無人機(jī)載LiDAR和傾斜攝影技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害隱患早期識(shí)別中的應(yīng)用

賈虎軍，王立娟，范冬麗

（1.四川省安全科學(xué)技術(shù)研究院，四川 成都 610045；2.四川安信科創(chuàng)科技有限公司，四川 成都 610045）

0 引言

近年來，以“6·24”茂縣疊溪鎮(zhèn)新磨村山體高位滑坡、“8·28”納雍縣山體滑坡、金沙江白格滑坡——堰塞湖為代表的重大地質(zhì)災(zāi)害頻繁發(fā)生[1]，并呈現(xiàn)出隱蔽性強(qiáng)、突發(fā)性高、破壞力大、災(zāi)害鏈長等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的人工排查和群測(cè)群防已難早期發(fā)現(xiàn)、有效識(shí)別。而地質(zhì)災(zāi)害隱患的早期識(shí)別工作是監(jiān)測(cè)預(yù)警和精準(zhǔn)防治的基礎(chǔ)，在有效識(shí)別的工作基礎(chǔ)之上才能通過地表地物或外部現(xiàn)象認(rèn)識(shí)到其發(fā)育特征及成因機(jī)理，達(dá)到制定科學(xué)合理的防治措施[2-3]的目的。因此，如何能夠更早的辨識(shí)和研判潛在的、隱蔽的重大地質(zhì)災(zāi)害隱患，已成為地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的工作重點(diǎn)和難點(diǎn)[4]。目前，著名地質(zhì)災(zāi)害專家殷躍平、許強(qiáng)等提出了基于空天地一體化的普查、詳查、核查“三查”體系。即利用合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量、高分辨率衛(wèi)星遙感、無人機(jī)航測(cè)、激光雷達(dá)測(cè)量等多種高新技術(shù)，形成綜合對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，開展地質(zhì)災(zāi)害隱患早期觀測(cè)與識(shí)別工作[5]。該綜合對(duì)地觀測(cè)技術(shù)體系中的激光雷達(dá)測(cè)量（Light Detection and Ranging, LiDAR）是一種新興的三維地形測(cè)量技術(shù)，可以測(cè)量地表高程微小變化和獲取微地貌的精細(xì)結(jié)構(gòu)[6]，已廣泛應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查中，其高精度特性推動(dòng)了地質(zhì)災(zāi)害早期識(shí)別向定量化發(fā)展[7]。近幾年發(fā)展起來的無人機(jī)具有機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、便捷性好、精度高等測(cè)量技術(shù)優(yōu)勢(shì)，并且可以同時(shí)搭載多種類型傳感器。無人機(jī)搭載LiDAR 模塊，能夠“穿透”植被獲取地表更為精準(zhǔn)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model, DEM），進(jìn)而可獲取地質(zhì)災(zāi)害體的坡度、等高線、坡向、粗糙度等微地貌參數(shù)特征[8]。無人機(jī)搭載傾斜攝影模塊，采用基于運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)重構(gòu)方法的攝影測(cè)量技術(shù)[9]，可獲取地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)的高分辨率實(shí)景三維模型、數(shù)字正射影像（Digital Orthphoto Map, DOM）等數(shù)據(jù)[7]，能夠極大減少人工實(shí)地勘察的工作量[10]。這一系列數(shù)據(jù)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，綜合應(yīng)用可有效提取地質(zhì)災(zāi)害體精細(xì)化的三維形態(tài)和巖體結(jié)構(gòu)面等相關(guān)的微地貌結(jié)構(gòu)信息，可為地質(zhì)災(zāi)害邊界的圈定提供科學(xué)依據(jù)，可在高位、隱蔽性地質(zhì)災(zāi)害早期識(shí)別工作中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。

1 無人機(jī)載LiDAR 和傾斜攝影技術(shù)介紹

將無人機(jī)載LiDAR 和傾斜攝影技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用，可形成技術(shù)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，有效提升數(shù)據(jù)獲取效率和數(shù)據(jù)的豐富性、真實(shí)性，能夠快速獲取地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)高分辨率、高精度的地貌影像和真實(shí)地表地形數(shù)據(jù)[11]。

1.1 無人機(jī)載LiDAR 技術(shù)

LiDAR 技術(shù)是通過激光器發(fā)射的激光束獲取與目標(biāo)物之間的距離，使得大范圍的三維地形地貌信息獲取更加高效便捷[12]。無人機(jī)載LiDAR 是將小型化的LiDAR設(shè)備集成在無人機(jī)平臺(tái)上，獲取目標(biāo)物的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

1.2 無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)

