關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生小流域；底板模型；數(shù)據(jù)源；合成孔徑雷達(dá)；傾斜攝影；光探測(cè)測(cè)距；精度檢驗(yàn)；數(shù)據(jù)融合

0引言

水利部印發(fā)的《關(guān)于推進(jìn)水土保持監(jiān)管信息化應(yīng)用工作的通知》《國(guó)家水土保持重點(diǎn)工程信息化監(jiān)管技術(shù)規(guī)定》，要求利用現(xiàn)代先進(jìn)信息技術(shù)加強(qiáng)水土保持重點(diǎn)工程監(jiān)督檢查，實(shí)施“全生命周期”“圖斑精細(xì)化”管理，不斷提升管理能力和水平。

小流域綜合治理涉及水利、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、環(huán)保等多學(xué)科、多行業(yè)、多部門(mén)，其規(guī)劃設(shè)計(jì)對(duì)基礎(chǔ)地形測(cè)繪的要求較高。坡面截排水、梯田、谷坊、淤地壩、蓄水池等治理措施設(shè)計(jì)均需對(duì)項(xiàng)目區(qū)地形進(jìn)行詳細(xì)勘測(cè)，如溝道治理設(shè)計(jì)需勘測(cè)溝道現(xiàn)狀并繪制橫、縱剖面圖，以此判定谷坊、堰壩、淤地壩等攔水建筑物位置和回水長(zhǎng)度，確定下游是否需要消力設(shè)施，計(jì)算蓄水量、洪峰流量、過(guò)流能力、抗滑穩(wěn)定系數(shù)等，繪制治理工程平面圖、三視圖或剖面圖等。詳細(xì)的地形資料是開(kāi)展治理工程水文計(jì)算時(shí)各參數(shù)取值的依據(jù)，而數(shù)據(jù)底板模型是流域地形數(shù)字化映射的成果，是數(shù)字化場(chǎng)景構(gòu)建的基礎(chǔ)。流域DEM（Digital Elevation Model，數(shù)字高程模型）分辨率直接影響數(shù)字河流流向及水系的生成，高精度的DEM包含較多的下墊面細(xì)節(jié)，對(duì)流域水系的刻畫(huà)較為細(xì)致。不同分辨率的DEM數(shù)據(jù)所刻畫(huà)的流域下墊面細(xì)節(jié)有所不同，據(jù)此提取的地形屬性也有差異。在進(jìn)行小流域數(shù)值模擬時(shí)，若DEM精度較低、不能真實(shí)反映實(shí)際地形特征，則會(huì)影響模擬結(jié)果的可靠性；在進(jìn)行大范圍（較大流域或支流）規(guī)劃設(shè)計(jì)模擬時(shí)，若DEM精度過(guò)高，則會(huì)大幅度延長(zhǎng)模型運(yùn)行時(shí)間、影響模擬的時(shí)效性。因此，在小流域治理精細(xì)設(shè)計(jì)中，既需要高精度（高分辨率）的L3級(jí)數(shù)據(jù)底板，也需要中精度（中分辨率）的L2級(jí)數(shù)據(jù)底板。水土保持綜合治理小流域多處于山區(qū)，在小流域綜合治理規(guī)劃設(shè)計(jì)時(shí)，若控制點(diǎn)及控制網(wǎng)布設(shè)不合理則很容易造成誤差累積甚至導(dǎo)致誤差超限、引發(fā)工程質(zhì)量問(wèn)題?，F(xiàn)有的高精度控制網(wǎng)一般難以直接用于小流域綜合治理規(guī)劃設(shè)計(jì)，若采用傳統(tǒng)的人工測(cè)繪方法進(jìn)行控制點(diǎn)及控制網(wǎng)布設(shè)，則將耗費(fèi)大量的人力、物力、時(shí)間，因此急需一種費(fèi)省效宏、精度可靠的小流域基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)獲取技術(shù)。

