蔣 霖

1.廣西建設(shè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣西 南寧 530007

2.廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣西 桂林 541004

當(dāng)前，傳統(tǒng)的地質(zhì)災(zāi)害巡排查與監(jiān)測(cè)手段已難以滿足防災(zāi)減災(zāi)的需求，尋求一種兼顧地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體整體變形狀態(tài)和重要局部細(xì)節(jié)變形的監(jiān)測(cè)方法是地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)工作的現(xiàn)實(shí)需求。

三維激光掃描技術(shù)和無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量是近幾年發(fā)展起來(lái)的三維測(cè)量新技術(shù)，能夠快速、直接地獲取地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體的三維點(diǎn)云。在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中，三維激光掃描技術(shù)存在無(wú)法掃描地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體高處凹部盲區(qū)的不足，無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量存在無(wú)法獲取植被密集處的地表變形數(shù)據(jù)的問(wèn)題，將兩者結(jié)合取長(zhǎng)補(bǔ)短，通過(guò)統(tǒng)一的空間坐標(biāo)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，能有效監(jiān)測(cè)和分析地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體整體變形狀態(tài)和重要局部細(xì)節(jié)變形，滿足地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)工作的需要[1-2]。

1 地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)方法

基于三維激光掃描與貼近攝影測(cè)量的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)方法是將三維激光掃描技術(shù)和無(wú)人機(jī)貼近攝影測(cè)量獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)迭代最近點(diǎn)（Iterative Closest Points，簡(jiǎn)寫(xiě)為ICP）算法將數(shù)據(jù)融合在一起生成高質(zhì)量的三維點(diǎn)云模型，再對(duì)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體整體變形狀態(tài)和重要局部細(xì)節(jié)變形進(jìn)行分析[3-4]，技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 基于三維激光掃描與貼近攝影測(cè)量的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)方法技術(shù)流程圖

貼近攝影測(cè)量源于滑坡、危巖崩塌的地質(zhì)調(diào)查、監(jiān)測(cè)與預(yù)警，是精細(xì)化對(duì)地觀測(cè)需求與無(wú)人機(jī)發(fā)展結(jié)合的產(chǎn)物，其基本流程是采集目標(biāo)表面的超高清分辨率影像，通過(guò)數(shù)據(jù)處理，獲取研究對(duì)象的精確坐標(biāo)和精細(xì)結(jié)構(gòu)形態(tài)，目前已在滑坡監(jiān)測(cè)、城市精細(xì)重建、古建筑重建、水利工程監(jiān)測(cè)等方面進(jìn)行探索和應(yīng)用[5-6]。

三維激光掃描技術(shù)具有非接觸、精度高、效率高、穿透性和適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，能應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害中不同變形階段的地表變形監(jiān)測(cè)。但地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)環(huán)境一般較為復(fù)雜，地形高低起伏、高邊坡陡坎、臺(tái)階裂縫、溝谷、變形危險(xiǎn)區(qū)等形成了不少數(shù)據(jù)采集盲區(qū)。貼近攝影測(cè)量通過(guò)靈活的空對(duì)地觀測(cè)，能夠有效地采集到這些盲區(qū)的數(shù)據(jù)。兩者結(jié)合能實(shí)現(xiàn)無(wú)死角地采集地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體地表的完整三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

2 工程實(shí)例

2.1 工程概況

某滑坡是發(fā)育在自然斜坡和人工邊坡上的淺層土質(zhì)大型滑坡，滑坡體長(zhǎng)317 m，寬182 m，平均厚度約8.6 m，總體積約 50 萬(wàn)m3；滑坡體物質(zhì)主要由上、下兩部分組成，上部以粉質(zhì)粘土為主，下部以含碎石土粉質(zhì)粘土為主，整體結(jié)構(gòu)松散，穩(wěn)定性差，危險(xiǎn)程度較大。

2.2 監(jiān)測(cè)前期工作

2.2.1 資料收集與方案制定

筆者通過(guò)收集監(jiān)測(cè)滑坡體的地形數(shù)據(jù)、地質(zhì)調(diào)查資料，結(jié)合實(shí)地踏勘結(jié)果，制訂了監(jiān)測(cè)方案。

（1）進(jìn)行三維激光掃描數(shù)據(jù)野外采集，獲取滑坡體的三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

（2）進(jìn)行無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量，獲取滑坡體初始地形信息建立粗模。

（3）根據(jù)三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)的凹部盲區(qū)，結(jié)合監(jiān)測(cè)需要，利用無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量粗模進(jìn)行精細(xì)航線規(guī)劃，實(shí)施貼近攝影測(cè)量。

