无人机影像在高陡边坡危岩体调查中的应用

黄海宁，黄 健，周春宏，潘勇杰

(1.成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，四川 成都 610059；(2.中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，浙江 杭州 311122)

受青藏高原隆升影响，我国西南地区河谷深切狭窄，坡体陡峻，地应力水平高，岩体卸荷裂隙发育，且地质结构复杂，地震烈度高，天然岸坡浅表稳定性较差[1]。在外界环境作用下，岸坡浅表很容易发生崩塌、滑坡等地质灾害，而这些地方一旦发生地质灾害，复杂的地形条件将会制约地质工作人员的深入，正常的地质调查工作将无法迅速开展，并且由于其工作量大，险恶的环境也会对人员安全构成极大威胁。如何快速查明地质灾害的岩土体结构和环境条件一直是地质灾害调查研究中的难点[2]。

遥感技术以其快速、宏观、高分辨率等特点，在自然地质灾害调查领域具有独特的优势[3]。随着无人机遥感系统的迅猛发展，其凭借机动灵活、成本低廉、风险小、实时性强等特点，已被广泛深入地应用于各种环境条件下的地质灾害调查[4-5]。高娇娇等[6]应用无人机遥感对西气东输管道所处的典型的黄土丘陵沟壑区与重水土流失区域进行地质灾害调查，取得较好的成果。李亮等[7]对发生在贵州山区的关岭特大型滑坡进行无人机航拍摄影，通过遥感地质解译和GIS技术对两期影像和数字高程模型的信息挖掘，为准确评估山区滑坡受灾情况提供了客观数据。张涛等[8]通过遥感与无人机航拍，确定了滑坡的全过程张启元等[9]利用无人机航测技术查明了青海省大通煤矿区内的地质灾害分布，建立了一套适合高原特殊地理环境下的地质灾害遥感调查、监测技术流程，提高了工作效率。侯恩科[10]等将无人机遥感用于采煤地表裂缝的识别中。王帅永等[11-12]基于无人机低空摄影测量系统，对强震区地质灾害进行精细调查，提高了地质灾害解译的精度及准确度。这些研究成果极大地推动了无人机遥感技术应用于各种环境中的地质灾害调查，但是，将无人机摄影测量技术应用于高陡边坡地区危岩体灾害调查的研究，从目前各方面的资料来看开展得还很少，公开发表的研究成果也不多。

本文将无人机遥感系统应用于西南地区高陡边坡危岩体调查，以探索此项技术在该领域的应用方法，为高陡边坡危岩调查提供一种可行的技术方法和实践参考。

1 研究区概况

锦屏二级水电站出线场边坡位于雅砻江右岸，包括出线场及尾水洞出口以上的自然边坡。区内河谷为典型的“V”型高山峡谷地貌，谷底狭窄，河流常水位高程1 325～1 330 m，两岸山脊高程均在3 000 m以上；沿江两岸多为陡壁和陡坡，直通江边，区内沟谷大多垂直雅砻江，呈NWW向至EW向发育。1 700 m高程以上河谷相对开阔，1 700 m高程以下河谷相对狭窄。其中1 500 m高程以下的河谷，受岩体结构及河谷演化特征的控制，地形陡峭，坡度一般可达50°～70°，沿江有一系列陡壁发育；在1 500～1 700 m高程间地形相对较缓，坡度为35°～45°；在1 700 m高程一带，发育由崩积层形成的钙华台地(相当于Ⅵ级阶地)，台地前缘为一高度不等的陡坎；在1 700 m高程以上，地形坡度相对较小，坡度35°左右。地层岩性主要为T2y4呈弱风化状的灰绿色条带状云母大理岩。图1为出线场边坡全貌。

2018年8月底，受持续降雨的影响，边坡上部发生落石灾害，落石滚落撞击在下方被动网上，造成被动网严重损坏，甚至碎裂后的部分落石越过被动网，砸到下方出线场内。虽未造成人员及严重财产损失，但安全风险凸显，急需针对该区落石灾害开展地质调查，为工程防治提供地质依据。

2 无人机摄影测量

2.1 无人机摄影测量系统

无人机摄影测量系统主要由空中部分、地面部分和数据处理部分3个部分组成[13]。

空中部分包括遥感传感器系统、无人机控制系统及无人机平台。遥感传感器系统主要指无人机搭载的各种遥感设备；空中控制系统是对传感器系统进行稳定和拍摄任务的控制；地面部分包括航迹规划、无人机地面控制系统以及数据接收显示。

