三维激光扫描技术在渠坡冻胀监测中的应用

2014-06-27周富强戴灿伟谢振召

测绘通报 2014年11期

关键词：含水率渠道激光

周富强，吴艳，戴灿伟，谢振召

(1.新疆水利水电科学研究院，新疆乌鲁木齐 830049；2.乌鲁木齐新瑞徕仪器有限公司，新疆乌鲁木齐 830000)

徕卡测量新技术应用专栏

三维激光扫描技术在渠坡冻胀监测中的应用

周富强1，吴艳1，戴灿伟1，谢振召2

(1.新疆水利水电科学研究院，新疆乌鲁木齐 830049；2.乌鲁木齐新瑞徕仪器有限公司，新疆乌鲁木齐 830000)

采用三维激光扫描技术开展了严寒寒冷地区不同渠道结构在渠底、岸坡结冰情况下的原位野外冻胀量监测试验研究，结合渠道自身的实际运行工况，对不同渠道护坡形式的冻胀量影响因素进行了分析。成果表明，利用三维激光扫描技术进行渠道冻胀量监测是可行的。

渠道；冻胀；监测；三维激光；点云

一、前言

由于三维激光扫描可在较短时间内获取地形及空间物体三维表面的阵列式几何图形数据，完整、高精度地重建扫描实物，提取实物特征等，其在水利工程中的应用越来越受到人们的重视，主要体现在地形测绘[1]、变形[2-3]、隧洞缺陷检测[4]等领域。科研人员对涉及三维激光扫描点云数据处理精度的标靶[5]、点云配准[6]及拟合[7]、点云分辨率[8]、数据拼接[9]等进行了富有成效的研究，并对其测量[10]及应用误差[11-12]进行了有意义的探讨。由此可见，目前三维激光扫描技术的应用已日臻成熟。

新疆等西北严寒寒冷地区渠道冬季延长供水或全冬季供水，造成渠道底部残余水未能及时排除而结冰、岸坡结冰的问题比较突出，由此产生较大的冻胀量，导致渠道破坏的现象十分严重，不仅增加了维修成本，制约工程效益的发挥，更浪费了宝贵的水资源。以往对于渠道冬季供水对渠道整体结构的影响研究较少。当前冻胀量监测主要是采用水准仪、全站仪和一些常规的监测仪器(如位移计改装)等实现的，取得的观测数据不够准确和全面，且监测成果反映的是渠坡某点的冻胀量，而不能全面反映渠坡的整体冻胀变形情况。因此本文利用三维激光扫描技术，针对严寒寒冷地区几种主要的护岸形式，开展冻胀变形研究，以分析不同护坡形式下的冻胀特征。

二、试验设计及过程

1.试验设计

为准确了解新疆等西北严寒寒冷地区渠道整体的冻胀变化情况，2013年初冬，修建野外原位渠道冻胀试验段，如图1所示。试验段全长36 m，梯形断面，渠底坡比为1%，渠底宽0.2 m，坡高1.50 m，坡比1.30，东西走向。左侧岸坡分4个填筑区域，填筑料均为砂砾石，依次采用硬质混凝衬砌、生态袋、裸露黏土等护坡形式，长度分别为12 m、8 m、6 m、10 m。混凝土衬砌板厚6 cm，一次整体浇筑完成，未采取结构分缝，黏土密实度1.50～1.84 g/cm3。

图1 野外渠道冻胀监测试验段俯视示意图

受野外地形的限制，MS50全站扫描仪的测站只能架设在临近右岸的山坡上，观测渠道左岸的冻胀变形。渠道冰面以上渠坡变形采用Leica公司生产的三维激光扫描仪，采集冻胀量点云数据；冰面以下的变形还是以常规仪器为准，埋设大量的土壤水分仪、温度计及冻胀融沉计等监测仪器。

根据砾石土壤一般被认为不具冻胀性的特点，在基准点周围2～3 m、冻结深度以下0.5 m的范围内换填砂砾石予以夯实，作为基准，同时采用全站仪及水准仪对基点变位予以校核。

2.试验过程

试验段修建完毕，在测站上架设三维激光扫描仪，选取基准点CT1、CT2和CT3作为参考点，对渠道冻胀前的原始形状进行扫描，获取渠道三维表面的阵列式几何点云图形数据。2014年1月4—5日，对渠道进行了注水，渠道结冰厚度约50 cm。2014年3月10日，清除冰面及渠坡的积雪，对渠道进行二次扫描，获得竖向冻胀之后的渠道点云数据。试验冻胀沉陷前后的点云配准以未冻胀时的测站坐标系为基准，对3个同名标靶进行拼接，以此开展渠道的冻胀分析。