（4）將三維激光掃描數(shù)據(jù)與無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量數(shù)據(jù)融合進(jìn)行變形分析。

2.2.2 儀器設(shè)備及軟件準(zhǔn)備

投入的儀器設(shè)備及軟件主要有Faro FocusS 350 三維激光掃描儀1 臺(tái)、大疆精靈Phantom 4 RTK 無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量系統(tǒng)1 套、中海達(dá)V98 RTK 接收機(jī)4 臺(tái)、徠卡LS15 數(shù)字水準(zhǔn)儀1 套、高性能計(jì)算機(jī)6 臺(tái)等設(shè)備以及Smart3D 真三維實(shí)景建模系統(tǒng)、SCENE、3DReshaper、大疆智圖和航跡大師（WayPoint Master）、Autocad 2019 等軟件。

2.2.3 基準(zhǔn)點(diǎn)和監(jiān)測(cè)點(diǎn)布設(shè)

根據(jù)三維激光掃描與無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)融合需要，筆者在滑坡體周邊的穩(wěn)定區(qū)域布設(shè)了8 個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)，并且按照D 級(jí)精度采用GNSS 測(cè)量獲得其在2000 國(guó)家大地坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；按照二等水準(zhǔn)測(cè)量精度聯(lián)測(cè)國(guó)家高程點(diǎn)獲得其在1985年國(guó)家高程基準(zhǔn)中的高程。為獲取準(zhǔn)確的局部信息，筆者在能夠反映滑坡體變化特征的重要位置布設(shè)了10 個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，并且埋設(shè)了便于識(shí)別的標(biāo)靶。

2.3 野外數(shù)據(jù)采集要點(diǎn)

2.3.1 三維激光掃描數(shù)據(jù)野外采集

為了保證監(jiān)測(cè)成果的精度和可靠性，筆者每次采集數(shù)據(jù)時(shí)都使用相同的三維激光掃描儀，按照方案設(shè)計(jì)的掃描參數(shù)，在相同的站點(diǎn)架設(shè)三維激光掃描儀，在相同的基準(zhǔn)點(diǎn)架設(shè)標(biāo)靶進(jìn)行數(shù)據(jù)拼接和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。

2.3.2 無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量粗模獲取

筆者通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)踏勘發(fā)現(xiàn)監(jiān)測(cè)區(qū)域的高差較大，存在因地形高低起伏、邊坡陡坎、臺(tái)階裂縫、溝谷、變形危險(xiǎn)區(qū)等環(huán)境條件形成的三維激光掃描數(shù)據(jù)采集盲區(qū)，需要采用貼近攝影測(cè)量實(shí)施數(shù)據(jù)補(bǔ)充采集。根據(jù)監(jiān)測(cè)區(qū)域的地物、地形情況，筆者將無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量獲取粗模時(shí)的航高設(shè)置為180 m，航向重疊率設(shè)為80%，旁向重疊率設(shè)為75%；航飛完成后利用高性能計(jì)算機(jī)及Smart3D 真三維實(shí)景建模系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)，獲取滑坡體DSM 地表模型數(shù)據(jù)、DOM正射影像等初始地形信息，生成實(shí)景三維粗模。

2.3.3 貼近攝影測(cè)量

筆者根據(jù)三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)的凹部盲區(qū)，結(jié)合監(jiān)測(cè)需要，選出了需要重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的位置，再利用無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量粗模使用航跡大師（WayPoint Master）軟件進(jìn)行精細(xì)航線規(guī)劃，實(shí)施貼近攝影測(cè)量。重點(diǎn)拍攝了三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集盲區(qū)的裂縫、溝谷及邊坡等。

2.4 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理主要包括三維激光掃描數(shù)據(jù)處理、無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)融合3 部分。

2.4.1 三維激光掃描數(shù)據(jù)處理

依照現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況，筆者根據(jù)8 個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)利用SCENE、3DReshaper 軟件將經(jīng)拼接、數(shù)據(jù)去噪后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)歸化到2000 國(guó)家大地坐標(biāo)系和1985年國(guó)家高程基準(zhǔn)中，生成滿足數(shù)據(jù)融合的三維點(diǎn)云模型。