航迹规划是在航飞前按照任务要求、环境特点、无人机性能参数等规划出飞行区域和航线；地面控制系统与无人机平台相互配合实现对飞行状态的精确控制；数据处理部分包括影像数据预处理和数据成果处理，目的是对影像数据进行加工，以提取有效信息。

图1 出线场边坡全貌

2.2 倾斜摄影测量技术

倾斜摄影测量技术是测绘遥感领域近年来快速发展起来的一项高新技术。它颠覆了以往只能从正摄角度拍摄影像的局限, 通过在同一飞行器上搭载多台传感器,可以同时从一个正摄、四个倾斜等五个不同的角度采集影像数据, 将用户引入了符合人眼视觉习惯的真实且直观的世界[14]。传统的遥感影像数据主要来源于垂直或倾角很小的卫星影像或航空影像，这些影像数据仅能获得部分地物的高度信息和顶部纹理信息，难以满足三维真实场景的建立要求，并且由于外界环境影响，导致这些影像上地物产生变形及遮挡压盖问题，不利于后期的数据处理。而倾斜影像可以真实地反映出地物的侧面详细轮廓及纹理信息，为三维实体模型的构建提供了数据基础。相对于正射影像，倾斜影像能让用户从多个角度观察地物，更加真实地反映地物的实际情况，极大地弥补了基于正射影像应用的不足[12,14]。

3 无人机遥感调查流程

根据调查工作的需要，首先进行前期准备，包括收集研究区资料、定点勘查和确定飞行区域，然后在此基础上进行航线设计和控制点布设，之后开始无人机航拍摄影；完成后利用航拍数据进行内业处理，获得密集点云数据，生成地质灾害三维模型和DOM(数字正射影像)；最后基于数据成果进行分析，对地质灾害体进行遥感解译，获取地质灾害的空间属性数据，建立地质灾害空间属性数据库。综上所述，整个无人机遥感调查技术流程可分为数据获取、数据处理以及成果分析3个阶段。无人机遥感调查流程如图2所示。

图2 无人机遥感调查流程

4 高陡边坡岩无人机遥感调查应用

4.1 影像获取

本次对出场线边坡落石所在区域进行航拍工作所采用的是携带五镜头的大疆M600Pro多旋翼无人机，能够同时对多个方向进行航拍，整个飞行区域面积为0.5 km2，所采用无人机和相机的主要参数见表1。进行航线规划时，由于研究区属于典型的高山峡谷地貌，地形起伏非常大，且地物特征不明显，为了保证后期数据处理能够顺利进行，航线设计得比较密集，航向重叠度设置为85% ，旁向重叠度设置为80% ，图3为航迹图。整个飞行进行了2次起落，通过无人机航拍，5个镜头共获得了2 780幅数字影像，其影像分辨率达到了0.05 m。图4为无人机位于落石灾害点正上方时，五镜头同一时刻航拍的五张影像。

4.2 数据处理

由于无人机上搭载的是普通的高分辨率数码相机，为保证后期处理成果的精度，因此，在处理之前，首先要对影像进行畸变校正和匀色，然后导入相机中记录的POS数据，对影像进行同名点匹配；再根据共线条件方程进行自由网平差。完成自由网平差后，将地面控制点坐标信息加入，对影像进行空中三角测量加密，生成整个测区的密集点云数据。通过密集点云数据可以生成测区的正射影像和三维模型，其整个处理流程如图5所示。对模型精度进行评价，量测模型上控制点的坐标与现场实测坐标数据进行对比计算，得到平面坐标中误差为0.188 m，高程中误差为0.29 m。分析可知，平面精度和高程精度均满足地形图航空摄影测量内业规范(国家质量监督检验检疫总局，2008)要求[14]。

表1 无人机及相机主要参数

图3 航迹图

图4 同一航拍点的五张影像

图5 无人机数据处理流程图

4.3 无人机遥感地质灾害解译

地质灾害作为一种不良地质现象，在遥感影像上呈现的形态、色调、影纹结构等均与周围背景存在一定区别[6]。因此，可通过遥感影像解译，对目标区域内已发生的地质灾害点和地质灾害隐患点进行系统全面的调查，查明其空间分布及属性特征。

