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基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量的山丘區(qū)表面高程數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)

2020-08-11 07:05劉楊洋吳鵬飛劉金濤韓小樂(lè)楊亞鈐
水力發(fā)電 2020年5期
關(guān)鍵詞:控制點(diǎn)剖面分辨率

劉楊洋,吳鵬飛,劉金濤,2,韓小樂(lè),楊亞鈐

(1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,江蘇 南京 210098;2.河海大學(xué)水利學(xué)科專業(yè)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心,江蘇 南京 210098;3.河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210098)

0 引 言

地球關(guān)鍵帶是一個(gè)綜合研究近地表陸地環(huán)境中水、土壤、巖石、空氣和生物資源的整體理論框架[1],其范圍從植被冠層一直下延至含水層底部,是跨學(xué)科研究的沃土。不同領(lǐng)域的研究者對(duì)關(guān)鍵帶開(kāi)展了植被、土壤、水文氣象等各個(gè)方面觀測(cè)和研究,這些數(shù)據(jù)是認(rèn)識(shí)水文過(guò)程和流域結(jié)構(gòu)的重要依據(jù)[2]。高精度的地形結(jié)構(gòu)信息是研究地貌演化、水流路徑等的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[3],也有助于深入刻畫(huà)流域水文特征。因此,關(guān)鍵帶水文學(xué)研究迫切要求引入能夠反映流域地貌結(jié)構(gòu)及其變化的信息獲取技術(shù)[4]。

大范圍的衛(wèi)星遙感地形數(shù)據(jù)雖然覆蓋范圍較廣,但精度較差且無(wú)法突破固有的時(shí)空限制,數(shù)據(jù)更新周期通常為幾年甚至十幾年,并且部分地區(qū)存在測(cè)量盲區(qū)[5],無(wú)法滿足關(guān)鍵帶觀測(cè)對(duì)精度和時(shí)效性的需求。無(wú)人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle)是一種新型遙控低空飛行裝置,近年來(lái)技術(shù)趨于成熟,可根據(jù)觀測(cè)需求為無(wú)人機(jī)配備不同用途和性能的傳感器[6]。借助無(wú)人機(jī)能高效經(jīng)濟(jì)地實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵帶地表信息細(xì)節(jié)化呈現(xiàn),在較短時(shí)間周期內(nèi)獲取高精度植被和地形信息[7],對(duì)研究山坡表層結(jié)構(gòu)、水文連通性等具有重要參考價(jià)值[8-9]。

圖1 研究區(qū)及高程采樣點(diǎn)

本文選取太湖源頭區(qū)和睦橋小流域作為研究對(duì)象,通過(guò)無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)得到DEM等流域地面信息,將其與實(shí)測(cè)高程點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)其精度,并利用SRTM和ASTER GDEM數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),比較研究各數(shù)據(jù)在流域不同位置、地貌條件下的精度和代表性。

1 研究區(qū)及方法

1.1 研究區(qū)概況

和睦橋流域面積1.35 km2,位于浙江德清縣莫干山麓西南,是姜灣流域的子流域,處于太湖流域上游(119°48′E,30°35′N)。和睦橋流域植被原屬落葉闊葉混交林,后人工種植竹林,竹林約占整個(gè)地區(qū)的95%,剩余極小部分為村鎮(zhèn)和農(nóng)田。該流域多為25°~45°的陡峭森林山坡,西南地區(qū)的地表高程達(dá)到500~606 m。

本研究需實(shí)測(cè)部分高程點(diǎn),作為生成無(wú)人機(jī)地形的地面控制點(diǎn),并用于評(píng)價(jià)無(wú)人機(jī)測(cè)量地形。由于流域內(nèi)部的道路上方無(wú)遮擋且易于定位,故沿道路布設(shè)85個(gè)實(shí)測(cè)高程點(diǎn),使用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)載波相位差分定位技術(shù)(RTK)測(cè)量其空間坐標(biāo),并將其中10個(gè)點(diǎn)選為無(wú)人機(jī)地形處理的地面控制點(diǎn)。為了評(píng)價(jià)不同DEM數(shù)據(jù)在小流域不同地貌條件(山坡、山脊及河谷)的精度,還選取了橫跨小流域內(nèi)部脊線、山坡和主河道的AA′、BB′和CC′作為控制剖面線。研究區(qū)及高程采樣點(diǎn)見(jiàn)圖1。

1.2 表面高程提取方法

采用搭載了全畫(huà)幅3 600萬(wàn)像素索尼A7R相機(jī)的固定翼無(wú)人機(jī),對(duì)整個(gè)和睦橋小流域進(jìn)行拍攝。拍攝完成后,對(duì)無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行預(yù)處理,剔除不合格影像。隨后,選取若干具有明顯影像特征的地面點(diǎn)作為地面控制點(diǎn),在預(yù)處理后的圖像中標(biāo)注其坐標(biāo),作為Pix4Dmapper軟件地形分析的參照[10],Pix4Dmapper軟件處理流程見(jiàn)圖2。

