无人机技术在高陡边坡地质调查中的应用

李 磊，焦龙进，吴礼浩，权芹钢

（江苏省地质矿产局第三地质大队，江苏 镇江 212001）

在开展诸如地质灾害调查、矿山复垦复绿、金属矿山开采工程、铁路建设工程和公路建设等大规模工程的时候，最常见的一种工程结构就是高陡边坡，这种工程结构也是最常见的风险来源。评价高陡边坡是否具有稳定性的时候需要掌握和描述边坡的地质条件。在镇江新区某高陡边坡中，复杂的地质工作环境对于工作人员的长期深入工作产生了一定程度的影响，也在后期的地质探测过程中产生了阻碍的作用。

另外，工程项目在建设的过程中需要在最短的时间之内编录地质环境，并且将结果反馈给相关的技术部门。在镇江新区某高陡边坡中的调查现场，存在着很多松动的岩石，为工作人员埋下了很大的安全隐患。所以说，想要突破传统的岩石结构测量、调查方法，摆脱地质地形条件的约束，就要适当的引进新的地质调查技术。无人机倾斜摄影测量技术在使用中精度高、效率高，对于被测物体的性质有着较为清晰的还原能力，逐渐被应用于高陡边坡地质调查中[1]。

1 以立体视觉为基础重建三维地质模型

传统的单镜头无人机在拍摄的时候存在的弊端还是相当明显的，它只能在同一个时刻之内获取一个方向的单张数字相片，同时还因为小型无人机的实际重量比较轻，所以其所搭载的相机往往都是画幅比较小的，要严格按照一定的顺序和时间间隔进行相片拍摄。在本文中进行探讨的工作过程是利用同一飞行平台上搭载的5个镜头进行垂直、倾斜等5个角度的拍摄工作。目的是进行多镜头、多角度的地形地物的观察工作，从而对于被观察的物体形成多角度的清晰图像，客观反映地形地物的实际情况，便于后期工作中的具体使用[2]。

在多镜头倾斜影像拍摄工作中，与正射影像不同，在配套软件的使用之下可以更加清晰的对于地质行业调查中高度、长度、面积、角度等一系列参数进行精准的分析工作，使得后期工作分析更加精准。在此基础上的重建三维地质模型工作，以立体视觉为主要的工作基础，与多镜头倾斜影像的有效结合使得相机拍摄部位和目标场景进行清晰的构建工作。具体流程包括三步：

第一，提取特征点。无人机拍摄相片的时候，会出现比较大的畸形，传统的拍摄技术在提取时以纹理特征和几何特征为基础，在使用当中是存在很大难度的，于是采用尺度不发生变化的特征点提取算法（scale invariant feature transform，SIFT）成为最好的选择。特征点提取算法具备旋转、缩放等多种特性，能够对日光变化和视点的变换形成一定的抗拒力。使用特征点提取算法的主要工作思路是利用无人机航拍图像空间尺寸的表示方法进行空间尺度图像的极值点搜索工作，使得被选中的极值点作为图像的特征点进行后续的工作[3]。

第二，影像匹配工作。单一的特征点提取算法匹配影响工作速度是相对比较慢的，通过使用无人机倾斜摄影技术进行采集，在采集工作中可以收集到图像中GPS坐标位置数据和IMU所提供的姿态角数据，作为后期图像处理工作的最基本的数据可以建立其影响之间的拓扑结构，在之后的工作中主要是利用最邻近方法寻找图像特征点之间的关系。因此可以形成具有几何约束性的匹配特征点的集合工作，在空间中筛选的坐标点逐渐构成了被测地区的三维点云。

第三，运动恢复结构。以照相机成像的基本原理作为依据，把相片中的相点投射到空间坐标之中，定义误差函数是重投影误差的平方之和，具体目标函数可以表示为：f（P（Ci，Xj），qij）2。在公式中，Cp={C1，C2，C3……Cn}，表示的是相机参数。vij在公式中表示的是变量，其基本含义就是空间点Xi在相机Ci中是否可见。字母n所表示的内容是相片综述，字母m所表示的内容是精匹配特征点的实际个数，函数f（P（Ci，Xj），qij）2所表示的含义是相机Ci中点Xj的投影误差。

