基于LiDAR的边坡巡检方法分析

张化晋

Engineering technique 工程技术

基于LiDAR的边坡巡检方法分析

张化晋

（重庆交通大学河海学院，重庆 400074）

通过简单叙述激光LiDAR在国内外的研究现状。并结合我国高速公路边坡具有量大、范围广、地区复杂等特点，指出现有人工边坡巡检方法的困难及其不足，使用高科技新方法巡检边坡是势在必行的趋势。根据LiDAR系统自身具备具有高效率、高精度的优势，能够穿透部分树林，并快速、准确地获取的是地形表面的空间三维信息特点。提出基于LiDAR的边坡巡检方法研究，分析并给出预期的结论。

高速公路；边坡巡检；巡检方法；高科技； LiDAR

0 引言

交通运输业是我国最重要的基础产业之一，我国经济发展和社会进步均和交通运输业的发展密切相关。从交通运输部给出有关数据表明，到2018年底，公路建设投资完成达21335亿元，增长0.4%。高速公路建设共完成投资量达9972亿元、完成里程量达14.26万公里、车道共计里程63.33万公里，分别比上一年增长7.7%、增加0.61万公里与增加2.90万公里[1]。高速公路规模的加大，里程的快速增长，相应的边坡巡检工作量及难度也迅速增大。而我国高速公路建设的步伐也在不断加快，正在由平原、简单地形环境地区，逐渐到山地、高原地形复杂地区；由植被稀少、坡矮地区向植被密集、高陡坡地区推进。随着公路的日益增多，边坡的数量、形式、复杂程度也在日益增加，这为边坡巡检工作带来了巨大的难度。

而传统边坡巡检方法通常是以人工巡检为主，这样的巡检方法不仅劳动强度大、效率低、费用高、具有复杂地区局限性制约等特点，如巡检工作人员难以到达的高陡复杂甚至较为危险地区。鉴于此，本文研究LiDAR技术高速公路边坡，该技术融合了激光测距、计算机技术、DGPS和INS技术，以无人机作为观测的载体，具有高效率、高精度的优势，能够穿透部分树林，并快速、准确地获取的是地形表面的空间三维信息[2]。该技术能迅速扫描地形并获取边坡数据，结合有关软件处理数据即可生成数字高程模型与数字地形模型。通过分析模型信息，并综合考虑影响边坡稳定性及安全评级因素，拟提取影响边坡安全状况的敏感参数，达到迅速为巡检边坡安全状况评定等级的目的。这将极大地提高了边坡巡检效率，缩减了大量外业勘测时间、减少了不必要人力、物力的投入。

1 国内外研究现状和发展动态

1.1 国内外研究现状

近些年来，随着相关技术的不断成熟，LiDAR技术得到蓬勃发展，欧美等发达国家先后研制出多种LiDAR系统并相继投入商业运作，在相关行业已经得到大量应用。据现有的文献及资料统计，国内外将LiDAR应用领域涉广泛，有基础测绘、电力、林业、水利、道路及滑坡监测等各行各业。该技术在各行业均得到快速的发展。

道路业中，LiDAR技术依靠多源数据的优势, 提高道路检测的精度与全面性。主要研究有，CHOI[3]等通过对原始点云强度信息拉伸变换，人工挑选出部分种子点，实现道路反射强度均值和方差的计算。

Ferraz[4]提出道路分类具有坡度梯度约束，通过探测局部平缓地区，分析邻域内外的坡度梯度变化过滤非道路点，再利用随机森林分类器达到道路点分类的目的。

水利业中，LiDAR技术在水利行业中的应用涉及众多，但大多数都是在动态监测及灾害管理方面进行的。相关数据显示，该技术最早是在国外起步且得到广泛应用，如Quaritsch[5]等使用无人机LiDAR技术对灾害区域进行动态检测及资料管理。David P Thoma[6]对比两个时期的相同测区点云数据生成DEM，比较两个DEM的体积变化，将变化量转换为质量损耗，对河岸侵蚀速度进行有效评估。

