(fèi)大等缺點(diǎn)，很難反映大壩復(fù)雜的整體變形形態(tài)。

無人機(jī)LiDAR(Light Detection and Ranging)技術(shù)憑借其高精度、高效率、高分辨率、高密集點(diǎn)云數(shù)據(jù)、穿透性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，已成為地理信息獲取的重要手段。借助其多次回波反射特性，依托點(diǎn)云分類算法能得到去除地表樹木、房屋等附著物[3-5],表征真實(shí)地面高程的高精點(diǎn)云數(shù)據(jù)，以此可構(gòu)建大壩的數(shù)字高程模型[6]。該系統(tǒng)通過集成全球定位技術(shù)、激光掃描技術(shù)等多種測(cè)量手段，可以快速地獲取地面精密點(diǎn)云數(shù)據(jù)[7-9]。通過對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢查、點(diǎn)云濾波以及點(diǎn)云分類等預(yù)處理流程后，獲得高精度的大壩三維模型。本文結(jié)合陜西省某礦區(qū)大壩變形監(jiān)測(cè)項(xiàng)目，探索采用無人機(jī)LiDAR技術(shù)進(jìn)行礦區(qū)大壩監(jiān)測(cè)的可行性，以期為大壩變形監(jiān)測(cè)提供一種新思路。

1 無人機(jī)LiDAR系統(tǒng)

1.1 無人機(jī)LiDAR系統(tǒng)組成

無人機(jī)LiDAR系統(tǒng)以無人機(jī)為載體平臺(tái)，結(jié)合時(shí)間同步控制單元系統(tǒng)，集成全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)、激光測(cè)距系統(tǒng)(Scanning Laser Ranging,SLR)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Inertial Navigation System,INS)等設(shè)備于一體，可同步獲取高精度無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，快速生成DSM、DEM、彩色點(diǎn)云等成果。該系統(tǒng)將激光發(fā)射向地面，記錄下激光脈沖到地面往返的時(shí)間；根據(jù)這個(gè)時(shí)間結(jié)合光速計(jì)算出距離，系統(tǒng)再根據(jù)飛機(jī)高度、姿態(tài)以及脈沖角度，計(jì)算出地表物體的高度；同時(shí)，根據(jù)GPS接收器的信息，最終得到地面物體的空間坐標(biāo)。無人機(jī)LiDAR系統(tǒng)工作原理如圖1所示。

圖1 無人機(jī)LiDAR系統(tǒng)工作原理示意圖

1.2 無人機(jī)LiDAR系統(tǒng)監(jiān)測(cè)方案

由于監(jiān)測(cè)區(qū)域?yàn)榈V井采空塌陷區(qū)，在大壩表面布置監(jiān)測(cè)用標(biāo)識(shí)點(diǎn)，根據(jù)其地表地形特征，采用監(jiān)測(cè)掃描控制點(diǎn)及測(cè)站點(diǎn)方式進(jìn)行大壩變形監(jiān)測(cè)。同時(shí)，在大壩壩頂架設(shè)地面基準(zhǔn)站，同步采集GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù)。本次實(shí)驗(yàn)采用大疆DJI M600 PRO搭載輕量化LiDAR系統(tǒng)對(duì)大壩進(jìn)行作業(yè)，該系統(tǒng)的主要性能參數(shù)如表1所示。

表1 無人機(jī)LiDAR系統(tǒng)參數(shù)

2 LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理

2.1 LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)路線

采用無人機(jī)LiDAR系統(tǒng)完成外業(yè)測(cè)量后，為實(shí)現(xiàn)地面高精度、高密度點(diǎn)云獲取，需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，主要包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理與地面點(diǎn)云提取兩部分，具體點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。

圖2 無人機(jī)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)路線

2.2 LiDAR數(shù)據(jù)預(yù)處理

由圖2可知，LiDAR數(shù)據(jù)預(yù)處理階段主要包括航跡解算和點(diǎn)云生成兩個(gè)步驟。航跡解算是根據(jù)機(jī)載的GPS接收機(jī)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)確定無人機(jī)測(cè)量作業(yè)過程的航跡和姿態(tài)。為了保障航跡解算的準(zhǔn)確性，在礦區(qū)壩頂?shù)孛婕茉O(shè)基準(zhǔn)站，根據(jù)地面站觀測(cè)到的GNSS數(shù)據(jù)和無人機(jī)GPS接收機(jī)存儲(chǔ)的信息解算飛行航跡，GNSS數(shù)據(jù)與IMU數(shù)據(jù)融合解算獲取無人機(jī)的姿態(tài)信息。

