无人机遥测技术在水土保持生态果园改造监测中的应用

廖凯涛，宋月君，张金生， 车腾腾

(1.江西省土壤侵蚀与防治重点实验室，330029，南昌；2.江西省水土保持科学研究院，330029，南昌)

无人机遥测技术在水土保持生态果园改造监测中的应用

廖凯涛，宋月君，张金生， 车腾腾

(1.江西省土壤侵蚀与防治重点实验室，330029，南昌；2.江西省水土保持科学研究院，330029，南昌)

以江西水土保持生态科技园为研究区，通过无人机遥测技术以及地理信息系统，对生态果园水土保持措施进行图斑化、信息化管理研究。结果表明：无人机遥测技术获取的不同阶段的航飞影像可用于生态果园改造的动态监测；利用Agisoft photoscan软件处理航飞影像可生成高分辨的数字正射影像(DOM)以及数字地表模型(DSM)数据；利用生成的DOM，结合地理信息系统，可获取生态果园水土保持措施的分布、数量、长度等信息，建立生态果园水土保持措施数据库，并输出报表和专题图。经与实际量测长度验证，基于DOM提取的长度平均精度为97.99%；与实测坡度验证，基于DSM数据提取的坡度平均精度为88.91%。无人机遥测技术能够快速、准确、自动获取地物的面积、长度、坡度等指标数据，可满足当前水土保信息化的要求，提升综合治理项目实施监测的信息化水平，提高施工监测的质量和效率。

无人机遥测； 水土保持； 动态监测； 信息化； 数字地表模型； 数字正射影像

随着经济社会的快速发展，特别是工业化和城市化进程的加快，生产建设活动造成的人为水土流失大量增加，水土保持工作任重而道远[1-2]。大规模的农林综合开发作为一种典型的生产建设活动，合理布设水土保持措施对防控水土流失尤为重要[3]；然而由于重规划、轻施工、弱管理，水土保持措施难以充分发挥作用。全国水土保持信息化规划(2013—2020)中提到要采用地理信息技术，将水土保持措施落实到电子地块图斑上，完成绘制以地形图为底图的小流域水土保持措施布局图、典型水土保持措施模式图和设计图等，实现综合治理项目水土保持措施类型、数量和分布的统计和报表输出，提升综合治理项目规划监测的信息化水平[4]。无人机低空遥感具备高精度、实时性和全面性的特点，相关学者已经将无人机遥感应用到水土保持学科。研究[5-8]表明无人机技术能用于区域水土流失监测，但未运用于水土保持工程监测。松辽水利委员会[9]利用无人机遥测系统完成国家级水土保持重点治理工程的监管；梁志鑫等[10]分析了无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用，认为无人机技术可以提高生成监测项目水土保持监测的效率、精度以及自动化程度；王志良等[11]在新建重庆至万州铁路(简称“渝万铁路”)水土保持监测过程中，引入无人机低空遥感技术对重点区段进行水土保持监测，提取水土保持措施的长度、面积信息；但是二者均未对水土保持图斑化、信息化做相关研究。笔者以江西省水土保持生态科技园的低山丘陵集雨自灌+提灌模式的生态果园为研究区，将无人机遥测技术应用于水土保持生态果园改造的施工监测，并结合地理信息系统，对各项水土保持措施图斑化管理，对水土保持信息化进行了探索，旨在提升水土流失综合治理项目监测管理的信息化水平。

1 研究区概况

研究区位于江西水土保持生态科技园西北角的技术推广区，为低山丘陵集雨自灌+提灌模式生态果园改造工程。江西水土保持生态科技园开始建设于2000年，位于江西省九江市德安县城郊燕沟小流域，E 115°42′38″～115°43′06″，N 29°16′37″～29°17′40″，总面积80 hm2，园区按其功能分为科研实验区、生态建设区、科普推广区以及推广示范区。地貌类型以构造剥蚀低丘为主，海拔一般在30～90 m之间，坡度多在5°～25°之间。该低山丘陵原种植果树为桃树，集雨自灌+提灌模式主要由集雨面、截水沟渠、沉砂池、蓄水池组成，提灌系统由水泵房、水泵、100 m3提灌蓄水池等组成，面积约为1.1 hm2[12]。