數(shù)字孿生技術(shù)是一種以數(shù)據(jù)和模型集成融合為基礎(chǔ)和核心的數(shù)字化技術(shù)，數(shù)字孿生平臺(tái)主要由數(shù)據(jù)底板、模型平臺(tái)、知識(shí)平臺(tái)等構(gòu)成，在數(shù)字空間中實(shí)時(shí)構(gòu)建物理對(duì)象的精確數(shù)字化映射，可實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界實(shí)時(shí)狀態(tài)的映射并用于預(yù)警、資源優(yōu)化等。在水土保持小流域綜合治理規(guī)劃設(shè)計(jì)方面，目前數(shù)字孿生數(shù)據(jù)底板建模缺乏應(yīng)用效果評(píng)價(jià)及數(shù)據(jù)融合校正方法。衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)等天空地多樣化載體的遙感影像（包括視頻、激光掃描等）是數(shù)字孿生底板建模的主要數(shù)據(jù)源，在流域、區(qū)域、重點(diǎn)工程等多尺度多維下墊面高時(shí)效性數(shù)據(jù)獲取方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，是數(shù)字孿生小流域底板模型建設(shè)中多維、多時(shí)空分辨率、高時(shí)效性“算據(jù)”的核心來(lái)源。本文以棲龍灣小流域?yàn)槔?，采用?shù)字孿生底板建模技術(shù)，選擇合成孔徑雷達(dá)衛(wèi)星遙感影像（SAR影像）、傾斜攝影影像（OP影像）、光探測(cè)測(cè)距影像（LiDAR影像）等3種主流遙感數(shù)據(jù)源，建立數(shù)字孿生底板模型并檢驗(yàn)其精度，探討多源數(shù)據(jù)融合方法，以期為小流域綜合治理規(guī)劃設(shè)計(jì)數(shù)字化智慧模擬等提供參考。

1棲龍灣小流域概況

棲龍灣小流域位于山東省濟(jì)南市萊蕪區(qū)黃河下游大汶河支流瀛汶河中上游，是《濟(jì)南市黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃》明確重點(diǎn)打造的國(guó)家水土保持科技示范園所在地，在魯中南低山丘陵區(qū)具有典型代表性。該小流域?qū)儆谔┥揭拭缮絿?guó)家級(jí)水土流失重點(diǎn)治理區(qū)，氣候類(lèi)型為溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候，多年平均降水量712.0mm、氣溫11.2℃，海拔高度260～390m，土壤類(lèi)型為褐土，土壤侵蝕以水蝕為主，土壤侵蝕形式主要為面蝕、溝蝕。

2數(shù)據(jù)源與建模方法

2.1數(shù)據(jù)源

SAR影像為高分三號(hào)（GF-3）衛(wèi)星獲取的影像，OP影像通過(guò)飛馬四旋翼無(wú)人機(jī)D2000搭載全畫(huà)幅傾斜相機(jī)D-OP4000進(jìn)行低空攝影獲得，LiDAR影像通過(guò)飛馬四旋翼無(wú)人機(jī)D2000搭載輕型激光雷達(dá)D-Li-DAR2000獲得，3種數(shù)據(jù)源影像見(jiàn)圖1。

1） SAR影像。高分三號(hào)衛(wèi)星是我國(guó)首顆分辨率達(dá)到1m的C頻段多極化SAR衛(wèi)星，其SAR主動(dòng)遙感系統(tǒng)通過(guò)接收地物目標(biāo)雷達(dá)波束的反射信號(hào)進(jìn)行成像，具有全天候、全天時(shí)、穿透性的特點(diǎn)，打破了云霧覆蓋等區(qū)域影像資料獲取的瓶頸，因此常用于數(shù)字正射影像的制作，是地理信息產(chǎn)品資源的重要補(bǔ)充，本文所用SAR影像的參數(shù)（指標(biāo)）見(jiàn)表1。