無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)是在無人機(jī)上搭載多臺(tái)攝影傳感器，分別從垂直、前方、后方、左側(cè)、右側(cè)五個(gè)不同的方向和角度同步采集影像數(shù)據(jù)[11]，獲取高精度的多視影像信息，配合自動(dòng)化的三維建模軟件快速重構(gòu)一定空間區(qū)域內(nèi)的三維模型[13]，可以真實(shí)地表達(dá)地表物體的坐標(biāo)、尺寸及外觀等屬性[14]。

1.3 無人機(jī)平臺(tái)介紹

本文采用的無人機(jī)平臺(tái)為飛馬D200 無人機(jī)系統(tǒng)。飛馬D200 屬于多旋翼無人機(jī)，可以減少起降場(chǎng)地限制。該系統(tǒng)是由飛行器、載荷模塊、地面控制站、GNSS基準(zhǔn)站及無人機(jī)管理專業(yè)版軟件組成。配合“無人機(jī)管家”中精準(zhǔn)地形跟隨飛行功能，可保證所獲取數(shù)據(jù)分辨率一致。

本文采用搭載的傾斜模塊為D-OP300，LiDAR 模塊為D-LiDAR200。無人機(jī)系統(tǒng)和搭載模塊詳細(xì)參數(shù)如下：

（1）飛馬D200 無人機(jī)系統(tǒng)。續(xù)航時(shí)間48 min，抗風(fēng)能力5 級(jí)，測(cè)控半徑5 km，實(shí)用升限海拔高度4 500 m，工作溫度-20～50 °C。配備高精度差分GNSS 板卡，支持PPK/RTK 及其融合作業(yè)模式，具備免像控和稀少像控的能力，見圖1（a）。

（2）D-OP300 傾斜攝影模塊。模塊具有5 個(gè)相機(jī)，傳感器尺寸23.5 mm×15.6 mm，相機(jī)傾斜角度45°，每個(gè)相機(jī)有效像素2 400 萬，鏡頭參數(shù)中間25 mm、四周4 個(gè)相機(jī)35 mm，重量1.45 kg，見圖1（b）。

（3）D-LiDAR200 模塊參數(shù)。激光器RIEGL mini VUX-1UAV，測(cè)量距離250 m，回波數(shù)量5(Max.)，回波強(qiáng)度16 bit，視場(chǎng)角——水平360°，分辨率——水平0.05°～0.5°，見圖1（c）。

圖1 無人機(jī)載LiDAR 和傾斜攝影模塊Fig.1 UAV Li DAR and tilt camera module

2 工作流程

采用無人機(jī)載LiDAR 和傾斜攝影技術(shù)獲取地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)三維空間數(shù)據(jù)，主要分為無人機(jī)外業(yè)飛行和內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理兩大部分。無人機(jī)外業(yè)飛行主要包括測(cè)區(qū)踏勘、檢查點(diǎn)布設(shè)、傾斜攝影飛行、數(shù)字地表模型（Digital Surface Model, DSM）快速處理、LiDAR 變高飛行等。內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理主要包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理和DOM、DEM、實(shí)景三維模型數(shù)據(jù)生產(chǎn)等。工作流程如圖2所示。

圖2 工作流程圖Fig.2 Work flow chart

2.1 外業(yè)數(shù)據(jù)獲取

（1）傾斜攝影數(shù)據(jù)獲取。由于高位、隱蔽性地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)一般具有高海拔、大落差等特點(diǎn)，在滿足勘測(cè)精度要求和保證飛行安全的條件下，無人機(jī)傾斜攝影飛行可采用統(tǒng)一高度航線規(guī)劃。無人機(jī)傾斜攝影航線飛行完畢后，完成地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)區(qū)域正射影像快拼工作，快速生成DSM。

（2）LiDAR 數(shù)據(jù)獲取。無人機(jī)傾斜攝影快速生成的DSM，可作為準(zhǔn)確的高程信息，用于LiDAR 數(shù)據(jù)獲取的精準(zhǔn)地形跟隨航線設(shè)計(jì)。無人機(jī)保持對(duì)地固定高度進(jìn)行飛行作業(yè)，可確保點(diǎn)云密度的一致性，也可確保安全作業(yè)[15]。

2.2 內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理

（1）傾斜攝影數(shù)據(jù)處理。通過多視影像密集匹配模型確定每張影像外方位元素[16]，再由空三計(jì)算和點(diǎn)云加密算法將稀疏點(diǎn)云生成密集點(diǎn)云，然后將密集點(diǎn)云進(jìn)行網(wǎng)格化和紋理映射，并利用像控點(diǎn)數(shù)據(jù)，生成具有真實(shí)坐標(biāo)的精細(xì)化實(shí)景三維模型和DOM 數(shù)據(jù)[14]。