2 研究方法

2.1 无人机遥测的参数设定

2.1.1 参考规范 CH/Z 3003—2010《低空数字航空摄影测量内业规范》；CH/Z 3004—2010《低空数字航空摄影测量外业规范》；CH/Z 3005—2010《低空数字航空摄影规范》。

2.1.2 设备配置 无人机: 采用大疆精灵3 Professional 四旋翼无人机，硬件主要包括发动机引擎、螺旋桨、GPS模块，机身，云台。云台相机为20 mm(35 mm格式等效)低畸变广角相机，可拍摄1 200万像素JPEG以及无损的RAW格式照片。

机载飞行和地面站控制系统：遥控器内置全新一代的Lightbridge高清图传地面端，与飞行器机身内置的Lightbridge机载端配合，通过DJI GO App在移动设备上实时显示高清画面，DJI GO App可实现大疆四旋翼Phantom 3 Professional无人机的模拟飞行、路线规划、影像管理、实时监控等。

地面控制点采集设备是Trimble GEOXT2008手持GPS，精度达到亚米级(0.5～1 m)。

无人机获取的遥感影像处理采用俄罗斯Agisoft公司开发的三维建模软件Agisoft photoscan，水土保持监测数据提取和信息化主要采用地图绘制软件ArcMap。

2.2 无人机遥测流程

2.2.1 飞行前准备 了解项目区的天气状况、项目区范围内的最高与最低点的绝对和相对高程、是否存在禁飞区等。

2.2.2 地面控制点布设 地面控制点采集按照项目区实际情况和精度要求，共采集15个地面控制点，总体分布均匀，用于提高正射影像的精度。

2.2.3 无人机航摄 根据实验设计，在改造前后共进行7次飞行，其中：改造前1次，时间为2014年9月16日；改造中4次，时间分别为2015年10月12日、13日、14日、21日；改造后2次，时间为2015年12月10日。前6次飞行高度设置为100 m，每次航飞获取研究区的单景影像；第7次航飞，飞行高度设置为50 m，飞行速度为5 m/s，旁向重叠率为65%，航向重叠率为80%，共获取176张航拍影像，飞行覆盖面积为7.3 hm2。

2.2.4 数据处理 本次采用的无人机后处理软件为Agisoft photoscan，一款基于影像自动生成高质量三维模型的软件[13]，它根据多视图三维重建技术，无须设置初始值，无须相机检校，可以快速的生成现高质量的DOM和DSM数据，处理流程主要见图1。最终获取了研究区6个不同时期的单幅影像(图2)以及2.35 cm分辨率的正射影像图(图3)。

图1 数据处理流程Fig.1 Flowchart of processing data

图2 不同时期的航拍影像Fig.2 Aerial images at different periods

图3 研究区正射影像图Fig.3 Digital orthophoto map (DOM) of the study area

3 结果与分析

3.1 工程监测

无人机遥测获取的单景航拍影像可以对施工进度进行监测。对比2014年9月16日与2015年10月12日的航拍影像，施工任务有：清理完成原生态果园坡面上的桃树；更换各蓄水池之间的地下输水管道；清理阶梯台面上的部分明渠；完成大坡面的整地工作(图4和图5)。

图4 果园坡面清理Fig.4 Cleaning orchard surface

图5 新挖地下集水渠Fig.5 Newly-dug underground channels

对比2015年10月12日与13日的航拍影像，完成的施工任务是：新挖生态果园集水坡面左侧集水沟渠(图6a)并铺设涵管；新挖10个沟渠沉沙池。

对比2015年10月13日与14日的航拍影像，完成的施工任务有：在生态果园坡地左侧开垦出一条新的明渠与原有明渠相连；新挖生态果园坡地右侧的集水沟渠以及6个沉沙池(图6b)；管道设施也搬运到位；连接新挖的集水沟渠与生态果园坡地右侧两个20 m3的蓄水池；埋设完成部分集水沟渠的管道。