2）OP影像。OP影像是在同一飛行平臺(tái)上搭載五鏡頭相機(jī)（或單鏡頭相機(jī)）同時(shí)從下視、前視、后視、左視、右視5個(gè)方向采集的影像。根據(jù)影像POS（Po-sition and Orientation System，機(jī)載定位定向系統(tǒng)）文件信息，通過(guò)數(shù)據(jù)處理軟件可生成傾斜三維模型。該模型可從多個(gè)角度觀(guān)察、再現(xiàn)地物實(shí)景，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)正射影像在三維空間屬性方面的不足，也可以進(jìn)行高度、長(zhǎng)度、面積、角度的量測(cè)，獲取多維度數(shù)據(jù)。本文所用OP影像的無(wú)人機(jī)飛行高度為200m，其航向重疊度為80%，旁向重疊度為80%，航線(xiàn)間距為50m。

3） LiDAR影像。LiDAR作為一種三維點(diǎn)云獲取方式，具有成本低廉、可操作性強(qiáng)、空間分辨率高、能快速獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)等優(yōu)點(diǎn)，安裝在無(wú)人機(jī)平臺(tái)上，可以精確獲取地表覆蓋物之下的地形，并能在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)多次重訪(fǎng)，已廣泛應(yīng)用于林業(yè)普查、礦山地表沉陷探測(cè)、電力巡檢、工程地質(zhì)勘探等領(lǐng)域。本文所用LiDAR影像的無(wú)人機(jī)飛行高度為100m，其旁向重疊度為70%，航線(xiàn)間距為50m。

2.2建模方法

1）基于SAR影像的建模方法。利用ENVI 5.6及SARscape工具箱，對(duì)SAR影像進(jìn)行線(xiàn)性拉伸、直方圖均衡化、規(guī)定化等處置，得到高分辨率立體像對(duì)，通過(guò)區(qū)域網(wǎng)平差、特征提取及配準(zhǔn)試驗(yàn)、點(diǎn)云密集匹配、人機(jī)交互編輯，建立空間分辨率為1mx1m的小流域數(shù)字孿生底板模型。利用該模型可生成小流域TIN（Triangulated Irregular Network，不規(guī)則三角網(wǎng)）、DEM和DLG（Digital Line Graphic，數(shù)字線(xiàn)劃地圖），為小流域地形分析及水土保持綜合治理規(guī)劃設(shè)計(jì)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2）基于OP影像的建模方法。為保證模型精度，在棲龍灣小流域內(nèi)布設(shè)了16個(gè)OP像控點(diǎn)，通過(guò)像控點(diǎn)刺入，將控制點(diǎn)誤差控制在0.021～0.045像素、分辨率為3cm，共拍攝原始照片7090張。采用ContextCa-pture 10.19軟件，進(jìn)行初始化處理、解析空中三角測(cè)量（室內(nèi)加密控制點(diǎn)）、導(dǎo)人像控點(diǎn)、控制點(diǎn)平差等操作，生成小流域數(shù)字孿生底板模型，經(jīng)進(jìn)一步處理可得到TIN、DEM、DLG。鑒于OP影像對(duì)水體測(cè)量缺失的現(xiàn)象，采用人工手動(dòng)修正的方式修補(bǔ)水面，確保模型數(shù)據(jù)完整。

3）基于LiDAR影像的建模方法。采用激光雷達(dá)360 V5.3數(shù)據(jù)處理軟件，經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理、航帶拼接、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換與高程擬合、點(diǎn)云去噪及點(diǎn)云濾波、點(diǎn)云分類(lèi)、三維建筑物與植被參數(shù)調(diào)整、地表植物去除等處理后，得到厘米級(jí)DEM，再疊加區(qū)域光學(xué)影像后，得到小流域數(shù)字孿生底板模型。

2.3精度檢驗(yàn)與評(píng)價(jià)