三、试验段冻胀量影响因素监测

2014年1、2月份的月均气温分别为－11.2℃、－14.9℃，属于典型的严寒气候，日均气温在－21.75～－2.07℃，日均负温累计天数为67 d，土壤冻结指数为683.1，试验段当地最大冻土深度1.5 m，冰层冻结厚度一般在60～70 cm。

渠道注水之后，随着渠道水体渗入土壤及渠底上部冰体的覆盖，冰面以下裸土和混凝土衬砌表面的温度有所上升，土壤冻结深度也相应有所减少，约为38 cm；裸露黏土水面线以下表面的土壤含水率均较高，后期随着内部水分向表面的迁移及向更深内部的渗漏，裸土内部含水率逐步降低，而表面的水分由于有冰体的覆盖，土壤含水率基本稳定；混凝土衬砌下的土壤内部含水率处于缓慢的上升状态(如图2、表1所示)。

表1 原型试验渠道冻胀影响因素特征统计表

图2 原型试验渠道底部土壤含水率过程线

四、点云数据成果分析

1.冻胀量点云数据成果

截取冰面以上部分的渠坡点云数据进行竖向冻胀量的分析，以冻胀前的初始点云数据为基准，根据两次扫描获得的点云数据进行数据的拼接配准、分割提取及去噪后，开展渠道原始及冻胀后的逆向三维数字模型重构，并对重构之后的两次数字模型进行对比分析，求出渠坡整体竖向冻胀量，如图3所示。

渠道的走向大体分为3段，有两个变径点，其变形量较大，主要表现为向渠道外侧的位移，两个部位的变形量分别为1.3～20.5 mm、11.6～47.9 mm。

从点云数据中分别提取混凝土硬质边坡等4种护坡形式典型断面的冻胀量，混凝土硬质边坡和裸露黏土均表现为冻胀变形，而无论裸土渠道还是混凝土衬砌渠道，均表现为距渠道顶部约20 cm的范围内渠坡的竖向冻胀量最大，混凝土衬砌板竖向冻胀量远小于黏性裸土的竖向冻胀量。与常规埋设于渠底及水面线附近的冻胀融沉计的监测数据对比分析可知，点云数据的处理结果还是较好的，符合渠道的变形规律，见表2。

图3 典型渠道冻胀分布示意图

表2 冻胀量统计表mm

生态袋和轮胎护坡形式表现为沉陷引起的变形，生态袋的变形较大，量值为23.3～52.5 mm，轮胎的变形量较小。结合冻胀融沉计的监测数据来看，生态袋护岸水面线以上附近的沉降变形较水面线附近及渠底的大，如图4所示。

2.冻胀量影响因素

影响土的冻胀的主要因素有土质、水分补给、冻结条件(温度梯度和冻结速率)及上覆冰雪等荷载。土体在冻结过程中，由于水分迁移使冻结锋面土体的含水率增大，加剧了冻结时的体积膨胀，增大了土体的孔隙体积。一般而言，土体温度为－7℃～－1℃时，冻胀量约占最大冻胀量的95%以上，在深冬季节，冻胀量变化并不是很大。

新疆等西北地区在冬季普遍存在季节性冻土表面覆盖一层冰体和积雪的现象。结冰体和积雪的存在改变了土壤与大气之间的水热传递规律，相当于在渠基土表面覆盖了一层保温材料，减缓了环境温度对土壤冻结速度及深度的影响，因此有效地提高了渠基土内部的温度分布，从而降低了冻胀量。已有的研究表明，积雪覆盖土壤比裸地平均地温高出1℃，土壤表面0～100 cm内的体积含水率高出2%[13]。野外原位试验渠道在历时2个半月后，受冰体及积雪覆盖的影响，渠坡法向土壤深度40 cm处的温度基本稳定在0℃，土壤含水率基本稳定在30%左右，远大于黏土及砂砾土的起始冻胀含水率(分别为12%～17%和6%～8%)，因此土壤的冻胀变形基本稳定，对于裸黏土和混凝土衬砌而言，点云数据的处理结果为最终冻胀量。