图6 坡面新挖沉沙池Fig.6 Newly-dug sand chamber

对比2015年10月14日与21日的航拍影像，完成的施工任务有：在生态果园坡面左侧新挖集水明渠，修葺了5个沉沙池；新挖的集水渠已经全部铺设了涵管并用泥土掩埋(图7)，挖出20 m3蓄水池的出口，并对地下蓄水池的进行了清淤(图8)；完成坡面台地上的水泥沟渠的清理。

图7 修葺沉沙池Fig.7 Repairing desilting basin

图8 清理蓄水池Fig.8 Cleaning reservoir

对比2015年10月21日与12月10日的航拍影像，完成的施工任务有：完成输水管道更新，并重新使用泥土掩埋；完成滴灌主、分管道已经布设，生态果园改造已经完成(图9)。

使用无人机获取的单景研究区影像分辨率高，能直观和全面的反映工程现状，对比不同时期的影像，还能掌控不同阶段的工程进程，能为业主、施工、监理等部门在施工管理、施工布局、进度控制等方面提供支持。

图9 铺设滴灌Fig.9 Laying drip irrigation facility

3.2 水土保持信息化

结合地理信息系统和正射影像图，将水土保持措施进行信息化入库，用于生态果园水土保持措施图斑化、信息化管理。技术路线见图10。

将正射影像加载至ArcMap，基于ArcMap的空间分析功能，利用矢量图层，裁剪出研究区的影像：同时便于日后管理，新建水土保持措施项目数据库，数据库包括7个图层，分别是点状图层沉沙池、线状图层集水渠、线状图层地下集水渠、线状图层输水管道、线状图层滴灌主管道、线状图层滴灌分管道以及面状图层蓄水池。

图10 技术路线图Fig.10 Technology roadmap

在ArcMap中，分别对这7个图层进行数字化，转为矢量数据保存在数据库中，并对数字化的图层进行属性编辑，计算长度和面积，生成生态果园改造工程措施图(图11)，同时可以将水土保持措施属性数据导出为Excel数据表，图片可导出jpg、tif等常用图片格式。水土保持措施信息化与数据库建立，可实现水土保持监督管理相关信息的分类查询、统计、浏览和导出，实现水土保持措施图斑化、信息化、精细化管理。

图11 改造后的坡面工程措施分布图Fig.11 Distribution map of engineering measures after slope transformation

3.3 地形因子提取

DSM数据由Photoscan软件处理无人机影像生成，数据分辨率为4.7 cm，改造完的生态果园坡度图由DSM数据生成(图12和图13)。DSM数据以及坡度数据可用于工程施工的规划，工程挖方量、弃土量、挡墙工程量等体积数据计算。

图12 改造后的大坡面DSMFig.12 Slope DSM (digital surface model) after transformation

图13 改造后的生态果园坡度图Fig.13 Slope of ecological orchard after transformation

3.4 精度分析

为了检验水土保持信息化的精度，将ArcMap中数字化后自动计算的水土保持措施的长度与实际利用皮尺测量和实际使用材料的长度进行比较，精度超过95.43%，最高精度为99.73%(表1)。

表1 测量长度与实际长度比较

为了进一步验证地形因子提取的精度，将通过无人机遥测生成的DSM提取的坡度与实地测量坡度数据对比分析，选取8个坡位的坡度进行对比，DSM提取的坡度精度最高为98.55%，平均提取精度为88.91%(表2)。

表2 提取坡度与实际坡度比较

从高精度的DOM与DSM数据中，结合ArcMap软件，可直接提取水土保持措施的长度、面积信息，同时还可间接提取取土弃渣场等体积信息，为水土保持监管部门提供参考数据。