2.4.2 無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量數(shù)據(jù)處理

筆者將無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量獲取的照片和貼近攝影測(cè)量的照片導(dǎo)入到瞰景Smart3D，經(jīng)過(guò)拼接、空中三角測(cè)量解算、自動(dòng)匹配DSM 等方法生成地質(zhì)監(jiān)測(cè)體的三維點(diǎn)云模型[7-8]。生成的點(diǎn)云模型的空間基準(zhǔn)為CGCS2000 坐標(biāo)系，符合1985年國(guó)家高程基準(zhǔn)，滿足了數(shù)據(jù)融合和監(jiān)測(cè)分析的需求。

2.4.3 數(shù)據(jù)融合與精度分析

筆者用中海達(dá)V98 RTK 和徠卡LS15 數(shù)字水準(zhǔn)儀精確測(cè)出8 個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)、10 個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)、20個(gè)特征點(diǎn)的坐標(biāo)和高程作為已知量，來(lái)檢測(cè)三維激光掃描、無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量和貼近攝影測(cè)量點(diǎn)云的精度。發(fā)現(xiàn)三維激光掃描精度最高，貼近攝影測(cè)量精度居中，傾斜攝影測(cè)量精度最低（見(jiàn)表1）。為了提高數(shù)據(jù)融合后點(diǎn)云的精度，筆者以三維激光點(diǎn)云為基準(zhǔn)，用貼近攝影測(cè)量點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)融合，不采用傾斜攝影測(cè)量點(diǎn)云。

為了減少數(shù)據(jù)融合中計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理的負(fù)擔(dān)，筆者先將經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后獲得的三維激光掃描三維點(diǎn)云模型和無(wú)人機(jī)貼近攝影測(cè)量三維點(diǎn)云模型進(jìn)行分類，剔除植被、其他地物等非地表點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體的地表三維點(diǎn)云模型。

為了提高融合效果，避免出現(xiàn)局部最優(yōu)，筆者先通過(guò)人工處理的方式在兩組點(diǎn)云中選擇10 對(duì)分布合理的同名點(diǎn)進(jìn)行粗配準(zhǔn)，這時(shí)2 類點(diǎn)云近似重合；再通過(guò)ICP 算法多次迭代進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn)，滿足精度要求后，將二者的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。其融合算法是在某一點(diǎn)鄰域內(nèi)存在三維激光掃描、貼近攝影測(cè)量這2 類點(diǎn)時(shí)保留三維激光掃描，當(dāng)只有1 類點(diǎn)時(shí)直接保留。

而后筆者利用中海達(dá)V98 RTK 和徠卡LS15 數(shù)字水準(zhǔn)儀精確測(cè)出的8 個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)、10個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)、20 個(gè)特征點(diǎn)的坐標(biāo)和高程作為已知量，檢測(cè)了融合后的數(shù)據(jù)精度，發(fā)現(xiàn)融合后點(diǎn)云精度低于三維激光掃描、高于貼近攝影測(cè)量（見(jiàn)表1），能滿足一般地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)的精度要求。從數(shù)據(jù)融合過(guò)程來(lái)看，影響數(shù)據(jù)融合后點(diǎn)云精度的因素主要有以下4 個(gè)方面。

表1 監(jiān)測(cè)區(qū)域點(diǎn)云精度表

（1）與數(shù)據(jù)融合前各點(diǎn)云的精度有關(guān)，融合前各點(diǎn)云精度越高則成果精度越高。

（2）與融合算法有關(guān)，三維激光掃描精度較高，數(shù)據(jù)融合時(shí)采用的點(diǎn)數(shù)越多則成果精度越高。

（3）與選取的用于匹配的同名點(diǎn)有關(guān)，其精度越高，同名點(diǎn)數(shù)量及空間分布越合理，兩者融合后的點(diǎn)云精度就越高。

（4）與選取的用于匹配的同名點(diǎn)相互之間的空間內(nèi)符合精度有關(guān)，同名點(diǎn)相互之間在三維激光掃描成果中的距離與在無(wú)人機(jī)貼近攝影測(cè)量成果中的距離差值越小，其精度越高。

2.5 地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)成果分析

筆者利用監(jiān)測(cè)區(qū)域2021年6 月12 日和2021年12 月26 日這兩期觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體整體變形狀態(tài)和重要局部細(xì)節(jié)變形進(jìn)行分析。

2.5.1 整體變形狀態(tài)分析

筆者通過(guò)數(shù)據(jù)融合生成地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體表面完整的三維點(diǎn)云模型，得到1～2 期成果（見(jiàn)圖2），通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)滑坡體前部蠕動(dòng)、垮塌，不斷牽引后部滑坡體下錯(cuò)、前移，總體來(lái)說(shuō)在垂直滑坡方向上，滑坡體軸部附近的位移較兩翼大；在滑坡方向上，中部位移最大，底部較上部大，上部存在垮塌的隱患。