選擇小流域綜合治理規(guī)劃設(shè)計(jì)常用的溝道斷面、梯田完整性以及林地（經(jīng)濟(jì)林、水保林）郁閉度，對(duì)不同數(shù)據(jù)源的數(shù)字孿生小流域底板模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)與評(píng)價(jià)：溝道斷面以采用全站儀（華測(cè)CTS-112R4 Pro）人工測(cè)量的數(shù)據(jù)為評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，以標(biāo)準(zhǔn)差、樣本平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差、平均絕對(duì)誤差、均方誤差、均方根誤差為指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)：梯田完整性以無(wú)人機(jī)正射影像人工目視解譯成果為評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，以完整率（正確提取樣本數(shù)量占基準(zhǔn)樣本總數(shù)的百分比）、質(zhì)量（正確提取樣本數(shù)量占全部樣本數(shù)量的百分比）、分叉率（未匹配的樣本數(shù)量占正確提取樣本數(shù)量的百分比）、丟失率（未匹配基準(zhǔn)樣本數(shù)量占正確提取樣本數(shù)量的百分比）為指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)；郁閉度以人工測(cè)算結(jié)果（采用林冠數(shù)字圖像Photo-shop分析法，即將用單反數(shù)碼相機(jī)拍攝的林冠影像導(dǎo)人Photoshop軟件進(jìn)行圖像處理，分離林冠測(cè)量區(qū)域的天空影像，統(tǒng)計(jì)林冠范圍內(nèi)空隙像素?cái)?shù)量和林冠像素?cái)?shù)量并計(jì)算郁閉度）為基準(zhǔn)，以精度、均方根誤差為指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

3結(jié)果分析

3.1溝道斷面分析

溝道斷面是各類(lèi)溝道治理工程（淤地壩、谷坊、攔沙壩、堰壩、塘壩等）規(guī)劃設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。對(duì)基于上述3種數(shù)據(jù)源的棲龍灣小流域數(shù)字孿生底板模型提取的主溝道（見(jiàn)圖2），進(jìn)行精度檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)。采用全站儀實(shí)測(cè)的棲龍灣小流域主溝道長(zhǎng)度為415.88m．溝底落差為58.00m。

選擇規(guī)劃布設(shè)谷坊、堰壩的50個(gè)壩址進(jìn)行溝底高程精度檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可知，以L(fǎng)iDAR影像為數(shù)據(jù)源的精度最高、誤差最小，以SAR影像為數(shù)據(jù)源的精度最低、誤差最大，以O(shè)P影像為數(shù)據(jù)源的精度居中。基于3種數(shù)據(jù)源所得高程的誤差與高程絕對(duì)值均無(wú)相關(guān)關(guān)系，以SAR影像、OP影像為數(shù)據(jù)源所得高程的誤差與植被覆蓋度明顯相關(guān)，即在植被茂密的測(cè)點(diǎn)用普通可見(jiàn)光無(wú)法得到林草植被下的真實(shí)地表高程，因而誤差明顯比以L(fǎng)iDAR影像為數(shù)據(jù)源的誤差大，見(jiàn)圖3。

3.2梯田完整性分析

梯田是小流域綜合治理的最主要坡面工程，常見(jiàn)的設(shè)計(jì)方案包括新建梯田、老梯田整修兩類(lèi)。進(jìn)行梯田完整性分析，可以判別田坎坍塌等問(wèn)題梯田并確定其占比，進(jìn)而制定新建或整修方案、精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)工程量等。本研究選擇棲龍灣小流域東南部32#、33#地塊梯田工程（見(jiàn)圖4，面積分別為3.18、3.02hm2，人工目視判定問(wèn)題梯田面積占比分別為35%、50%），對(duì)基于數(shù)字孿生底板模型的提取結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)。

基于上述3種數(shù)據(jù)源建立的數(shù)字孿生底板模型分別提取32#、33#地塊的DLG，進(jìn)而提取梯田圖斑邊界（圖5為32#地塊提取結(jié)果）。以無(wú)人機(jī)正射影像人工目視解譯成果為基準(zhǔn)，評(píng)估基于3種數(shù)據(jù)源數(shù)字孿生底板模型的提取精度，結(jié)果見(jiàn)表3。