4 结论与讨论

1)无人机遥测技术获取不同阶段的影像数据清晰，从影像中可目视判别出施工的进度，用于果园改造的动态监测；

2)Agisoft photscan软件能处理无人机影像，并生成高精度的DOM以及DSM数据；

3)利用生成的DOM，结合地理信息系统，可获取生态果园水土保持措施的分布、数量、长度等信息，构建生态果园水土保持措施数据库，并输出报表和专题图；

4)无人机遥测技术提取的数据精度高，长度平均精度为97.99%，坡度平均精度为88.91%。

无人机遥测技术能够快速、准确、自动地获取地物的面积、长度、坡度等指标数据，并输出报表和专题图，可满足当前水土保信息化的要求，提升综合治理项目实施监测的信息化水平，提高施工监测的质量和效率，节约大量成本；同时，通过搭载不同的传感器，无人机遥测技术获取的信息将更为丰富和直观。无人机遥测技术应用于水土保持信息化还处于初级阶段，无人机获取的影像数据量大，可配备高性能的图形工作站缩短处理时间；DSM数据到DEM数据精度低，需进一步优化算法，祛除植被以及建筑物的影响，提高体积数据的精度；无人机遥测技术提取水土保持措施信息目前主要是人工提取，效率低，可深化机器深度学习算法，提高机器自动提取精度，以提高水土保持措施的自动提取的精度与效率。

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UAVremotesensingtechnologyintheapplicationoftheecologicalorchardconstructionofsoilandwaterconservation

LIAO Kaitao，SONG Yuejun，ZHANG Jinsheng, CHE Tengteng

(1.Jiangxi Institute of Soil and Water Conservation，330029，Nanchang，China； 2.Key Laboratory of Soil Erosion and Prevention of Jiangxi Province，330029，Nanchang，China)

BackgroundWith remote sensing technology developing, UAV remote sensing has been widely used in the domestic and varied international industries in recent years.SoilandWaterConservationInformatizationPlanningofChina(2013—2020), published by the Ministry of Water Resources of the People’s Republic of China, points out that it is necessary to improve the level of informatization on soil and water conservation. Jiangxi Eco-Science Park of Soil and Water Conservation is the first demonstration park of soil and water conservation ecological science and technology of China, and was selected as the study area.MethodsUAV, RS, and GIS technologies were introduced into monitoring soil and water conservation. Firstly, 182 images obtained by UAV remote sensing in 6 different stages in study area, including before transformation, in transformation and after transformation, were used for the process monitoring. And then Trimble GEOXT2008 handheld GPS was used to acquire 15 ground control points. Secondly, Agisoft photoscan was used to process the UAV images and generate digital surface model (DSM) and digital orthophoto map (DOM) of study area. The class, quantity and distribution of soil and water conservation measures were obtained from the DOM data by GIS software ArcMap. Finally, tape was used to measure the actual length of some soil and water conservation measures for validating the length accuracy extracted from DOM, and inclinometer was employed to measure the actual slope of eight points for validating the slope accuracy extracted of DSM.ResultsThe UAV images monitored the details of the transformation, and clearly showed the construction progress of different stages. We also explored a way to process the UAV image and build DOM and DSM by Agisoft photoscan. The image resolution of DOM was 2.35 cm and the resolution of DSM was 4.7 cm. Then information of extracted soil and water conservation measures included sand chamber, reservoir, master channel, water pipe, dropper main pipe, dropper branch pipe, and underground channel from DOM by GIS software ArcMap, and also the soil and water conservation measures database was established. Finally, we made the distribution map of soil and water conservation measures by DOM, and obtained the slope map of the study area by DSM. The average length accuracy of DOM data was 97.99%, length max accuracy was 99.73%, and the slope average accuracy of DSM data was 88.91%.ConclusionsBy UAV remote sensing system, the area, height, length, slope and some other attribute data of the observed objects may be obtained quickly, accurately and automatically, which may meet the requirements of current soil and water conservation information, and improve the information level of comprehensive management project monitoring and the construction monitoring quality and efficiency.

UAV; remote sensing; soil and water conservation; dynamic monitoring; informatization; digital orthophoto map; digital surface model

S157

A

2096-2673(2017)05-0135-07

10.16843/j.sswc.2017.05.017

2016-12-14

2017-08-08

项目名称： 水利部“948”项目“激光与近景摄影测量技术在水土流失规律及动态监测中的应用”(201426)；江西省水利厅科技项目“移动式水土流失监测试验平台的研究与开发”(KT201309)

廖凯涛(1990—)，男，硕士。主要研究方向：水土保持与遥感技术应用。E-mail：liaokaitao@126.com