滤波提取点云数据中，国外内学者研究并提出多种滤波提取算法，如2017年，孟万利[7]等提出了点云重构压缩方法对空洞的点云数据建立 mesh 模型，并从点、线、面各个方面进行形变分析。段利媛[8]等提出对地形较为复杂区域的点云数据采用曲率平滑方法和点云聚类方法进行滤波处理，处理结果准确。李仁忠[9]等研究表明方法库的滤波处理办法，能有效去除去点云模型上不同尺度噪声。

国土测绘业中，LiDAR技术在我国国土测绘行里应用涉及众多，如土地有效利用与分类、地形测绘、城市变化检测、城市三维建模及城市规划与设计等多个领域范围。如袁枫[10]结合机载LiDAR数据与航空彩色影像，使用相关软件进处理并分析，精准获取实验区的完整土地使用图。曹玉祯[11]等在安徽合肥某县进行大比例尺测绘中采用机载LiDAR技术，从采集的LiDAR数据，通过相关商业软件进行处理，得到测区完整的DEM模型。

1.2 遥感技术在边坡领域的研究

近些年来，随着遥感技术的不断成熟，遥感技术在边坡领域的研究逐渐增多，遥感技术在边坡领域研究仍然是十分热门的话题。如王守华[12]等利用基于载波双差和无偏估计法，通过载波消除卫星钟差与测量误差，以此来实现对边坡的形变量的监测。江桥[13]等采用三重指数串行识别技术选取铁路边坡高相干点，并对沿线边坡进行监测，有效地使形夺结果精度与准确性得到提高。

1.3 存在问题及研究意义

上述研究表明，遥感技术的应用范围甚广，不仅应用于林业、水利行业、测绘行业及道路监测行业，它还可以应用于城市扫描、地质灾害监测、电线网络巡检及边坡变形监测等方面。然而通过大量文献可以发现，LiDAR技术在边坡巡检的研究却少有涉及。 所以，本文叙述基于LiDAR的边坡巡检方法研究分析，是十分值得研究的课题，这给以后的公路巡检、水库大坝巡检、海岸及河流巡检等方面具有一定的指导意义。

2 拟定主要研究内容及技术路线

2.1 拟定主要研究内容

（1）三维数字模型的构建

考虑到现有的边坡巡检方法存在着周期长、消耗大、效率低、部分危险区域人员无法达难以检测等特点，本文拟采用地面LiDAR系统，通过扫描需要巡检的边坡，将快速、准确获得空间三维数据。采用Global Mapper软件，剔除无效点、除去滤波，通过不同类型方法（如反距离加权、克里金）两种不同的内插方法，构建DEM及DTM。

（2）拟提取边坡稳定及失稳破坏的敏感参数研究

主要研究核心为：从不同期的DEM模型与DTM模型中分别提取高程形变信息及局部的地表形变信息，分析构建DEM模型与DTM模型表面信息，并充分考虑影响边坡稳定性及边坡失稳破坏后果的各种因素，从构建模型中尝试提取敏感参数。如：坡高、坡角、地表裂缝及大小、排水沟堵塞情况等。

（3）确认基于LiDAR的边坡巡检方法的优劣势及适用的范围

根据上述提取得到的敏感参数，结合相关规范及类似文献为敏感参数赋予权值。根据获得权值的不同，为巡检边坡安全状况评级。结合人工巡检边坡安全状况定级结果，对比分析，确定LiDAR技术在边坡安全状况评级的准确性与可靠性。结合巡检效率、经济效益，得到LiDAR的边坡巡检方法的优劣势及适用范围。

2.2 技术路线

本文通过分析人工巡检数据与数字建模方法相结合进行研究分析。论文中数字建模方法拟采用Global Mapper软件，对LiDAR采集数据进行构建DEM及DTM，从不同期的DEM提取、拟合获得最佳的高程形变信息，从不同期的DTM提取、拟合获得最佳的局部地表形变信息，分析构建的模型信息，充分考虑影响边坡稳定性及边坡失稳破坏后果的各种因素，根据模型信息提取敏感参数（坡高、坡角、地表裂缝及大小等），为巡检的边坡安全状况评级。再结合实际的人工巡检数据，使数字建模结果与之对比，验证LiDAR的边坡巡检方法的准确性及可靠性。