图4 渠道典型断面冻胀量分布图

对于冬季延长供水期或全冬季供水渠道，底部积冰是一个不容忽视的问题。由于冰体膨胀产生的推力，底部附近均产生向渠外侧的变形趋势，水面线附近向渠道内侧变形，在混凝土衬砌整体性及裸土冻结面的约束作用下，其变形与未结冰的渠道相比，加大了水面线以上渠坡的变形，降低了水面线以下的冻胀变形，点云数据的处理结果基本符合渠坡的实际运行状态。

对于生态袋护岸，由于生态袋内的土壤无法夯实，相对裸土和混凝土衬砌而言，结构较为松散，袋内土体受冻，更多地表现为因收缩而产生的沉降变形。受密实度及含水率分布不均的影响，即使相同的渠基料，其冻胀量也略有差别。

3.点云数据误差

无论是混凝土衬砌板还是黏性裸土的冻胀，除了考虑渠道自身的实际运行工况外，可能还有以下几种影响因素：

1)通过对基准点前后两次变位的观测，基准点的水平及竖向变形量在2 mm以内，量值较小，其对点云数据的误差影响不大。

2)经计算分析，冻胀前后两次扫描的点云数据拼接中误差在2 mm以内，且主要表现为竖向误差，因此点云数据的精度可以满足岩土冻胀量试验要求。

4.点云数据存在的一些问题

虽然三维激光扫描系统的硬件和点云数据的后续处理已经比较成熟，关于点云数据的误差也进行了大量的研究和分析，但在水利工程的具体应用方面，该行业专业特性的要求在很大程度上制约了该技术的推广和应用。

1)在试验中，三维激光扫描仪只能扫描冰面以上的渠坡冻胀的变化情况，对于激光光源反射不足的冰面，容易造成扫描盲区，应剔除相应区域的点云数据。

2)点云数据获取前需清除渠坡的积雪，清扫过程对坡面的扰动等因素是冻胀量产生较大误差的主要来源，但排除该影响因素是较为困难的。

3)点云数据获取速度快、精度较高；但是点云数据量巨大，而且数据结构相对复杂，对数据处理技术人员的技术水平要求高，数据处理时间要远远多于测量的时间，因此激光点云数据处理方面还需要有更多的改善。

4)点云数据处理的精度缺乏国标及相关行业规范的规定，监测数据的可靠性有待于相关行业的广泛认可，尤其是在观测精度要求比较高的水利工程监测行业。

五、结束语

本文采用三维激光扫描技术，获取了西北严寒寒冷地区渠底结冰、渠坡含水率较高的渠道冻胀量的点云数据，并对冻胀量的影响因素进行了分析和研究。结果表明，利用三维激光扫描技术进行渠道冻胀量监测是可行的，能全面地反映渠坡的整体冻胀变形量及分布情况，丰富了水利工程的监测方法。同时，笔者针对其在应用过程中出现的问题，也指出了不足。

[1] 曹玺，梁俊，王延洪，等.三维激光扫描技术在地形测绘成图中的应用[J].人民黄河，2011，42(21)：22-24.

[2] 徐进军，王海城，罗喻真，等.基于三维激光扫描的滑坡变形监测与数据处理[J].岩土力学，2011，31(7)：2189-2190.

[3] 李建辉，王琴.三维激光扫描技术应用于滑坡体地形可视化的研究[J].测绘通报，2012(10)：51-54.

[4] 朱新民，王铁海，刘亦兵，等.长距离输水隧洞缺陷检测新技术[J].水利水电技术，2010，41(12)：78-81.

[5] 朱凌.地面三维激光扫描标靶研究[J].激光杂志，2008，29(1)：33-35.

[6] 徐源强，高井祥，张丽，等.地面三维激光扫描的点云配准误差研究[J].大地测量与地球动力学，2011，31 (2)：129-132.

[7] 李明磊，李广云，王力.点云平面拟合新方法[J].测绘通报，2012(S0)：84-87.

[8] 朱凌，石若明.地面三维激光扫描点云分辨率研究[J].遥感学报，2008，12(3)：405-410.

[9] 卫福旺，刘君利，杨磊，等.三维点云数据采集与拼合技术的研究与应用[J].工程地球物理学报，2009，6 (5)：646-649.

[10] 杨忞婧.地面三维激光扫描仪的测量误差分析[J].东华理工大学学报：自然科学版，2013，36(2)：228-232.

[11] 郑小宁，刘军平.三维激光扫描的应用与精度分析[J].地理空间信息，2008，6(1)：132-134.

[12] 王红霞，吴澄.三维激光扫描技术及应用中的误差分析[J].甘肃科学学报，2012，24(3)：17-20.