由表3可知：以L(fǎng)iDAR影像為數(shù)據(jù)源的提取精度最高（由其提取結(jié)果統(tǒng)計(jì)32#、33#地塊的問(wèn)題梯田面積占比分別為33.0%、45.8%，與目視解譯結(jié)果十分接近），以O(shè)P影像為數(shù)據(jù)源的提取精度次之，以SAR影響為數(shù)據(jù)源的提取精度最低。

3.3林地郁閉度分析

郁閉度是指樹(shù)冠在陽(yáng)光直射下在地面的總投影面積占林地總面積的比例，是判定造林效果的主要參數(shù)，也是制定封育、補(bǔ)植、人工撫育等方案的重要依據(jù)。

有關(guān)研究表明，相對(duì)于直接使用歸一化點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行郁閉度提取，采用冠層高度模型（Canopy HeightModel，CHM）提取郁閉度效果更好。CHM建模的基礎(chǔ)是進(jìn)行地面點(diǎn)、植被點(diǎn)的分類(lèi)，可采用雷達(dá)360V5.3軟件實(shí)現(xiàn)地面點(diǎn)、植被點(diǎn)的分類(lèi)。依據(jù)分類(lèi)后的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成TIN，經(jīng)TIN鄰近像元內(nèi)插、轉(zhuǎn)換得到DEM，再采用最大值內(nèi)插算法生成數(shù)字地表模型（DSM），對(duì)DSM與DEM進(jìn)行差值計(jì)算得到CHM。本研究將CHM像元尺寸設(shè)置為0.2mx0.2m．樣本區(qū)域尺寸設(shè)置為40mx40m．每個(gè)樣本區(qū)域的像元總數(shù)為40000個(gè)，每個(gè)樣本區(qū)域內(nèi)CHM像元落在樹(shù)冠內(nèi)數(shù)量占像元總數(shù)的比例即為該樣本區(qū)域的郁閉度。在棲龍灣小流域選擇10個(gè)補(bǔ)植經(jīng)濟(jì)林和水土保持林的地塊（地塊面積為1.8～3.2hm2，栽植板栗、側(cè)柏、國(guó)槐等）分別設(shè)置樣本區(qū)域（面積為0.16hm2），在每個(gè)樣本區(qū)域隨機(jī)選擇10個(gè)5mx5m標(biāo)準(zhǔn)樣方進(jìn)行郁閉度提取精度評(píng)估，結(jié)果見(jiàn)表4。由表4可知，以L(fǎng)iDAR影像為數(shù)據(jù)源的提取精度最高（精度為78.79%），以O(shè)P影像為數(shù)據(jù)源的提取精度次之，以SAR影像為數(shù)據(jù)源的提取精度最低。

4各種數(shù)據(jù)源優(yōu)缺點(diǎn)分析及數(shù)據(jù)融合思路

4.1各種數(shù)據(jù)源優(yōu)缺點(diǎn)

由表5可知3種數(shù)據(jù)源數(shù)字孿生小流域底板模型的優(yōu)缺點(diǎn)十分明顯：SAR衛(wèi)星遙感影像獲取速度最快（可直接下載）且不受天氣影響，但精度最低，獲取圖像的紋理性一般：OP影像獲取受天氣等影響明顯，多云、夜間、雨天均無(wú)法測(cè)量，處理數(shù)據(jù)最慢，但其圖像有良好的紋理特征，肉眼直觀(guān)效果最佳，可高清晰度還原小流域的整體特征：LiDAR影像精度最高，在溝道斷面、梯田完整度和林草郁閉度分析等方面表現(xiàn)優(yōu)異，較少受天氣因素干擾，能穿透一般植被直接測(cè)量地面，獲取真實(shí)完整的地形信息。