圖2 Pix4Dmapper軟件處理流程

該技術(shù)通過(guò)空中三角測(cè)量確定表面點(diǎn)三維坐標(biāo),即利用2個(gè)攝影點(diǎn)和待測(cè)點(diǎn)形成的空間三角形計(jì)算點(diǎn)坐標(biāo)。鏡頭的拍攝位置在規(guī)劃飛行線路時(shí)預(yù)設(shè),并參照地面控制點(diǎn)和內(nèi)置空間位置測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行校正。待測(cè)點(diǎn)與鏡頭的距離由地面控制點(diǎn)位置和鏡頭參數(shù)(焦距、傾角等)計(jì)算得到。根據(jù)這些數(shù)據(jù),多幅圖像兩兩組合可以多次計(jì)算同一點(diǎn)的位置信息。將計(jì)算結(jié)果按照最小二乘法原則進(jìn)行平差,最終得到待定點(diǎn)的三維坐標(biāo)。經(jīng)過(guò)空中三角測(cè)量,得到包含大量地面點(diǎn)三維坐標(biāo)和顏色信息的點(diǎn)云文件。為了全面描述流域地形特征,將點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)一步加密,并使用點(diǎn)云過(guò)濾器對(duì)其進(jìn)行平滑處理[11]。再將加密后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行合成,得到所需地形數(shù)據(jù)。

1.3參與評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)及方法

將無(wú)人機(jī)獲取的表面高程數(shù)據(jù)分別和實(shí)測(cè)高程點(diǎn)及2種開(kāi)源數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,以評(píng)價(jià)其獲取高程數(shù)據(jù)的精度。SRTM數(shù)據(jù)由搭載干涉雷達(dá)的航天飛機(jī)測(cè)繪得到,其1″和3″分辨率數(shù)據(jù)分別下載自美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站(http:∥earthexplorer.usgs.gov/)和地理數(shù)據(jù)空間云(http:∥www.gscloud.cn/)。ASTER GDEM數(shù)據(jù)是由高分辨率衛(wèi)星成像設(shè)備獲取的,其1″版本的DEM數(shù)據(jù)下載自地理空間數(shù)據(jù)云。隨后,使用ArcGIS通過(guò)雙線性插值將這2種數(shù)據(jù)插值成30 m和90 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)。依據(jù)所選取的典型剖面,將其與無(wú)人機(jī)表面高程數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,分析不同數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)際地形的反映情況。

圖3 無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量處理

2 成果精度評(píng)價(jià)

2.1 表面高程處理結(jié)果

為覆蓋整個(gè)流域,本次飛行設(shè)定的目標(biāo)區(qū)域面積約6.25 km2。該區(qū)地形起伏較大,故分2次飛行,飛行的高程分別為854 m和1 015 m,軌跡點(diǎn)不完全重合,以多方位拍攝目標(biāo)區(qū)域內(nèi)地物。對(duì)所有的圖像進(jìn)行預(yù)處理,獲得有效照片934張。選取10個(gè)實(shí)測(cè)高程點(diǎn)作為地面控制點(diǎn),將其空間坐標(biāo)連同所有的圖像導(dǎo)入軟件進(jìn)行處理,得到分辨率為8 cm的DEM和正射影像。無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量處理結(jié)果見(jiàn)圖3。

2.2 實(shí)測(cè)點(diǎn)對(duì)比分析

根據(jù)無(wú)人機(jī)圖像可直接處理得到8 cm分辨率的高程數(shù)據(jù),通過(guò)雙線性插值得到1、5、10 m分辨率高程數(shù)據(jù)。在這些分辨率下,85個(gè)實(shí)測(cè)高程點(diǎn)與相應(yīng)柵格高程的誤差分布見(jiàn)圖4。從圖4可知,8 cm與1 m分辨率DEM的誤差集中在±0.30 m,兩者誤差相近,且呈正態(tài)分布(中值約為0)。因此,1 m分辨率的DEM足以反映真實(shí)地形。隨著柵格尺寸的增大,網(wǎng)格高程值與測(cè)點(diǎn)高程差距逐漸增大,且中值不斷增大。柵格高程反映的是局部高程的均值,實(shí)測(cè)高程點(diǎn)位于地勢(shì)較低的河道附近,兩側(cè)多陡峭的山坡,當(dāng)網(wǎng)格變大時(shí),谷底網(wǎng)格的平均高程值會(huì)逐步增大,與測(cè)點(diǎn)的差值增大。