獲得無人機(jī)的航跡與姿態(tài)信息后，將激光掃描數(shù)據(jù)按時(shí)標(biāo)與無人機(jī)的航跡和姿態(tài)進(jìn)行匹配，然后檢查壩面點(diǎn)云重疊率是否符合要求。三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)是后續(xù)模型建立以及剖面分析的基礎(chǔ)，為了確保點(diǎn)云成果的可靠性，在點(diǎn)云生成后需要考慮安置角和標(biāo)定誤差角，從而獲得高精度的三維LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

2.3 漸進(jìn)加密三角網(wǎng)LiDAR點(diǎn)云濾波算法

經(jīng)典漸進(jìn)加密三角網(wǎng)(PTD)濾波算法的步驟是選取局部窗口內(nèi)的最低點(diǎn)作為初始地面種子點(diǎn)，以此構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)[10-11]。由于機(jī)載LiDAR在掃描過程中存在多路徑反射的特性，使用該算法構(gòu)建三角網(wǎng)模型時(shí)可能會(huì)低于真實(shí)地面。為了提高LiDAR點(diǎn)云濾波的效果，本文在構(gòu)建初始三角網(wǎng)階段，對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中未被分類的點(diǎn)進(jìn)行判斷，記為待判斷點(diǎn)。遍歷所有待分類的點(diǎn)，查詢各點(diǎn)水平面投影所落入的三角形，計(jì)算點(diǎn)到三角形的距離及點(diǎn)到三角形三個(gè)頂點(diǎn)與三角形所在平面所成角度的最大值。將其分別與迭代距離和迭代角度進(jìn)行比較，如果小于對(duì)應(yīng)閾值，則將此點(diǎn)判定為地面點(diǎn)，并加入三角網(wǎng)中。重復(fù)上述過程，直至所有地面點(diǎn)分類完畢。

3 應(yīng)用實(shí)例

為驗(yàn)證本文方法的有效性，將陜西某礦區(qū)大壩作為典型對(duì)象，根據(jù)大壩的自身情況及周圍環(huán)境條件，采用無人機(jī)LiDAR系統(tǒng)對(duì)礦區(qū)大壩進(jìn)行精確定位的高效率、高分辨率的掃描，掃描時(shí)間分別為2019年11月和2020年9月。為生成大壩區(qū)域高精度的DEM和DOM成果，對(duì)獲取的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行深化處理，并構(gòu)建大壩剖面模型與高差模型，從而完成礦區(qū)大壩變形監(jiān)測(cè)。

3.1 大壩模型剖面提取

原始數(shù)據(jù)經(jīng)過位置姿態(tài)數(shù)據(jù)解算和點(diǎn)云融合處理后，對(duì)LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云分類及過濾，剔除數(shù)據(jù)中由于植被、交通指示牌、過道、護(hù)欄、觀測(cè)墩、花臺(tái)等壩體附作物造成的偽數(shù)據(jù)并進(jìn)行精度檢查，最終獲得需要進(jìn)行分析的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。利用地理空間數(shù)據(jù)建立數(shù)字高程模型，并生成DEM文件。在大壩表面三維激光掃描數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建兩期大壩剖面模型，如圖3、圖4所示。大壩模型跨度為210 m左右，在0～105 m范圍內(nèi)為大壩上游，在130～210 m范圍內(nèi)為大壩下游。

圖3 2019年某礦區(qū)大壩模型剖面圖

圖4 2020年某礦區(qū)大壩模型剖面圖

3.2 大壩整體變形分析

得到兩期礦區(qū)大壩模型剖面圖后，統(tǒng)一坐標(biāo)基準(zhǔn)進(jìn)行疊加分析，就可以得到大壩變形值，大壩剖面高差模型如圖5所示。

圖5 高差模型剖面圖

通過分析，得到以下結(jié)論：

(1)通過高差模型顯示，大壩上游壩面變形量相對(duì)較大，下游壩面隆起現(xiàn)象較為明顯。大壩絕大部分區(qū)域沒有出現(xiàn)嚴(yán)重的變形情況，這可能跟兩期監(jiān)測(cè)時(shí)間間隔較短有關(guān)。

(2)礦區(qū)大壩兩期數(shù)據(jù)疊加之后存在正負(fù)之分，即礦區(qū)大壩存在明顯的沉降和隆起跡象，且在大壩下游區(qū)域中，可能是因?yàn)殚L(zhǎng)期遭受大車碾壓，部分交通道路出現(xiàn)沉陷，和實(shí)際情況吻合。

3.3 LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)相對(duì)精度分析

相對(duì)精度主要表示為兩期數(shù)據(jù)間的精度，該精度決定不同的期數(shù)間數(shù)據(jù)的相互吻合性，以保證多期數(shù)據(jù)成果的正確性。點(diǎn)位中誤差表示點(diǎn)位精度的一種數(shù)值指標(biāo)，用ΔD表示。通過同時(shí)期采集得到的距離測(cè)站約100 m范圍內(nèi)的兩組點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，剔除數(shù)據(jù)中由于植被、交通指示牌、過道、護(hù)欄、觀測(cè)墩、花臺(tái)等壩體附作物造成的偽數(shù)據(jù)，得到壩面點(diǎn)云文件。在大壩表面三維激光掃描數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建大壩兩期模型，在相對(duì)測(cè)點(diǎn)的同一位置切取兩個(gè)剖面。提取兩組數(shù)據(jù)中檢測(cè)點(diǎn)位的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)，兩組數(shù)據(jù)相同點(diǎn)位的坐標(biāo)差異如表2所示。