（2）LiDAR 數(shù)據(jù)處理。將無人機(jī)的機(jī)載POS 數(shù)據(jù)、GNSS 地面基站數(shù)據(jù)和LiDAR 數(shù)據(jù)初步整理，并經(jīng)軌跡解算、點(diǎn)云解算、航帶平差、去除噪聲等數(shù)據(jù)預(yù)處理，輸出標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。將DOM 影像紋理賦色給點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可生成彩色LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估。經(jīng)內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理后生成的數(shù)據(jù)主要有LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)、DOM、DEM、實(shí)景三維模型等。數(shù)據(jù)精度檢查主要包括：點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度和分類精度檢查，點(diǎn)云數(shù)據(jù)平面和高程精度檢查，DOM 數(shù)據(jù)平面精度檢查等。

3 地質(zhì)災(zāi)害早期識(shí)別應(yīng)用實(shí)例

3.1 研究區(qū)概況

本文研究區(qū)位于四川省阿壩藏族羌族自治州九寨溝縣漳扎鎮(zhèn)九道拐，海拔高度范圍2 435～3 415 m，面積約6.2 km2。研究區(qū)植被茂密、地勢(shì)陡峭、高差較大，見圖3（a）。

3.2 無人機(jī)數(shù)據(jù)獲取

3.2.1 傾斜攝影數(shù)據(jù)獲取

本次實(shí)驗(yàn)無人機(jī)傾斜攝影航線設(shè)計(jì)地面分辨率為12 cm，航高為800 m，航向重疊度為75%，旁向重疊度為70%。航攝完成后在現(xiàn)場(chǎng)對(duì)POS 數(shù)據(jù)和航攝影像進(jìn)行檢查和整理，確保POS 信息無遺漏，影像清晰，共獲得有效原始影像1 850 張。無人機(jī)航攝中采用連接CORS網(wǎng)絡(luò)的RTK/PPK 作業(yè)模式，可免除像控點(diǎn)布設(shè)。

3.2.2 LiDAR 數(shù)據(jù)獲取

本次實(shí)驗(yàn)LiDAR 數(shù)據(jù)獲取方式采用精準(zhǔn)地形跟隨飛行的作業(yè)模式，飛行航線設(shè)計(jì)見圖3（b）。圖3（b）中，紅線區(qū)域?yàn)長iDAR 數(shù)據(jù)獲取有效范圍，黃色線為無人機(jī)飛行路線，藍(lán)色點(diǎn)位為無人機(jī)地形跟隨飛行變高點(diǎn)。航線對(duì)地表保持固定飛行高度（150 m），確保激光對(duì)植被的穿透能力及均勻的地面分辨率，數(shù)據(jù)采集按照1∶1 000 比例尺進(jìn)行。

圖3 無人機(jī)載LiDAR 航線規(guī)劃Fig.3 UAV LiDAR route planning

為了進(jìn)一步分析LiDAR 技術(shù)的植被“穿透”能力，提取了研究區(qū)部分區(qū)域的LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并生成了圖4（a）中紅色框內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)剖面圖見圖4（b）。通過分析圖4，可以看出LiDAR 技術(shù)在植被稀疏地區(qū)到達(dá)地面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)較多，而在植被高覆蓋區(qū)到達(dá)地面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)相對(duì)較少。

圖4 LiDAR 數(shù)據(jù)穿透植被能力分析Fig.4 LiDAR data penetration of vegetation

3.3 數(shù)據(jù)生成

針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害隱患早期識(shí)別需求，本文研究獲取地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)的高精度、精細(xì)化LiDAR 點(diǎn)云、DEM、DOM 和實(shí)景三維模型等數(shù)據(jù)（圖5）。本文基于Context Capture 軟件，經(jīng)融合差分GPS 解算、空三加密、數(shù)據(jù)生成等步驟，生成實(shí)景三維模型見圖5（d）和DOM 見圖5（b）?；陲w馬無人機(jī)管家預(yù)處理LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過對(duì)LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類處理并進(jìn)行濾波處理后，獲得LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)成果[17]，見圖5（a）。基于離散點(diǎn)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)模型（Triangulated Irregular Network，TIN），然后由TIN 利用高程內(nèi)插算法生成DEM[18]，見圖5（c）。數(shù)據(jù)生成后，需要進(jìn)行精度檢查，本實(shí)驗(yàn)檢查采取人工實(shí)測(cè)的方式對(duì)比精度。經(jīng)檢驗(yàn)，LiDAR 數(shù)據(jù)的點(diǎn)云平均密度12～45 個(gè)/m2，平面中誤差為0.033 m，高程中誤差為0.039 m。

圖5 無人機(jī)載LiDAR 和傾斜攝影數(shù)據(jù)產(chǎn)品Fig.5 UAV LiDAR and tilt photography data products

