道路沉陷松散类病害的探地雷达图像解译与分析*

程博文 罗 蓉 孙 通 于晓贺 尹 梅

(武汉理工大学交通学院1) 武汉 430063) (湖北省公路工程技术研究中心2) 武汉 430063) (湖北省交通运输厅京珠高速公路管理处3) 武汉 430063)

0 引 言

探地雷达检测技术是一种超高频电磁波的发射、接收和分析技术，它利用不同介质分界面对电磁波的反射现象对目标进行连续扫描，从而确定其内部结构形态和位置的电磁探测技术.近年来，该技术已广泛应用于工程地质调查、土木工程检测、地质灾害的预测、地下掩埋物的探测等众多领域[1].罗蓉等[2]通过建立三维探地雷达图像检测刚性路面的损坏状况；Benedetto等[3]从探地雷达观测的含水率图像中提取亚沥青结构层的液压介电常数域；项雷[4]采用支持向量机对公路路基病害的识别作了一系列工作，项雷采用支持向量机初步实现了公路隧道检测中雷达图像的自动解释.以上研究以图像特征为基础解译病害，未对病害区域介电特性变化规律以及病害区域范围进行研究，因其结果经常受到解译者主观看法的严重干扰，故解译方法无法不具有可移植性，无法广泛使用.道路松散和沉陷作为道路中最为普遍的两类病害，在车轮的反复作用下将影响至路面产生坑槽等路表病害，影响行车舒适性，威胁行车安全[5].与正常道路相比，水或气体充入道路病害部位处的空隙将影响道路材料的介电特性，因此病害区域的雷达图像与正常道路图像具有明显的差异.本文基于探地雷达剖面检测图，提出了一种针对道路沉陷、松散类病害区域的图像模拟方法，分析了道路病害区域介电特性的波动特征，明确了道路沉陷、松散类病害的范围.该方法具有较高的精确性和实用价值.

1 数据采集

数据采集地点为京珠高速公路武汉段.京珠高速公路为湖北省第一条全线采用沥青混凝土路面的高速公路，其道路各层设计厚度见表1[6].

表1 京珠高速武汉段各层设计厚度 cm

本次检测使用的是由武汉理工大学和美国农机大学联合开发的WB1-21型路用探地雷达检测设备.WB1-21型路用探地雷达检测设备的工作频率为1 GHz，时窗为0～20 ns，探测深度在0～60 cm，竖向分辨率0.1 mm.由于探地雷达检测深度为60 cm，此次检测目标为道路面层及基层.工作人员将WB1-21型路用探地雷达检测设备安装至小车，在车行驶的过程中，设备由GPS定位系统控制每行驶0.5 m发射一次电磁波，并接受道路反射的回波，通过该设备获取京珠高速武汉段道路雷达检测数据.PaveCheck软件是与WB1-21型路用探地雷达检测设备相结合雷达检测数据成像以及数据处理软件.通过软件提取的每一个数值代表一个长为0.5 m、宽为0.03 mm矩形区域的相对介电常数平均值.PaveCheck软件中图像色彩的波动反应介电常数的变化趋势，见图1.

图1 介电常数颜色变化

基于道路雷达二维剖面图以及介电常数数据，本文提出了对道路病害区域雷达图像的模拟方法，研究病害区域相对介电常数的波动规律.

2 模拟方法

介质的介电特性反映的是介质的极化特性，即介质在外加电场的作用下，介质内部正负电荷中心位置不再重合，这种现象称为极化，它表示介质在电场中具有存储电荷的能力[7].通常采用介电常数ε表示，将真空的介电常数作为参考值，其他介质的介电常数用与真空介电常数比值表示，称为相对介电常数.

(1)

式中：εr为介质的相对介电常数；ε0为真空介电常数，F/m；ε物质介电常数，F/m.

公路是指在地基上铺筑的层状结构物[8]，由于道路同一层结构铺筑的材料和级配相同，因此在同一深度，道路介电特性波动范围较小.但道路深层出现病害时，由于挤密、充气、充水等原因，道路的介电特性会产生较大波动.

根据试验数据分析和理论推导，国内外许多学者建立了一些关于复合材料相对介电模型的混合计算模型.目前，CRIM模型或称为均方根模型是较具代表性并被广泛采用的路用材料复合介电模型[9].

(2)

式中：εm为混合物的介电常数值，F/m；ε1，f1为沥青混合料中集料的相对介电常数及其体积率；ε2，f2为沥青混合料中沥青的相对介电常数及其体积率；ε3，f3为沥青混合料中空气的相对介电常数及其体积率；ε4，f4为沥青混合料中水的相对介电常数及其体积率.