4.2數(shù)據(jù)融合思路

鑒于上述3種數(shù)據(jù)源模型各有優(yōu)缺點(diǎn)，可根據(jù)實(shí)際工作需求進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合，以改善數(shù)字孿生技術(shù)在小流域綜合治理規(guī)劃設(shè)計(jì)中的應(yīng)用效果。小流域整體建?？刹捎肧AR衛(wèi)星遙感影像，發(fā)揮其數(shù)據(jù)易得、處理快速、不受天氣干擾的優(yōu)勢(shì)：流域治理核心區(qū)建模，可在SAR影像基礎(chǔ)上疊加OP影像，形成視覺(jué)效果良好和沉浸式體驗(yàn)的區(qū)域三維模型：具體治理措施設(shè)計(jì)時(shí)，則可通過(guò)OP影像與LiDAR影像點(diǎn)云融合的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，用LiDAR影像校正OP影像，最終得到既有良好紋理特征又有高精度的還原模型。通過(guò)數(shù)據(jù)融合，發(fā)揮3種模型的優(yōu)點(diǎn)、消除各自的局限性，最終實(shí)現(xiàn)“工程措施精準(zhǔn)定位、林草和封禁措施精細(xì)設(shè)計(jì)、工程量精確統(tǒng)計(jì)”。

SAR影像與OP影像的數(shù)據(jù)融合，可通過(guò)ArcGISPr03.0軟件輕松實(shí)現(xiàn)，二者圖像數(shù)據(jù)均可導(dǎo)人該軟件，在坐標(biāo)系相同情況下可直接疊加。

OP影像與LiDAR影像的數(shù)據(jù)融合，可在基于OP影像的建模中實(shí)現(xiàn)，具體步驟：1）在ContextCapture10.19軟件中導(dǎo)入OP航片，進(jìn)行第一次空中三角測(cè)量解算；2）利用LiDAR影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)OP原始影像POS文件進(jìn)行修正，即用LiDAR影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的高程、經(jīng)緯度等對(duì)POS文件中的對(duì)應(yīng)信息進(jìn)行修正；3）利用新的POS文件重新進(jìn)行OP影像空中三角測(cè)量解算，與LiDAR影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行粗配準(zhǔn)、精匹配及特征匹配，進(jìn)而得到數(shù)據(jù)融合后的小流域數(shù)字孿生底板模型。

在棲龍灣小流域內(nèi)選擇14#地塊石坎梯田進(jìn)行SAR影像與OP影像數(shù)據(jù)融合、選擇科普展覽館進(jìn)行OP影像與LiDAR影像數(shù)據(jù)融合，均取得良好的效果，見(jiàn)圖6、圖7。

5結(jié)論

分別以SAR影像、OP影像、LiDAR影像為數(shù)據(jù)源建立棲龍灣小流域數(shù)字孿生底板模型，進(jìn)而提取主溝道縱斷面、2塊梯田樣地邊界、10個(gè)林地樣區(qū)的郁閉度，與人工解譯和實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比進(jìn)行精度檢驗(yàn)，結(jié)果表明：以L(fǎng)iDAR影像為數(shù)據(jù)源的提取精度最高，以O(shè)P影像為數(shù)據(jù)源的提取精度次之，以SAR影像為數(shù)據(jù)源的提取精度最低。

鑒于3種數(shù)據(jù)源小流域底板模型各有優(yōu)缺點(diǎn)，可根據(jù)實(shí)際工作需要進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合，以改善數(shù)字孿生技術(shù)在小流域綜合治理規(guī)劃設(shè)計(jì)中的應(yīng)用效果。在棲龍灣小流域內(nèi)選擇石坎梯田地塊進(jìn)行SAR影像與OP影像數(shù)據(jù)融合、選擇科普展覽館進(jìn)行OP影像與LiDAR影像數(shù)據(jù)融合，均取得良好的效果。