圖2 表面三維點(diǎn)云模型圖

2.5.2 重要局部細(xì)節(jié)變形分析

地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體重要局部細(xì)節(jié)變形分析主要包括滑坡特征監(jiān)測(cè)點(diǎn)、主要陡坎變形和臺(tái)階裂縫3 個(gè)方面。

（1）監(jiān)測(cè)點(diǎn)成果分析。筆者從監(jiān)測(cè)區(qū)域2021年6 月12 日和2021年12 月26 日兩期觀測(cè)數(shù)據(jù)提取獲得了10 個(gè)特征監(jiān)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)成果（見(jiàn)表2）。

從表2 可知，兩期間滑坡體有較明顯的位移。其水平位移最大值為0.381 3 m，最小值為0.084 0 m，平均水平位移為0.221 9 m；垂直位移最大量為-0.280 9 m，最小值為-0.040 7 m，平均垂直位移為-0.148 7 m。從監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布來(lái)看，滑坡體軸部位移最大，向兩翼逐漸減少。

表2 監(jiān)測(cè)點(diǎn)成果表 單位：m

（2）陡坎分析。陡坎是滑坡監(jiān)測(cè)體的重要局部，且在點(diǎn)云數(shù)據(jù)中特征明顯，便于提出分析。筆者從監(jiān)測(cè)區(qū)域2021年6 月12 日和2021年12 月26 日兩期數(shù)據(jù)融合后的完整表面三維點(diǎn)云模型提取陡坎數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行疊加分析發(fā)現(xiàn)陡坎的變形明顯，平均水平位移為0.253 6 m，平均垂直位移為-0.162 3 m。其中變形最大的是滑坡體中部的陡坎。

（3）裂縫分析。筆者利用地質(zhì)災(zāi)害體表面完整的三維點(diǎn)云模型生成的等高線圖分析其長(zhǎng)度、寬度等尺寸信息和變化情況發(fā)現(xiàn)該滑坡監(jiān)測(cè)體存在小型臺(tái)階裂縫。根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體表面完整的三維點(diǎn)云模型，筆者利用3DReshaper 軟件生成裂縫的等高線，將二維的DXF 文件導(dǎo)出到Autocad 2019 中分析尺寸信息和變化情況，其中一個(gè)裂縫的兩期等高線成果如圖3 所示。

圖3 監(jiān)測(cè)區(qū)域裂縫等高線分析成果圖

通過(guò)分析筆者發(fā)現(xiàn)等高線密集部分為臺(tái)階上部，等高線稀疏的為臺(tái)階下部，裂縫最深處高程近似為174.4 m，臺(tái)階最高處高程約為176.8 m。然后筆者利用 Autocad 2019 量算工具量得該裂縫最低處，即高程為174.4 m 處第1 期裂縫長(zhǎng)11.403 m，最大處寬1.475 m，最窄處寬 1.166 m；第2 期裂縫長(zhǎng) 11.895 m，最大處寬1.633 m，最窄處寬 1.304 m，則該小型臺(tái)階裂縫2 期間長(zhǎng)度的變化量為 0.492 m，最大處寬度的變化量為 0.158 m，最窄處寬度的變化量為 0.138 m。

綜上所述，基于三維激光掃描與貼近攝影測(cè)量的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)方法獲取的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)能夠反映滑坡監(jiān)測(cè)體的整體變形狀態(tài)，也能提取地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體重要局部細(xì)節(jié)變形數(shù)據(jù)。

3 結(jié) 語(yǔ)

基于三維激光掃描與貼近攝影測(cè)量的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)方法能夠利用三維激光掃描和無(wú)人機(jī)貼近攝影測(cè)量的優(yōu)點(diǎn)獲取地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體全面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)融合生成地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體地表的完整三維點(diǎn)云模型，能準(zhǔn)確、及時(shí)地分析地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)體整體變形狀態(tài)和重要局部細(xì)節(jié)變形，為做好災(zāi)害預(yù)防和治理決策提供信息支撐，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)具有一定的應(yīng)用價(jià)值。但該方法在數(shù)據(jù)融合時(shí)為了獲取全局最優(yōu)需要人工粗配準(zhǔn)，存在自動(dòng)化程度不高、數(shù)據(jù)處理效率有待提高、對(duì)計(jì)算機(jī)硬件要求高等問(wèn)題，需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步研究以提高其應(yīng)用效果。