自然条件下沥青混合料是由固相、液相和气相组成的三相体[10]，见图2.沥青混合料的介电特性是由各组成成分的介电特性来决定的.

图2 沥青混合料三相图

表2为常见的路用材料相对介电常数[11].假设在沥青混合料中集料为石灰岩，集料的体积占总体积为92%；孔隙率为4%；沥青的体积占总体积的4%；由CRIM模型计算可知沥青混合料的相对介电常数范围为8～11，即正常道路沥青混合料最大允许波动范围可为3，因此假定前一个发射点在某一深度所测的道路相对介电常数与后一发射点在相同深度差值小于3为正常波动范围.

表2 常用路用材料介电常数范围

沥青混合料空隙率的变化是影响沥青混合料介电特性的主要因素.假设沥青混料中空隙率变化范围为0～100，由于水或者空气的充入沥青混合料空隙中，因此基于式(2)可计算两种极限状态下沥青混合料相对介电常数值，见表3.

表3 沥青混合料相对介电常数值

基于以上分析可将沥青混合料波动差值分为三个等级，定义道路相对介电常数波动值，表示同一深度条件下某雷达检测点测得相对介电常数和该点之前的检测点测得相对介电常数差值大小(见表4)，其具体内容如下.

1) 当雷达发射点在某一深度测得介电常数与该点前一个雷达发射点在相同深度处测得相对介电常数差值的绝对值小于3，该区域的相对介电常数波动值为0，属于正常波动范围.

2) 当雷达发射点在某一深度测得介电常数与该点前一个雷达发射点在相同深度处测得相对介电常数差值的绝对值大于3且小于10时，该区域的相对介电常数波动值为1.造成该区域相对介电常数轻微波动的原因可能为空气大量的充入或沥青混合料中含水率轻微增长.

3) 当雷达发射点在某一深度测得介电常数与该点前一个雷达发射点在相同深度处测得相对介电常数差值的绝对值大于10时，该区域相对介电常数波动值设为2.基于上文分析可知，造成该区域相对介电常数波动的原因是含水率增加.

表4 0/1/2模拟

0/1/2模拟方法是一种模拟道路雷达图像的方法，通过计算道路每个区域相较于前一个区域介电特性的变化大小，模拟道路雷达图像，进而确定道路病害区域介电特性的波动规律.

3 道路病害雷达图像解译

道路沉陷及松散是道路较为常见的深层病害之一，本文选取这两类病害进行病害雷达图像模拟[12].

由于同一深度的结构、材料相似，因此道路同一结构层介电特性相似，雷达图像层次分明，不会有较大的波动，见图3.

图3 道路正常雷达检测图像

3.1 沉陷类病害解译

3.1.1图像分析以及假设模拟

基于图像颜色变化对沉陷病害进行假设模拟，分析可知图像左半部分较为平滑，同一深度色彩无明显波动，可假定该区域道路介电常数波动值为0，同理右半部分图像介电常数波动值为0.相较于正常道路雷达检测图像，病害体区域雷达图像出现明显的颜色波动.由图4可知，在沉陷处上半部分雷达图像颜色发生变化，即介电常数变化趋势为“高—低—高”，由于错峰等原因，图像可能呈现循环变化趋势.

图4 沉陷病害上半部分、下部分雷达图像

假设其道路相对介电常数波动值为1，基于以上图像分析结果可假设其上部区域的0/1/2模拟图为“1-0-1-0-1”.病害体下部从深色变浅，且一直延续至病害结束，最后又转变为深色.病害区域下部相对介电常数变化趋势为“低—高—低”.基于以上图像分析结果可假设病害区域下部区域的0/1/2模拟图为“1-0-0-0-1”.

沉陷道路病害区域0/1/2假设模拟图见图5.沉陷类病害区域上部的0/1/2模拟图为“1-0-1-0-1”，而下部的模拟图为“1-0-0-0-1”.

图5 沉陷病害0/1/2模拟图

3.1.2验证假设

为验证基于图像分析所得模拟图的正确性，本文通过以下流程验证前文道路病害体0/1/2模拟图，流程如下.

通过PaveCheck软件提取道路深层相对介电常数数据，将数据导入Excel软件，使用Excel中色阶功能，将每个单元格的按表格中的相对介电常数值着色，见图6.通过比对可知分色后的相对介电常数数据图的轮廓基本与雷达二维剖面图一致.