圖4 不同分辨率數(shù)據(jù)誤差

2.3 不同來(lái)源DEM對(duì)比分析

圖5為每個(gè)剖面的開(kāi)源高程數(shù)據(jù)與無(wú)人機(jī)相應(yīng)分辨率數(shù)據(jù)的剖面對(duì)比。從圖5可知,無(wú)人機(jī)和ASTER GDEM、SRTM地形剖面存在一定的差異,且無(wú)人機(jī)地形給出的剖面地形起伏更大,后兩者則對(duì)局部地形有坦化作用,這在地勢(shì)較低段表現(xiàn)更為明顯。如無(wú)人機(jī)地形和ASTER GDEM、SRTM地形差異明顯,前者測(cè)得的地形起伏較大,曲線變化劇烈。造成這種現(xiàn)象的原因主要在于,小流域較窄的河道谷地與陡峭的山坡相鄰,受分辨率限制,開(kāi)源衛(wèi)星DEM在這類谷地存在信息漏失現(xiàn)象,測(cè)出的地形相對(duì)平坦[5]。這種現(xiàn)象在更為粗糙的數(shù)據(jù)(如90 m)中表現(xiàn)更為顯著。在剖面AA′的中高段(見(jiàn)圖5a),ASTER GDEM地形(30 m)明顯高于無(wú)人機(jī)的對(duì)應(yīng)高程,存在一個(gè)異常隆起區(qū)。在相同地形區(qū)段(見(jiàn)圖5b),90 m分辨率的SRTM地形比無(wú)人機(jī)地形高出近10~70 m,低段則有非常大的起伏,擬合度不佳。

圖5 不同數(shù)據(jù)源地形剖面對(duì)比

圖6為小流域3個(gè)剖面正射影像與1 m分辨率無(wú)人機(jī)剖面曲線疊加效果。從圖6可知:

(1)AA′剖面的600~800 m處為連續(xù)地形起伏,說(shuō)明無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)能真實(shí)反映局部因山峰、山谷和植被的差異造成的地形起伏變化。在相同位置,受分辨率限制,SRTM數(shù)據(jù)(30 m)存在地形被坦化或數(shù)據(jù)缺失的現(xiàn)象[12],其剖面高程曲線在該區(qū)間上只描繪出1個(gè)山脊,其90 m數(shù)據(jù)代表性則更差。

(2)剖面BB′橫跨流域下游河谷,在“V”形河谷線上,無(wú)人機(jī)高程最低點(diǎn)較ASTER GDEM、SRTM更低,SRTM地形曲線底部則過(guò)于平緩,且未能表現(xiàn)出地勢(shì)較低的山脊。一方面,開(kāi)源數(shù)據(jù)受限于自身的分辨率;另一方面,衛(wèi)星雷達(dá)放射角度、植被遮蓋等問(wèn)題也會(huì)帶來(lái)測(cè)繪的誤差[13-14]。值得注意的是,在剖面BB′中,ASTER GDEM地形相較于SRTM地形和無(wú)人機(jī)地形有一個(gè)橫向(沿剖面線)方向的偏移,約左偏了15 m,局部拍攝角度的誤差或數(shù)據(jù)缺失可能會(huì)造成這種偏差[13,15]。在90 m分辨率下,ASTER GDEM數(shù)據(jù)的這種偏移同樣存在,而且偏移幅度達(dá)到了50 m。這說(shuō)明,在中低高程區(qū)段,ASTER GDEM數(shù)據(jù)不如另外2種數(shù)據(jù)精確。

(3)與其他2個(gè)剖面類似,剖面CC′亦橫跨道路、山脊,無(wú)人機(jī)1 m和30 m數(shù)據(jù)也精確地反映了道路、山谷等局部真實(shí)地形。

圖6 正射影像中的3個(gè)剖面

3 結(jié) 語(yǔ)

本文對(duì)采用無(wú)人機(jī)技術(shù)獲取的山丘區(qū)小流域表面高程數(shù)據(jù)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。通過(guò)與實(shí)際地面控制點(diǎn)和不同開(kāi)源DEM數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn),無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)精度較高,其1 m分辨率DEM能反映真實(shí)地形。與無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)相比,SRTM、ASTER GDEM數(shù)據(jù)(30 m和90 m)對(duì)局部地形的描繪較差,忽略部分地勢(shì)相對(duì)較平的山坡、山谷,對(duì)地形有坦化效應(yīng),且數(shù)據(jù)存在缺失或異常現(xiàn)象,ASTER GDEM數(shù)據(jù)不能很好的識(shí)別較窄的河谷地形起伏。

無(wú)人機(jī)高分辨率地形數(shù)據(jù)(1 m分辨率)能夠很好地反映局部細(xì)微地形,其插值得到的30 m數(shù)據(jù)亦能保持一定的精度。此外,通過(guò)無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量技術(shù),地形數(shù)據(jù)的獲取擁有其他數(shù)據(jù)無(wú)法比擬的時(shí)效性,能反映較短時(shí)間周期內(nèi)地形的變化。因此,這項(xiàng)技術(shù)能為小流域地球關(guān)鍵帶結(jié)構(gòu)的監(jiān)測(cè)提供高精度的地形數(shù)據(jù)。

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