表2 相同位置剖面線坐標(biāo)差值表/mm

通過對(duì)表2分析可知，相對(duì)精度的誤差在2 cm以內(nèi)，誤差標(biāo)準(zhǔn)差為3.69 mm,且各方向標(biāo)準(zhǔn)差均小于10 mm,成果穩(wěn)定性較佳。上述指標(biāo)滿足《機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取成果質(zhì)量檢驗(yàn)技術(shù)規(guī)程》(CH/T 3023―2019)規(guī)定的精度要求。由于激光掃描得到的點(diǎn)云中地面存在一定的厚度，導(dǎo)致上述誤差的存在。

3.4 LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)分析

由圖5可知，該大壩有明顯的沉降和隆起跡象，通過點(diǎn)云濾波及點(diǎn)云分類，將無效數(shù)據(jù)剔除，得到壩面觀測(cè)點(diǎn)云文件。從兩期點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，沿水準(zhǔn)路線截取相同位置的壩頂點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并沿大壩走向等間距選取多個(gè)點(diǎn)進(jìn)行變形分析，如表3所示。

表3 提取點(diǎn)變形分析

礦區(qū)大壩垂直位移變化趨勢(shì)如圖6所示，藍(lán)色為點(diǎn)云數(shù)據(jù)、紅色為水準(zhǔn)測(cè)量數(shù)據(jù)。

圖6 大壩垂直位移形變圖

為提高工作效率以及驗(yàn)證監(jiān)測(cè)結(jié)果的精度，以25 cm點(diǎn)距對(duì)地面點(diǎn)云抽稀，使得在減少點(diǎn)云數(shù)據(jù)量的同時(shí)，保證點(diǎn)云數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)的流暢性并保留對(duì)地形特征表達(dá)的準(zhǔn)確性，將監(jiān)測(cè)結(jié)果與壩頂?shù)乃疁?zhǔn)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行比較，精度驗(yàn)證情況如表4所示。

表4 水準(zhǔn)測(cè)量與機(jī)載激光掃描對(duì)比結(jié)果

通過對(duì)表4分析可知，在本項(xiàng)目開展過程中，機(jī)載激光掃描數(shù)據(jù)與水準(zhǔn)數(shù)據(jù)較接近，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.97，點(diǎn)云絕對(duì)精度誤差均值為12 mm，中誤差為13.56 mm，點(diǎn)云高程精度滿足《機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取技術(shù)規(guī)范》(CH/T 8024-2011)規(guī)定的高程精度要求，可為大壩整體變形監(jiān)測(cè)提供有效的技術(shù)手段。

4 結(jié) 論

(1)通過對(duì)比礦區(qū)大壩不同時(shí)期的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以較準(zhǔn)確地分析出大壩的沉降、隆起等變形跡象和變化趨勢(shì)，為保障大壩區(qū)域范圍內(nèi)人民生命財(cái)產(chǎn)安全提供了有效的技術(shù)手段。

(2)為了驗(yàn)證監(jiān)測(cè)結(jié)果的正確性，將監(jiān)測(cè)結(jié)果與壩頂?shù)乃疁?zhǔn)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，兩者相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.97。且在點(diǎn)云相對(duì)精度、絕對(duì)精度誤差方面，LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)質(zhì)量符合設(shè)計(jì)要求。但由于目前監(jiān)測(cè)周期較短以及同名點(diǎn)個(gè)數(shù)較少，點(diǎn)云數(shù)據(jù)精度有待提高。

(3)與傳統(tǒng)單點(diǎn)變形監(jiān)測(cè)相比，應(yīng)用無人機(jī)LiDAR技術(shù)進(jìn)行大壩表面沉陷變形監(jiān)測(cè)，能夠在短時(shí)間內(nèi)獲取高精度、高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù)，從而快速獲取大壩的三維觀測(cè)模型和高差模型等成果，彌補(bǔ)了其缺乏線性變形及整體變形特征的不足。

(4)采用無人機(jī)LiDAR技術(shù)獲取大壩整體點(diǎn)云數(shù)據(jù)并生成DEM，具有較高的分辨率并能較真實(shí)的呈現(xiàn)大壩區(qū)域的地表形態(tài)，可為進(jìn)一步研究大壩坡度、坡向、溝壑水系等地貌特征提供依據(jù)。