图6 介电常数数据图

新建一张Excel表格，将病害区域的数据复制至该表格中，见图7，输入函数‘ IF(ABS(Sheet1!B1-Sheet1!A1)>=3,IF(ABS(Sheet1!B1-Sheet1!A1)<=10,1,2),0)’，该函数意义为“如果表中的B1-A1的绝对值小于3，则令B1为0，绝对值大于3小于10则B1为1，绝对值大于10则B1单元格为2”，然后将该函数下拉至所有表格，即可确定道路每一个点的相对介电常数波动值大小.

通过上述流程画出道路0/1/2真实模拟图，图8.对比可知病害区域上半部0/1/2真实模拟图变化为“1-0-1-0-1”，病害区域下半部0/1/X真实模拟图变化为“1-0-0-0-1”，因此基于真实数据所得的道路0/1/2模拟图与基于图像分析所得的0/1/2模拟图完全一致，即假设正确.

图7 沉陷病害位置介电常数表图

图8 沉陷病害0/1/2真实模拟图像

3.2 松散类病害解译

3.2.1图像分析以及假设模拟

结合沉陷病害区域的特征人工识别松散病害雷达二维图像，图9中圆圈选定的区域为道路沉陷区域雷达图像.基于图像颜色变化对松散病害进行假设模拟.图像左半部分较为平滑，在同一深度色彩无明显波动，可推测其介电常数在小范围波动，令该区域的相对介电常数波动值假定为0，同理将右半部分相对介电常数波动值假定为0.图像的中间部位出现明显的波动，在松散病害处上半部分雷达图像介电常数变化趋势为“高—低—高”，由于雷达图像中两色所代表的相对介电常数相差较小，可认为在病害上部的相对介电常数波动值为1，因此松散上部的0/1/2模拟为“1-0-1”.层间松散下半部分处雷达图像介电常数“低—高—低”，由于雷达图像中两色所代表的相对介电常数相差较大，因此假设病害下部的相对介电常数波动值为2，故松散类病害区域下部的0/1/2假设模拟为“2-0-2”.

基于以上分析假设层间松散类病害雷达图像的0/1/2模拟图的特征见图10，在层间松散上部区域的模拟图为“1-0-1”，而在层间松散下部区域的模拟图为“2-0-2”.

图9 道路层间松散病害雷达图像

图10 道路层间松散病害0/1/2模拟图

3.2.2验证假设

为验证上文对层间松散病害区域0/1/2假设模拟，按上文所述流程通过PaveCheck软件提取道路相对介电常数数据，选取病害区域的相对介电常数数据，对病害数据按表格中数据大小进行分色处理(见图11)，获得道路病害体0/1/2真实模拟图(见图12)，道路真实模拟图的左右两侧数值为0，而在病害区域上半部分道路介电常数波动数值变化为“1-0-1”；病害区域下半部分道路相对介电常数波动数值变化为“2-0-2”，与前文基于病害区域图像变化所得的假设模拟图一致.

图11 道路层间松散介电常数图

图12 层间松散病害0/1/X真实模拟图

对于整层松散类病害，按前文所述的方法，分析松散雷达图像，假设层间松散病害区域的模拟图，然后提取病害区域相对介电常数数据，处理相对介电常数数据获得整层松散0/1/2真实模拟图，见图13.

图13 整层松散模拟图

基于以上分析可知，整层松散类病害0/1/2模拟图的特征为影响面积大，分布比较散乱，由于该病害体空隙较大靠近基层，因此地下水汽将渗入至病害体中，故在模拟图中表现为出现许多数值为2的点.

4 结 论

1) 道路沉陷病害区域上部的介电特性波动趋势为“低—高—低”，然而由于错峰原因，可能出现多个类似的循环波动，故病害上部区域的模拟图表现为“1-0-1-0-1”.沉陷病害区域下部的介电特性波动趋势为“低—高—低”，因此在下部区域的模拟图为“1-0-0-0-1”.

2) 水气的渗入至病害区域，道路层间松散病害下部的介电特性波动趋势为“低—高—低”，故在病害下部区域的模拟图为“2-0-2”.由于水未充满整个病害区域，道路层间松散上部的介电特性波动为“高—低—高”，因此模拟图表现为“1-0-1”.

3) 松散类病害0/1/2模拟图的特征为影响面积大，分布比较散乱，由于病害区域空隙较大靠近基层，因此地下水汽将渗入至病害体中，故在模拟图中表现为数值为2的点散乱出现.

以上研究内容明确了道路沉陷及松散病害典型病害图像特征，为探地雷达 无损检测技术在道路病害智能识别及图像处理方面提供依据.通过模拟图像的变化规律，本文确定了道路病害区域的空间范围，为后续研究道路病害区域在道路深层结构的影响程度提供技术支持.