图6为生成的出线场边坡三维场景，对落石点位置进行局部放大后得到图7，可以明显识别出落石灾害点位置，危岩体失稳滚落后，出露的白色新鲜岩层面与周围的黑色风化岩层表面呈现鲜明的反差。分析三维模型可知：落石灾害点位于出线场上方约560 m处，高度为1 930 m，坡度约36°，落石岩性为大理岩。落石灾害点的出露面比较平整光滑，呈规则矩形，底面较缓，与坡面大致平行，后缘面陡倾，与坡面近于垂直相交。结合周围岩体产状特征，分析可判定原始危岩体底部和后缘发育两组结构面，岩体受到缓倾于坡面和反倾于坡外的两组近于正交结构面控制。危岩失稳原因为：受持续降雨的影响，大量雨水渗入到主控结构面裂隙中，导致裂隙内拉应力不断增大。当拉应力大于抗拉强度时，后缘结构面裂隙不断被拉裂开，最终裂隙贯通，岩体失稳，顺着底部结构面滑移滚落，可知危岩破坏模式为滑移式。岩体滚落过程中，不断有碎块石分离，在图上呈现出一条较明显的滚落路径，路径大致呈直线状，长约776 m。

图6 研究区三维空间场景

图7 落石点位置

结合现场调查结果，分析整个落石滚落演化过程，大致可分为三个阶段：

(1)滚落初始阶段

危岩体失稳，从母岩上分离，获得初始动能，开始滚落。当与坡表发生碰撞时，在冲击作用下，落石体上原本不稳定部分逐渐脱落，停留于坡表上，脱落部分为粒径较大的完整块石，主要分布于路径0～54 m之间。多次碰撞后，此时的落石整体性较好，只有落石表面由于与坡表碰撞而脱落部分细小碎屑。

(2)撞击阶段

落石在487 m处由坡表滚落到冲沟内，顺着冲沟滚落，撞击在下方的第一道被动网上。由于落石具有巨大的动能，发生撞击时，不仅造成被动网严重损坏，落石自身也发生碎裂，部分落石碎块被拦截，能量耗尽，停落在被动网附近，某块较大落石反借着撞击时的冲击力越过被动网，继续滚落。图8为现场调查照片。

图8 现场调查照片

(3)坠落阶段

落石越过第二道被动网后，沿着陡壁直坠而下，最终砸至下方出线场内，破碎成许多碎块石。

结合已发生的落石灾害特征，对出线场边坡区域进行危岩隐患点遥感解译，共统计危岩29个，其分布如图9所示。危岩分布于1 550～1 840 m，距下部江面220 m以上，属特高位危岩，主要位于在陡峭坡体上，坡度45°～55°，岩体风化卸荷裂隙发育。危岩主要受后缘结构面控制，稳定性较差，危及下方建筑物及公路。

无人机影像生成密集点云数据赋存空间几何特征信息，可以对由点云数据所构建的三维模型进行数据提取[16]。如图10所示，以出露的新鲜岩面为边界，提取各端点数据，测得原始落石长(AB)为2.2 m，厚(AC)为1.9 m，高(AD)为2.8 m，计算得到体积(V)为11.7 m3；由于落石的两组主控结构面J1、J2在三维点云数据中出露明显，且表现为规则的平面，可以直接提取平面上不在同一直线上的任意n(n≥3)个特征点。

图9 危岩分布图

图10 三维点云模型

设结构面拟合平面的方程式为：

Z=AX+BY+C

(1)

采用最小二乘算法进行解算：

(2)

得到结构面拟合平面方程为：

J1：-0.057X+0.603Y+51.02=Z

(3)

J2：0.463X-1.931Y+48.533=Z

(4)

根据结构面产状与平面方程参数的对应关系[17]，量化计算倾角α与倾向β：

(5)

(6)

其中：

(7)

当A>0时，

β=β0+π

计算得到结构面产状(表2)。

表2 结构面产状计算结果表

5 结论

(1)采用无人机遥感航拍进行高陡边坡危岩体调查，不但能够避免因复杂的地形条件而限制了地质灾害的正常调查，而且还提高了地质灾害调查的效率，具有更高的时效性和精确性。

(2)对无人机影像构建的地质灾害体三维模型进行遥感解译，分析可知：落石灾害点位于出线场上方约560 m处，岩体主要受近垂直于坡面和近平行于坡面的两组近于正交的结构面控制，失稳模式为滑移式。结合现场调查，可将落石滚落过程分为滚落撞击和坠落三个阶段。

(3)通过遥感解译，共识别出29处危岩隐患点，其稳定性较差，严重威胁下方建筑物及公路的安全。

(4)基于三维点云数据，精确地提取出地质灾害体的属性信息，测得落石原始体积为11.7 m3；采用最小二乘法对结构面进行平面拟合，得到落石两组主控结构面产状为275.4°∠31.2°、103.5°∠63.3°。