3.4 地質(zhì)災(zāi)害早期識(shí)別分析

準(zhǔn)確識(shí)別地質(zhì)災(zāi)害體并確定其具體分布范圍和體積是科學(xué)評(píng)估地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)危險(xiǎn)性與危害性的重要前提[19]。在選擇地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取的技術(shù)手段時(shí)，應(yīng)充分考慮地形、巖土體出露條件，可采用基巖裸露區(qū)使用無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)，植被覆蓋區(qū)使用無人機(jī)載LiDAR 技術(shù)的工作原則[15]。無人機(jī)LiDAR 和傾斜攝影技術(shù)生成的高精度實(shí)景三維模型、LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)、DEM 和DOM 及其衍生特征參數(shù)可用于對(duì)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)進(jìn)行定性和定量分析，并通過二維高分辨率影像、三維精細(xì)化模型綜合研判，能夠?qū)崿F(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害隱患早期識(shí)別[17]、邊界圈定。

3.4.1 定性分析

定性分析是通過高精度、高清晰的實(shí)景三維模型和DOM，在室內(nèi)直觀立體形態(tài)下，解譯活動(dòng)斷層的幾何展布特征和地質(zhì)災(zāi)害體，發(fā)現(xiàn)微地貌和微變形，準(zhǔn)確識(shí)別巖土體出露明顯的各類不良地質(zhì)體和地質(zhì)要素信息[15]，如從圖5（b）、圖5（d）中可以明顯判識(shí)出，研究區(qū)斜坡巖體普遍松動(dòng)，碎屑物質(zhì)沿溝谷走向呈流態(tài)化運(yùn)動(dòng)。

3.4.2 定量分析

定量分析是利用真實(shí)地表的DEM 數(shù)據(jù)提取山體陰影、坡度、等值線和粗糙度等精細(xì)微地形地貌參數(shù)，分析地質(zhì)災(zāi)害特征要素[19]，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確圈定地質(zhì)災(zāi)害體范圍。也可使用相關(guān)算法計(jì)算出地質(zhì)災(zāi)害體的面積和體積大小等數(shù)據(jù)。圖5（b）研究示范區(qū)去除植被后生成的DEM。山體陰影、坡度、等高線等分別如圖6（b）、圖6（c）、圖6（d）所示。通過對(duì)比分析圖6（a）和圖6（b），可以清晰的看出基于去除植被DEM 的山體陰影，能夠明顯增強(qiáng)滑坡的立體形態(tài)，顯著提升識(shí)別能力。通過分析圖6（c）和圖6（d），坡度和等高線等DEM 衍生因子可以刻畫出滑坡的線性特征，對(duì)于輔助圈定滑坡邊界具有重要作用。

圖6 滑坡DEM 衍生因子Fig.6 Derived factor of DEM on landslide

4 結(jié)果與討論

地質(zhì)災(zāi)害隱患早期識(shí)別工作的重要性、緊迫性和艱巨性，是當(dāng)前地質(zhì)災(zāi)害防治工作的重點(diǎn)任務(wù)和難點(diǎn)問題。研究地質(zhì)災(zāi)害隱患的早期識(shí)別特征和技術(shù)方法，對(duì)提高地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)防能力具有重要意義。無人機(jī)傾斜攝影能夠提供高分辨率、高精度的地形地貌影像和實(shí)景三維模型。無人機(jī)載LiDAR 通過多次回波技術(shù)可“穿透”地面植被，結(jié)合濾波算法可有效去除地表植被，獲取真實(shí)地面數(shù)據(jù)高程信息，可以為高位、隱蔽性地質(zhì)災(zāi)害隱患早期識(shí)別提供重要技術(shù)手段。本文研究主要得出如下結(jié)論：

（1）無人機(jī)平臺(tái)具有機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、便捷性好、載荷模塊多等勘測(cè)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，搭載多種類型傳感器，可以充分發(fā)揮各項(xiàng)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可作為高位、隱蔽性地質(zhì)災(zāi)害隱患勘測(cè)的重要技術(shù)。

（2）無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)可有效獲取大面積地質(zhì)災(zāi)害隱患的高分辨率、高精度地形地貌影像和實(shí)景三維模型，其承載信息豐富、對(duì)地質(zhì)災(zāi)害體地表信息全覆蓋，可快速地調(diào)查清楚孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體。

（3）基于LiDAR 數(shù)據(jù)獲取的高精度真實(shí)地表DEM數(shù)據(jù)，通過衍生參數(shù)特征信息，如山體陰影、坡度、等高線、粗糙度等，可有效識(shí)別植被覆蓋下隱蔽的地質(zhì)災(zāi)害體，突破因數(shù)據(jù)不全對(duì)地質(zhì)災(zāi)害隱患識(shí)別的局限性，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)防預(yù)警具有重要的意義。

（4）需要指出的是，利用無人機(jī)載LiDAR 和傾斜攝影技術(shù)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害隱患早期識(shí)別的準(zhǔn)確率，作者將在后續(xù)的工作中進(jìn)一步研究和驗(yàn)證。