第四，采用通用稀疏光束法平差法（sparse bundler adjustmenu）逐步迭代，不断的将投影点最小化，仔细观察图像点所表现出来的重投影误差，计算出相机最好的位置和场景三维点云坐标。

2 采集现场试验数据和后期数据处理工作

本次现场试验，选取了镇江新区某高陡边坡，使用无人机倾斜摄影测量技术进行三维地质模型数据获取，其大体的工作流程可以分为四步：

第一步，进行现场勘查：沿着被勘测现场区域大体了解区域边坡走向，这里以采石场为主，地势坑洼不平，积水较多，且有两个比较大的蓄水石坑，在此地步行艰难，通过人工测量面临的任务是十分艰巨的。

第二步，规划拍摄航线：在规划拍摄航线的时候在地面控制软件中进行，航向的重叠率控制在80%，旁向的重叠率也控制在65%，根据地形的特点和拍摄质量要求，将无人机飞行高度控制在150米的航高，总航线长度为1765米，飞行时间约为8分钟，将整个采石场的边坡予以覆盖。

第三步，开展飞行作业：在本次试验中，使用的是一架多旋翼加载5镜头的无人机开展飞行作业，使用无人机自动飞行模式，根据已经设定好的无人机航线开始全自动飞行并拍照，将被测区域的实际情况进行航拍，获取相片。

第四步，处理拍摄数据：按照规定的数据处理流程整理获取的照片，根据他整点提取的算法提取每张照片的特征点，搭建相片拓扑关系。通过使用运动恢复结构算法和多视立体视觉算法匹配特征点对拍摄的照片进行综合处理。计算点云数据的三维坐标所参照的多为无人机所承载的GPS传感器在测量过程中所形成的空间三维坐标系，也就是在测量工作中通常使用的WGS84大地坐标系。由此可见，这些点云信息几乎是包含了所有的岩体结构的外部集合特征，能够识别和提取点云数据建设而成的虚拟岩体结构面。

图1 镇江新区某高陡边坡稠密点云

3 三维地质建模、数据提取

业内一般采用Context Capture软件对勘测数据进行运算处理，按照“空三计算、联合约束平差、瓦片分割、三维重建、成果输出”作业流程完成实景模型成果输出。在评估平面精度工作时，所用到的公式为三个：

在公式中，RMSX和RMSY所表示的内容分别是在X坐标方向和Y坐标方向上的均方根误差，而Xobs和Yobs所表示的内容分别是在不同的检查点在X坐标方向和Y坐标方向上的坐标残差值。Xmean和Ymean所表示的内容是在X坐标方向和Y坐标方向上检查点的坐标残差均值。RMSXY所表示的内容是在XY平面上的均方根误差，N为检查点点数。

图2 镇江新区某高陡边坡三维建模图

通过对镇江新区某高陡边坡三维建模图的结果来看，三维地质模型能够较为全面的将高陡边坡结构面的几何出露形态真实的反应出来。其中三维建模不仅能够比较明显真实的反映出了高陡边坡结构面产状，还能直观的获取高陡边坡的高度、长度、面积、角度、坡度等数据，为该地区下一步地质调查、矿山复垦复绿、高陡边坡地质灾害设计提供了丰硕的基础资料和有益参考。

4 结语

以研究镇江新区某高陡边坡为立足点，探索无人机技术在高陡边坡地质调查中的应用是本次论文讨论的重点内容，在讨论过程中，也提出了在应用无人机倾斜摄影测量技术在测量、调查岩体结构面产状的一般应用方式，并对相关的分析数据的流程进行总结，在使用无人机测量的时候，要与立体视觉三维重建算法相结合，并且配合有多镜头的小型无人机，能够对被勘测地形具有良好的适应能力，能够在比较复杂的地形条件下完成高陡边坡的摄影测量及调查任务，并且结果能够具备比较高的实用价值。