3 结论分析

本文叙述基于LiDAR的边坡巡检方法的研究，是为了研究高科技、新方法在公路边坡巡检工作的应用，以便于解决传统人工巡检方法效率低、费用高、在复杂地形及高陡危险边坡无法巡检等问题。预期得到结论为：

从LiDAR数据构建的DEM和DTM模型，分析模型的表面信息及形变信息，综合考虑影响边坡稳定性及边坡失稳破坏后果的各种因素，得到影响边坡安全状况的敏感参数。

根据敏感参数获得权值，得到LiDAR巡检边坡安全状况评级结论。

将LiDAR巡检方法评定结论与人工巡检边坡评定结果对比分析，并从效率、经济效益出发，得到LiDAR的边坡巡检方法的优劣势及适用范围。

4 结束语

目前，我国交通运输业仍处于高速发展时期，尤其是高速公路建设更是实现量的飞跃，早已超过美国雄据世界第一。不可忽视的是，在运行期间，高速公路上行车流量大，人员流动大，高速公路边坡安全状况将显得十分重要。边坡巡检工作更加显得任务之大、责任之重。但现有的人工巡检方法已经不能满足当前社会快速发展的需求，使用高科技、新方法巡检公路边坡是势在必行的趋势。为了满足当前的边坡巡检要求，研究LiDAR的边坡巡检方法将十分的有意义。

[1]2018年交通运输行业发展统计公报, 2019.

[2]李树楷, 薛永棋. 高效三维遥感集成技术系统[M]. 北京: 科学出版社, 2000.

[3]Choi Y W, Jang Y W, Lee H J, et al. Three-Dimensional LiDAR Data Classifying to Extract Road Point in Urban Area [J]. IEEE Geoscience &Remote Sensing Letters, 2008, 5 (4): 725-729.

[4]Ferraz A, Mallet C, Chehata N. Large-scale road detection in forested mountainous areas using airborne topographic lidar data[J]. Isprs Journal of Photogrammetry &Remote Sensing, 2016, 11(2): 23-36.

[5]Quaritsch M, Kraggl K Wischounig-Strucl D, et al. Networked UAVs as aerial sensor network for disaster management applications[J]. e&i Elektrotechnik and Informations technik, 2010, 127(3): 56-63.

[6]David P Thoma, Satish C Gupt , Marvin E Bauer, et al. Airborne laser scanning for riverbank erosion assessment [J]. Remote Sensing of Environment, 2005, 95: 493-501.

[7]孟万利, 蔡来良, 杨孝翠等.TLS 技术支持下的边坡点云重构与形变分析[J]. 测绘通报, 2017, 0(8):71-75.

[8]段利媛, 赵超英，张勤，等. TLS三维点云聚类滤波算法应用研究[J]. 测绘工程，2017, 26(4): 64-69.

[9]李仁忠，杨曼，冉媛，等.基于方法库的点云去噪与精简算法[J]. 激光与光电子学进展，2018, 55(11): 1-7.

[10]袁枫. 机载LIDAR数据处理与土地利用分类研究 [D]. 徐州: 中国矿业大学, 2010.

[11]曹玉祯, 林涛, 李玉洁. 城市工程测量中LIDAR数据应用研究[J]. 科技创新导报. 2015(01): 46-47.

[12]王守华，周团，纪元法, 等.基于GPS载波相位的边坡形变监测方法[J].科学技术与工程，2017,17(25):84-88.

[13]江桥，彭军还，杨红磊, 等. 改进小基线集技术的GB-InS AR铁路边坡监测[J]. 测绘科学，2017, 42(12): 140-145.

张化晋（1994.12- ），男，汉族，河北省邢台市，学历：硕士研究生，研究方向：岩土工程方向，工作单位：重庆交通大学。

TU723

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1007-6344（2021）01-0157-02